CC BY
33
Родионов А. С. Rodionov Л. S.
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информационные технологии», ФГБОУВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», филиал, г. Салават, Российская Федерация
Валиев Р. Р.
Valiev Я. Я.
магистрант кафедры «Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий», ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», филиал, г. Салават, Российская Федерация
Воробьев А. В. Vorobyеv Л. V.
студент кафедры «Информационные технологии», ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», филиал, г. Салават, Российская Федерация
УДК 004.89 DOI: 10.17122/1999-5458-2020-16-2-86-91
ЧАТ-БОТ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСОНАЛА В НЕФТЕГАЗОВОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
В статье рассматриваются наиболее популярные на сегодняшний день технологии искусственного интеллекта, а именно чат-боты. Также рассматривается их использование в различных сферах бизнеса и на предприятиях. Изучены предполагаемые прогнозы мирового рынка чат-ботов в перспективе. Рассмотрены преимущества использования как для компаний, так и для их клиентов. Также рассмотрены наиболее популярные из существующих на сегодняшний день чат-боты для обучения, проведено их сравнение с разрабатываемым. Указывается, что чат-бот может иметь широкое применение в обучении сотрудников предприятия техники безопасности. Также указывается, что разрабатываемый чат-бот способен имитировать поведение какого-либо сотрудника предприятия, совершившего нарушение техники безопасности, либо имитировать поведение диспетчера в чрезвычайной ситуации. Было сделано справедливое замечание, что тестирование по технике безопасности, применяемое на сегодняшний день, не способно снизить показатели нарушения техники безопасности, а также их последствий. Но также не исключается то, что разрабатываемый чат-бот способен проводить тестирование по технике безопасности для сотрудников предприятия. Указывается, что разрабатываемый чат-бот, имитирующий поведение определенных лиц, способен снизить проблемные показатели по причине того, что имитация чрезвычайной ситуации будет способствовать развитию опыта сотрудников, а также их знаний по технике безопасности. Также указывается, что используется архитектура «Клиент-сервер» и то, что в перспективе планируется создание мобильного клиентского приложения. Проводится сравнение основных алгоритмов работы чат-ботов. Демонстрируются схемы работы разрабатываемого чат-бота. Также демонстрируются интерфейсы альфа-версии разрабатываемого чат-бота в трех режимах работы — сотрудника, совершившего нарушение техники безопасности, диспетчера, при чрезвычайной ситуации и тестировании. Делается вывод о том, на сколько процентов изменится тот или иной показатель при введении разрабатываемого чат-бота в эксплуатацию и о том, что чат-бот не просто замена человека, а инструмент сквозной автоматизации бизнес-процессов.
Ключевые слова: чат-бот, техника безопасности, обучение, диспетчер, несчастные случаи, тестирование, база данных, клиент, сервер, производство.
CHAT-BOT FOR TRAINING PERSONNEL IN OIL AND GAS PRODUCTION
The article discusses the most popular artificial intelligence technologies today, namely chat-bots. We also consider their use in various business areas and businesses. Estimated forecasts of the world market are studied chat-bots in the future. The advantages of using it for both companies and their clients are considered. The most popular chat-bots for training that exist today are also considered. Their comparison with the one is being developed. It is indicated that the chat-bot can be widely used in training employees of the enterprise in safety. It is also indicated that the chatbot being developed is able to imitate the behavior of an employee of the enterprise who has committed a safety violation, or to imitate the behavior of a dispatcher in an emergency. It was a fair observation that the safety testing applied today is not able to reduce the indicators of safety violations, as well as their consequences. But it also is possible that the chat-bot being developed is able to conduct safety testing for employees of the enterprise. It is indicated that the chat-bot being developed that simulates the behavior of certain individuals can reduce problem indicators due to the fact that simulating an emergency situation will contribute to the development of employees experience, as well as their knowledge of safety. It is also specified that the ClientServer architecture is used, and that in the future it is planned to create a mobile client application. The main chat-bot algorithms are compared. The diagrams of work chat-bot under development are shown. Interfaces are also shown alpha versions of the chat-bot under development in three modes work-an employee who has committed a safety violation, a dispatcher, in an emergency, and testing. The conclusion is made about how much percent will change a particular indicator when the chat-bot under development is put into operation that the chat-bot is not just a replacement for a person, but a tool for end-to-end automation of business processes.
Key words: chat-bot, safety, training, dispatcher, accidents, testing, database, client, server, production.
В настоящее время особой популярностью пользуются технологии искусственного интеллекта. Наиболее популярными среди них являются чат-боты [1]. Чаще всего их используют в различных секторах бизнеса. К примеру, там, где наиболее приоритетным является общение с пользователем. То есть чат-боты используются для клиентской поддержки, прямых продаж, маркетинговых рас-
сылок. В более крупных секторах бизнеса, таких как нефтегазовый, маркетинг имеет свою особую специфику. Клиенты нефтегазовых компаний являются долгосрочными, следовательно, необходимо постоянно поддерживать благоприятные отношения с ними.
По прогнозам компании Just AI, объем мирового рынка чат-ботов до 2025 года составит $ 1,23 млрд.
МЛН
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 202S
Рисунок 1. Рынок чат-ботов
Исходя из данных, представленных на рисунке 1, можно сделать вывод о том, что в ближайшем будущем чат-боты на мировом рынке будут очень востребованы и будут иметь широкое распространение во многих сферах жизни человечества.
Чат-боты обладают значительными преимуществами как для компаний, так и для их клиентов. Для компаний это, в первую очередь, выполнение каких-либо рутинных ежедневных задач и параллельная обработка запросов большого количества пользователей. Для клиентов — это экономия времени, хорошее обслуживание и вывод только инте-
Исходя из результатов сравнения можно сделать вывод о том, что разрабатываемый чат-бот обладает рядом преимуществ перед наиболее популярными среди существующих (рисунок 2).
Чат-бот может найти широкое применение в обучении сотрудников технике безопасности на предприятиях нефтегазовой отрасли. В частности, чат-бот, обучающий персонал предприятия технике безопасности, может имитировать поведение какого-либо сотрудника предприятия (диспетчера, оператора и т.д.), действующего в аварийной ситуации или ситуации нарушения правил техники безопасности. А пользователь должен будет предотвратить либо исправить последствия какого-либо нарушения. Также можно разработать чат-бот, выполняющий консультационную или тестирующую функция. Например, бот будет выступать в роли диспетчера, отвечая на вопросы пользователя и, тем самым, помогать решить возникшую проблему.
В прошлом тестирование значительно снизило случаи нарушения техники безопасности на предприятии. Но в настоящее время обычное тестирование не способно дальше снижать показатели нарушения техники без-
ресующей их информации, без чего-либо лишнего.
Наиболее популярные на сегодняшний день чат-боты для обучения — Konverbot и ias16bot [2].
Konverbot — чат-бот для повышения квалификации персонала, адаптирован под вебсайт для корпоративного портала.
ias16bot — чат-бот для изучения интересующей пользователя дисциплины, адаптирован под социальную сеть Telegram.
В таблице 1 представлено сравнение наиболее популярных на сегодняшний день чат-ботов для обучения с разрабатываемым.
опасности [3-5]. Разрабатываемый чат-бот, имитирующий ситуацию нарушения, либо способствующий решению реальной проблемы, в определенной степени поможет снизить случаи нарушения. Это связано с тем, что персонал будет иметь реальный опыт решения подобных ситуаций и более полное погружение в моделируемую ситуацию.
Разрабатываемый чат-бот работает по архитектуре «Клиент — сервер», что позволяет работать нескольким пользователям одновременно и дает возможность перераспределить нагрузку на сервер.
Клиентское приложение разрабатывается на платформе .net с использованием Windows Presentation Foundation. Также в перспективе планируется создание мобильного приложения под Android и iOS.
В таблице 2 представлено сравнение основных алгоритмов работы чат-ботов.
На основании результатов сравнения для реализации чат-бота выбран вопросно-ответный алгоритм, так как является наиболее подходящим для разрабатываемого чат-бота.
Схемы работы чат-бота по обучению персонала предприятия технике безопасности представлены на рисунках 3 и 4.
Таблица 1. Сравнение чат-ботов
Преимущества Konverbot ias16bot Разрабатываемый чат-бот
Возможность пройти тестирование - + +
Может использоваться на предприятии + - +
Реализован в виде отдельного приложения - - +
Используется архитектура «Клиент-сервер» - - +
Имеет несколько режимов работы - - +
Мобильное клиентское приложение
□ =
Клиштское приложение
СерЕ ер приложений
Рисунок 2. Архитектура разрабатываемого чат-бота Таблица 2. Сравнение алгоритмов работы чат-ботов
С ерЕ ер БД
Преимущества FAQ Целенаправленный Вопросно-ответный
Отвечает на наиболее частые вопросы + - -
Помогает пользователю достичь какой-либо цели - + -
Отвечает на более конкретные вопросы - - +
Может применяться для обучения пользователей - - +
Работа чат-бота в режиме сотрудника состоит из следующих этапов:
1) отправка пользователем сообщения на сервер;
2) получение сервером сообщения и обращение к базе данных;
3) получение ответа базы данных;
4) отправка сервером сообщения пользователю;
5) получение пользователем сообщения от сервера и отправка сообщения с целью предотвращения или устранения последствий ошибки производственного характера.
Работа чат-бота в режиме диспетчера состоит из следующих этапов:
1) отправка пользователем сообщения на сервер;
2) получение сервером сообщения и обращение к базе данных;
3) получение ответа базы данных;
4) отправка сервером сообщения пользователю для помощи в устранении текущей проблемы производственного характера.
На рисунках 5-7 показан интерфейс альфа-версии разрабатываемого чат-бота.
Ожидается, что разрабатываемый чат-бот снизит нарушения техники безопасности сотрудниками предприятия на 15 %, рост несчастных случаев — на 20 %, повысит эффективность обучения на 25 %.
Пмьмштгль Сгртер База данных
Рисунок 3. Схема работы в режиме сотрудника, нарушившего технику безопасности
Пмьмикль Сгртер База лунных
Рисунок 4. Схема работы в режиме диспетчера при чрезвычайной ситуации
Рисунок 5. Альфа-версия в режиме диспетчера при чрезвычайной ситуации
Рисунок 6. Альфа-версия в режиме сотрудника, нарушившего технику безопасности
Рисунок 7. Альфа-версия режима тестирования
Таким образом, чат-бот перестает быть просто заменой человека, но становится инструментом сквозной автоматизации биз-
Список литературы
1. Киреева Н.А., Родионов А.С., Фархут-динов Р.И., Хусаинов И.Р. Чат-бот как новое средство интерактивного обучения // Матер. 45-й Междунар. науч.-техн. конф. молодых ученых, аспирантов и студентов: В 2 Т. / Отв. ред. В.Ш. Мухаметшин. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2018. Т. 2. С. 149-150.
нес-процессов. Он может связаться с пользователем, чтобы подтвердить то или иное решение или обратиться за уточнениями.
2. Киреева Н.А., Родионов А.С., Фархут-динов Р.И., Хусаинов И.Р. Разработка чат-бота для применения в вузе // Наука. Технология. Производство — 2017. Прикладная наука как инструмент развития нефтехимических производств: матер. Междунар. науч.-техн. конф., посвящ. дню химика и 40-летию кафедры химико-технологич. про-
цессов филиала УГНТУ в г. Салавате / Редкол.: Н.Г. Евдокимова и др. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2017. С. 438-441.
3. Левина Т.М., Полянская В.И. Информационная система подачи заявок в сектор поддержки информационных технологий // Наука. Технология. Производство — 2019: матер. Междунар. науч.-техн. конф., посвященной 100-летию Республики Башкортостан. Уфа: УГНТУ, 2019. С. 304-305.
4. Левина, Т.М., Переверзева А.И. Управление и контроль времени работы сотрудников // Наука. Технология. Производство — 2019: матер. Междунар. науч.-техн. конф., посвященной 100-летию Республики Башкортостан. Уфа: УГНТУ, 2019. С. 306-309.
5. Левина Т.М., Макунева А.А. Классификация метрологических стандартов предприятия для информационной системы принятия решений // Стратегия развития и инноваций: матер. науч.-практ. конф., посвященной 70-летию ООО «Газпром нефтехим Салават». Уфа: УГНТУ, 2018. С. 122-125.
References
1. Kireeva N.A., Rodionov A.S., Farkhut-dinov R.I., Khusainov I.R. Chat-bot kak novoe sredstvo interaktivnogo obucheniya [Chatbot as a New Means of Interactive Learning]. Materialy 45-i Mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii molodykh uchenykh, aspirantov i studentov: V 2 T.; Otv. red. V.Sh. Mukhametshin [Materials of the 45th International Scientific and Technical Conference of Young Scientists, Postgraduates and Students: in 2 vols.; ed. by V. Sh. Mukhametshin]. Ufa, UGNTU Publ., 2018, Vol. 2, pp. 149-150. [in Russian].
2. Kireeva N.A., Rodionov A.S., Farkhut-dinov R.I., Khusainov I.R. Razrabotka chat-bota dlya primeneniya v vuze [Development of a Chatbot for Use in Higher Education]. Materialy Mezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii «Nauka. Tekhnologiya. Proizvodstvo
- 2017. Prikladnaya nauka kak instrument razvitiya neftekhimicheskikh proizvodstv», posvyashchennoy dnyu khimika i 40-letiyu kafedry khimiko-tekhnologich. protsessovfiliala UGNTUvg. Salavate; Ed. by N.G. Evdokimova e.a. [Proceedings of the International Scientific-
Technical Conference «The Science. Technology. Production-2017. Applied Science as a Tool for the Development of Petrochemical Industries», Dedicated to the Chemist and the 40th Anniversary of the Chemical and Technological Processes Department of USPTU Branch in Salavat; editor N.G. Evdokimova e.a.]. Ufa, UGNTU Publ., 2017, pp. 438-441. [in Russian].
3. Levina T.M., Polyanskaya V.I. Informa-tsionnaya sistema podachi zayavok v sektor podderzhki informatsionnykh tekhnologii [Information System for Submitting Applications to the Information Technology Support Sector]. Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-tekhni-cheskoi konferentsii «Nauka. Tekhnologiya. Proizvodstvo — 2019», posvyashchennoi 100-letiyu Respubliki Bashkortostan [Materials of the International Scientific and Technical Conference «Science. Technology. Production-2019» Dedicated to the 100th Anniversary of the Republic of Bashkortostan]. Ufa, UGNTU Publ., 2019, pp. 304-305. [in Russian].
4. Levina, T.M., Pereverzeva A.I. Uprav-lenie i kontrol' vremeni raboty sotrudnikov [Management and Control of Employees Work Time]. Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii «Nauka. Tekhno-logiya. Proizvodstvo—2019», posvyashchennoi 100-letiyu Respubliki Bashkortostan [Materials of the International Scientific and Technical Conference «Science. Technology. Production-2019» Dedicated to the 100th Anniversary of the Republic of Bashkortostan]. Ufa, UGNTU Publ., 2019, pp. 306-309. [in Russian].
5. Levina T.M., Makuneva A.A. Klassi-fikatsiya metrologicheskikh standartov pred-priyatiya dlya informatsionnoi sistemy prinyatiya reshenii [Classification of Metro-logical Standards of the Enterprise for the Information System of Decision-making]. Materialy nauchno-prakticheskoi konferentsii «Strategiya razvitiya i innovatsii», posvyashchennoi 70-letiyu OOO «Gazprom neftekhim Salavat» [Materials of Scientific and Practical Conference «Development and Innovation Strategy» Dedicated to the 70th Anniversary of OOO «Gazprom Neftekhim Salavat»]. Ufa, UGNTU Publ., 2018, pp. 122-125. [in Russian].
