Проблема
Рекламации и дефекты описываются свободно, причины сложно сравнивать и контролировать.
АгентПроверка за 2 неделизакрытый контур
AI-агент несоответствий качества и CAPA
Агент для корпоративного AI-контура: Структурирует отклонения качества, предлагает причины и готовит план корректирующих действий. Быстрее разбор качества, единая структура отклонений, лучше контроль корректирующих действий.
Агент
- Отрасли
- Промышленность, Фарма, Госкорпорации
- Функции
- СЭД и документооборот, Финансы, Производство
- Технологии
- RAG, OCR, Document AI, LLM, Агенты
- Пользователи
- сотрудник профильного подразделения, эксперт, руководитель процесса
Как работает сценарий
От источника до подтвержденного результата
- 01
Входящие данные
Акты качества, рекламации, фото
- 02
AI-обработка
RAG, OCR, Document AI, LLM, Агенты
- 03
Логика сценария
Структурирует отклонения качества, предлагает причины и готовит план корректирующих действий.
- 04
Результат
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что делает Unica AI
Unica Document Operations AI извлекает данные, Knowledge AI применяет таксономию дефектов, агент готовит CAPA.
Бизнес-эффект
Быстрее разбор качества, единая структура отклонений, лучше контроль корректирующих действий.
Закрытый контур
Закрытый контур нужен для работы с внутренними документами, корпоративными системами и аудитом действий.
Данные и интеграции
Какие источники нужны
Акты качества, рекламации, фото, MES/QMS, СЭД.
Входящие данные
Акты качестварекламациифото
Интеграции
СЭДMES/QMS
Модули Unica AI
Unica Knowledge AIUnica Document Operations AI
Метрики запуска
Что измеряем до масштабирования
После проверки на реальных данных сценарий можно расширить до промышленного запуска за 8-12 недель с ролями, интеграциями и согласованными метриками.
время обработкиизмеряется при запуске
точность извлеченияизмеряется при запуске
доля ручных правокизмеряется при запуске
количество возвратовизмеряется при запуске
Роль человека
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что контролировать при запуске
- ошибочная классификация или неполные источники
- устаревшие данные в подключенных системах
- финансовые операции и платежи требуют утверждения ответственного пользователя
Нужно оценить запуск этого сценария?
Подготовим краткий разбор: источники данных, интеграции, роли, ограничения контура, метрики и первый план запуска для сценария «несоответствий качества и CAPA».