Портфолио для работодателя образец – Портфолио для студента юриста образец скачать

Содержание

Как создать портфолио дизайнера одежды — Курсы по заработку в интернете. Отзывы, Оценка качественности, обзоры.

Портфолио дизайнера одежды

Портфолио дизайнера одежды

Компании уровня Ralph Lauren, Gucci и Levi’s требуют от претендентов на должность дизайнера одежды наглядно продемонстрировать профессиональные навыки. Хорошее портфолио показывает большую их часть:

С правильно составленным портфолио можно не только рассчитывать на сотрудничество с мировыми брендами, но и привлекать партнеров в собственный бизнес. Однако собрать лучшие работы мало — нужно правильно их представить.

Вакансия ассистента дизайнера в Gucci

Качественное портфолио дизайнера включает эскизы одежды и технические рисунки, цветовые раскладки, образцы ткани и фурнитуры. Это не просто фотографии готовых моделей, а целая история о том, как идея под вашим руководством превратилась в коллекцию.

Имеет значение и то, как портфолио оформлено: напечатано в формате альбома, выложено на личный сайт дизайнера, залито на Pinterest и т.д.

Как собрать портфолио

Егор и Марина хотят стать дизайнерами одежды и показывать свои модели на одном подиуме с Lanvin и Louis Vuitton. Егор считает, что справится с портфолио сам, а Марина обращается к профессионалам.

Егор собирает портфолио самостоятельно

Первым делом Егор обратился к другу Максиму и предложил сшить ему деловой костюм для встречи с инвесторами. Друг охотно согласился. Егор нарисовал эскиз, подобрал ткани и фурнитуру, съездил в магазин за образцами. Во время снятия мерок оказалось, что Максим имел в виду классический костюм-тройку, а Егор придумал дизайнерскую модель узкого кроя. Егору пришлось начинать заново.

Чтобы показать результат в портфолио, Егор нашел начинающего фотографа — он согласился устроить фотосессию за аренду студии. Максим стеснялся камеры, фотограф 40 минут из оплаченного часа провозился со светом. Фотографии получились невыразительными. Максиму костюм не понравился: не его стиль. Егор обиделся и перестал с ним общаться.

Егор устроился помощником дизайнера — без опыта работы и портфолио рассчитывать не пришлось. Он думал, что сможет собрать портфолио на рабочих проектах или создать собственный во время стажировки.

Стандартные обязанности помощника дизайнера на hh.ru

Но наставник загружал Егора рутиной — считать остатки на складе, перебирать фурнитуру, рисовать технические эскизы и внутренние нашивки на одежду. Для портфолио это не подходило, а сил на личный проект после рабочего дня уже не оставалось.

В итоге Егор потратил полгода, поссорился с другом, разочаровался в профессии и не знает, что делать дальше.

Марина едет учиться в школу моды

Марина решила: для начинающего дизайнера важен хороший наставник. Она слышала, что европейский институт Istituto Marangoni входит в пятерку лучших мировых школ моды. Марина позвонила в представительство института и попросила подобрать для себя подходящее обучение.

Эксперты посоветовали Марине пройти трехнедельные курсы дизайнера одежды в Милане или Париже. Марина выбрала Милан, с помощью экспертов подготовила документы, оформила визу и поехала на кампус.

Четыре из пяти предметов были отведены практике: Марина работала с эскизами, подбирала палитры и материалы, проектировала собственную коллекцию одежды. Преподаватели помогли Марине подготовить модели вечерних платьев, которые выпускницы курса надели на заключительную вечеринку.

Марина решила продолжить обучение в бакалавриате по программе «Дизайн женской одежды». Вместе с наставниками она работает над коллекцией праздничных нарядов и собственным брендом.

Выпускная работа Адрианы Пирелли, выпускницы Istituto Marangoni

Где научиться делать портфолио

Istituto Marangoni готовит профессионалов в творческих специальностях — мода, искусство, дизайн. Кампусы университета располагаются в мировых центрах дизайна и стиля — Лондон, Милан, Флоренция, Париж. Вуз каждый год обновляет программы и сотрудничает с мировыми брендами — Mercedes-Benz, Prada, Louis Vuitton, Disney.

В Istituto Marangoni можно:

  • пройти краткосрочные курсы,
  • поступить на бакалавриат,
  • создать портфолио на курсе для поступления в магистратуру.

Краткосрочные курсы

Краткосрочные курсы длятся 3 недели. Студенты работают с материалами, знакомятся с современными техниками, узнают о финансовых и коммерческих аспектах индустрии. При необходимости студенты меняют кампус — некоторые программы позволяют начать обучение в Париже, а закончить в Милане.

Бакалавриат

Обучение по программам бакалавриата Istituto Marangoni длится 3 года. Занятия ведут профессионалы из мира моды, дизайна и бизнеса. К концу курса студенты собирают портфолио и презентуют его лидерам индустрии, журналистам и потенциальным работодателям.

Курс по созданию портфолио для поступления в магистратуру

Задача трехнедельного курса — подготовить портфолио для магистратуры по направлениям Fashion Styling и Fashion Design. Студенты учатся создавать эскизы и модели одежды, работать с профессиональными программами. На индивидуальных занятиях преподаватель помогает студентам собрать и оформить личное портфолио.

Как попасть на обучение

IQ Consultancy — официальный представитель Istituto Marangoni в России, Чехии, на Украине и в других странах СНГ.

  • подобрать страну и программу,
  • организовать проживание,
  • подготовиться к обучению на английском языке и cдать IELTS,
  • пройти вступительные испытания,
  • написать мотивационное письмо,
  • подготовить и перевести документы,
  • получить визу.

Оставьте заявку онлайн или позвоните нам по телефону — эксперты расскажут вам о программах и условиях обучения.

courseboom.ru

Бланки, образцы

Заявление на выдачу дубликата документа об образовании и (или) о квалификации

образец

Заявление на отправку документа об образовании и (или) о квалификации посредством почтовой связи общего пользования

образец

Заявление на выдачу справки, подтверждающей обучение и получение документа об образовании и (или) о квалификации

образец

Заявление на выдачу справки об объеме освоения образовательной программы

образец

Заявление на выдачу документов из личного дела

  

образец

Согласие на включение в документы об образовании и о квалификации дополнительных сведений

образец

Справка о планируемом количестве выпускников (студентов, слушателей) в зависимости от вида выдаваемых документов об образовании и (или) о квалификации

образец

Учет обучающихся, работа с личными делами обучающихся

Согласие на обработку персональных данных, обнародование и использование изображения для обучающихся

образец

Обходной лист при отчислении из УрГЮУ

образец

Справка о выполнении учебного плана основной профессиональной образовательной программы

образец

Подбор персонала, процедуры конкурса и выборов

Заявление об участии в выборах

образец

Заявление об участии в конкурсе

образец

Заявление об отказе от участия в конкурсе

  

образец

Заявление об отзыве заявления об участии в выборах

образец

Служебная записка о внесении изменений

в штатное расписание УрГЮУ и об объявлении конкурса

образец

Заявление об участии в конкурсе на замещение должности научного работника

образец

Заявление об отказе от участия в конкурсе
на замещение должности научного работника

образец

Заявка на объявление конкурса
по должности научного работника

образец

Список научных трудов (для научных работников)

образец

Список опубликованных работ (профессорско-преподавательский состав)

    

Сведения о претенденте и результатах его профессиональной деятельности (профессорско-преподавательский состав)

    

Заявка на подбор персонала

образец

Рабочее время и время отдыха

Заявление о предоставлении дней отдыха

образец

Заявление о предоставлении
дополнительного времени отдыха

образец

Заявление о предоставлении отпуска

образец

Заявление об изменении даты начала (сроков) отпуска

образец

Заявление об изменении режима рабочего времени

образец

Заявление об установлении режима
неполного рабочего времени

образец

Табель учета использования рабочего времени

образец

Служебное поручение на выполнение работы за пределами установленной продолжительности рабочего времени (для работников, которым установлен ненормированный рабочий день)

образец

Дополнительная работа (совмещение, привлечение к сверхурочной работе и
работе в выходные нерабочие праздничные дни)

Соглашение о выполнении дополнительной работы

образец

Соглашение о выполнении дополнительной работы (кураторство)

образец

Согласие (отказ) на (от) выполнение(я) работы в выходные и (или) нерабочие праздничные дни

образец

Согласие (отказ) на (от) выполнение(я) сверхурочной работы

образец

Уведомление об отказе от выполнения порученной дополнительной работы

образец

Оплата труда, выплаты

Заявление об изменении размера ставки заработной платы (для педагогических работников, относящихся к профессорско-преподавательскому составу)

образец

Заявление о назначении ежемесячной
компенсационной выплаты

образец

Заявление о назначении и выплате
пособия по уходу за ребенком

образец

Заявление об отправке расчетных листков по заработной плате сотрудников на их электронную почту.

    

Служебные командировки

Служебное поручение, выполняемое вне места постоянной работы

образец

Авансовый отчет

образец

Материальная ответственность, учет материальных ценностей

Акт приема-передачи бланков документов об образовании и (или) о квалификации

образец

Оформление и выдача документов, связанных с работой, прекращение трудовых отношений

Заявление о выдаче документов, связанных с работой

образец

Заявление о выдаче трудовой книжки

образец

Заявление об оформлении трудовой книжки

образец

Заявление о расторжении трудового договора (по инициативе работника)

образец

Аттестация, оценка, мотивация персонала

Будет представлено позже

Подготовка и обучение работников по программам дополнительного профессионального образования (повышение квалификации и профессиональная переподготовка)

План направления на обучение работников

образец

Отказ от прохождения обучения

образец

Заявка о направлении работника (ов) на обучение

образец

Корпоративные поощрения, представление работников к наградам

Представление к поощрению (награждению)

образец

образец


Трудовая дисциплина

Акт об отсутствии работника на рабочем месте

образец

Социальные вопросы (ЖСК, материальная помощь, иное)

Образец заявления гражданина

Образец заявления гражданина (молодая семья)

Образец заявления гражданина (многодетная семья)

Допуск на территорию, в учебные корпуса и общежития

Бланк заявления на выдачу пропуска для въезда на территорию УрГЮУ (для студентов)

Бланк заявления на выдачу пропуска для въезда на территорию УрГЮУ (для преподавателей и сотрудников) 

Планирование закупок товаров, работ, услуг для нужд УрГЮУ*

План-закупок

 

xn--c1azic8c.xn--p1ai

НПК «Уралвагонзавод» представил опытный образец минного заградителя «Клещ-Г»

На фото: Тяжелый заградитель УМЗ-Г. Фото Bmpd.livejournal.com. На форуме “Армия” НПК “Уралвагонзавод” впервые представила три перспективных универсальных минных заградителя, разработанных в рамках опытно-конструкторской работы “Клещ-Г”. Такая техника в будущем может поступить на вооружение инженерных частей и упростить постановку минных заграждений. Реальное будущее предлагаемых машин все еще остается неизвестным, но уже есть возможность оценить их и определить их ценность для войск. Целью ОКР «Клещ-Г» являлось создание облика перспективного универсального минного заградителя (УМЗ) в целом, а также проработка его отдельных элементов. С использованием созданных решений разработали три варианта машин дистанционного минирования на базе разных шасси и с некоторыми отличиями в возможностях.

Воспользуйтесь нашими услугами

Наиболее крупным представителем нового семейства является бронемашина УМЗ-Г. Она построена на узлах танков Т-72 и Т-90 и отличается от других образцов большими массой и размерами. На УМЗ-Г смонтировано девять пусковых установок под 270 универсальных кассет с минами. Масса такого заградителя – 43,5 т, подвижность осталась на уровне основных танков.

Средний заградитель обозначен как УМЗ-К и построен на основе броневика с трехосным шасси «Астейс-70202-0000310». Такая машина при снаряженной массе 18,7 т несет шесть установок с 180 кассетами. С точки зрения подвижности УМЗ-К сопоставим с грузовой автомобильной техникой.

Самым легким образцом ОКР «Клещ-Г» является машина УМЗ-Т. Ее построили на двухосном шасси «Тайфун-ВДВ» и оснастили двумя пусковыми установками с боекомплектом из 60 кассет. Снаряженная масса заградителя не превышает 14,5 т. Ходовые качества остались на уровне базового образца.

Средний заградитель УМЗ-К. Фото НПК “Уралвагонзавод” / t-digest.ru

УМЗ «Клещ-Г» предназначаются для установки мин внаброс, в т.ч. на пути войск противника. За счет применения универсальных кассет они могут использовать мины разных типов и разного назначения. Общей чертой всех образцов является использование современных средств управления, обеспечивающих работу с минами. При помощи бортовых средств связи заградитель включается в Единую систему управления тактического звена. Через нее осуществляется прием команд на минирование и отправка формуляра заграждения командованию.

В рамках ОКР «Клещ-Г» был разработан набор средств и приборов для выполнения минирования, пригодный для использования на разных шасси. Создание такого унифицированного комплекта можно считать главным преимуществом проекта. Заказчик получает возможность выбрать желаемое шасси и разместить на нем оптимальный набор систем из комплекта «Клещ-Г». Подобный потенциал проекта уже показан при помощи трех УМЗ на разных шасси. В будущем могут появиться новые образцы такого рода, вновь демонстрирующие преимущества унификации.

Также необходимо отметить, что пусковые установки новых заградителей максимально похожи на оснащение более старых машин. Сохраняется совместимость с существующими кассетами систем дистанционного минирования. Таким образом, переоснащение инженерных частей не приведет к проблемам по линии производства и поставки боеприпасов.

Два прототипа из трех показанных построены на существующих шасси при минимальной их доработке. Третье шасси разработано заново, но максимально использует узлы и агрегаты серийных танков. Речь идет только о производящейся технике новых моделей, что в перспективе должно обеспечить унификацию армейских машин разного назначения.

УМЗ линейки «Клещ-Г» получают унифицированные пусковые установки с 30 ячейками под кассеты на каждой. Установка оснащена электрической системой управления пуском и программаторами для ввода данных во взрыватели мин. Подготовка и отстрел мин контролируются с операторского пульта.

УМЗ-Т на базе броневика “Тайфун-ВДВ”. Фото НПК “Уралвагонзавод” / t-digest.ru

Установка способна выстреливать содержимое кассет по одному, сериями или залпом. Обеспечивается выброс мин на дальность не менее 40 м. Представленные УМЗ осуществляют постановку мин в задней полусфере, как в полосе движения, так и по бокам от нее. С универсальными контейнерами используются мины разных типов. От модели мины зависят объемы залпа, размеры минного поля и т.д.

Бортовая аппаратура обеспечивает управление пуском, а также собирает данные о проведении минирования и готовит электронный формуляр минного поля. Эти сведения автоматически пересылаются командованию.

С точки зрения принципов работы и основных характеристик минирования изделия «Клещ-Г» почти не отличаются серийного заградителя УМЗ на шасси ЗиЛ-131. Преимущества перед более старым образцом обеспечиваются за счет новых шасси, систем управления и иных компонентов. Кроме того, необходимо отметить разницу в возрасте образцов и применение в проекте «Клещ-Г» современной техники.

Два из трех заградителей нового семейства построены на основе уже известных броневиков. Третий образец, УМЗ-Г, изготовили на базе оригинального гусеничного шасси, в основе которого лежат наработки по ОБТ. Этот образец техники, представленный НПК «Уралвагонзавод», может представлять интерес и в отрыве от ОКР «Клещ-Г».

Пусковые установки на заградителе УМЗ-Г. Фото Bmpd.livejournal.com

На основе танкового шасси построили многоцелевую бронированную платформу, пригодную для установки разных средств и систем. Силовые агрегаты и ходовая часть танков, вероятно, не претерпели кардинальных изменений. При этом использовали новый корпус с защитой уровня Бр4, выдерживающий обстрел из автомата с применением бронебойных пуль. Получившаяся машина имеет крупную грузовую площадку с защитой по периметру и отличается определенным запасом грузоподъемности при сохранении танковой подвижности.

Такая гусеничная бронемашина может использоваться не только в качестве УМЗ. На ее основе можно построить защищенное транспортное средство для личного состава, командиров или раненых, а также использовать для установки необходимого оснащения – от радиостанций до различных вооружений. Сравнительно высокие тактико-технические характеристики таких образцов вновь будут дополнены плюсами от унификации.

Впрочем, показанные результаты ОКР «Клещ-Г» имеют не только плюсы. Можно найти и поводы для критики, затрагивающие все основные компоненты продемонстрированной техники. Любопытно, что подобные минусы машин оказываются «обратной стороной» их очевидных плюсов.

Унификация по используемым боеприпасам к существующими средствами дистанционного минирования приводит к отсутствию серьезного прироста рабочих характеристик. Преимущества перед серийным УМЗ с шестью пусковыми установками имеет только гусеничная машина УМЗ-Г, несущая 270 кассет с минами. УМЗ-К по возимому боекомплекту сопоставим со старым образцом, а УМЗ-Т уступает ему.

Универсальные минные заградители УМЗ на учениях. Фото Russianarms.ru

Эксплуатируемые УМЗ построены на хорошо освоенном автомобильном шасси, тогда как ОКР «Клещ-Г» предлагают технику на основе новых платформ, в том числе еще не дошедших до серийного производства. Броневики «Тайфун-ВДВ» и «Астейс» пока не получили широкого распространения в нашей армии, а база для УМЗ-Г все еще находится на испытаниях. Как следствие, скорое внедрение новых заградителей может привести к разунификации парка инженерных войск. Положительные последствия использования таких шасси проявятся только в отдаленном будущем, когда увеличится доля современных машин.

Представленные в конце июня универсальные минные заградители трех типов имеют плюсы и минусы. Их нельзя назвать идеальными, но и провалом они не являются. В предложенном виде такая техника может представлять интерес для войск, но нельзя исключать необходимость тех или иных доработок.

Доступная информация об ОКР «Клещ-Г» позволяет предполагать, что работы по новым УМЗ еще не завершены, а техника не готова к принятию в эксплуатацию. Вполне возможно, что в ходе дальнейшей разработки в проект будут внесены различные изменения разных масштабов. Вероятно совершенствование всех основных компонентов техники и ее оснащения, направленное на избавление от существующих недостатков.

В средней перспективе заградители семейства «Клещ-Г» смогут выйти на государственные испытания, которые покажут их реальный потенциал и соответствие требованиям армии. Если проверки завершатся успехом, на вооружение инженерных войск поступят новые образцы систем дистанционного минирования с рядом характерных преимуществ.

Автор: Рябов Кирилл
Источник: https://topwar.ru/

Воспользуйтесь нашими услугами

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!

integral-russia.ru

Искусственный интеллект для управления проектами: обзор существующих решений, плюсы и минусы

Представляем вашему вниманию небольшой но емкий обзор современного применения искусственного интеллекта для управления проектами. Может показаться удивительным, но вопросу применения искусственного интеллекта для управления проектами насчитывается уже более 30 лет. Еще в 1987 году вышла знаковая статья Уильяма Хосли «Использование приложений искусственного интеллекта для управления проектами». В том же году под эгидой NASA завершилось исследование об эффективности применения методов искусственного интеллекта в управлении проектами. Между тем, в последнее время появилось большое количество решений, которые можно условно разделить на два класса: виртуальные помощники руководителя проекта; искусственный интеллект в системах управления проектами. ИИ превосходит людей во многих сферах применения, но он особенно эффективен в обработке огромных объемов данных.

Воспользуйтесь нашими услугами

ИТ-рынок знает немало примеров, когда ИИ помогал командам сократить до нескольких дней расчеты, на проведение которых в противном случае потребовались бы месяцы.

«Анализ данных с привлечением ИИ и машинного обучения поможет руководителям отточить планы своих проектов с учетом прошлых результатов. Он позволяет выявлять риски, которые могут угрожать успешной реализации проекта», — утверждает генеральный директор DevOps Institute Джейн Гролл. Она также добавила, что ИИ ни при каких обстоятельствах не должен заменять фактического менеджера проекта, а выступать в роли доверенного помощника.

Применять ИИ целесообразно, если команда работает над долгосрочным проектом или же ей приходится сталкиваться с повышенным объемом данных. В этом случае ПО на базе ИИ может применять для анализа информации, получения выводов и принятия решений скомпилированные данные. Не исключено, что в ходе анализа он сможет извлечь из данных неочевидные, но сулящие выгоду решения. Менеджерам проекта желательно обзавестись вопросами, на которые ИИ в состоянии ответить. Для этого нужно соответствующим образом настроить программный интерфейс ИИ. Если процедура настройки будет выполнена некорректно, ревизия данных не увенчается успехом.

Руководители предприятий далеко не всегда внимают советам или рекомендациям ИТ-профессионалов по инвестициям в те или иные программные решения. В нашем случае они объясняют свой отказ незрелостью ИИ-инструментов для управления проектами, которые уступают традиционным приложениям. Например, недавно исследователи создали фреймворк на базе ИИ для управления Agile-проектами, обладающий значительным потенциалом. Однако даже сами разработчики говорят, что прототип является основой для будущих исследований и разработок набора инструментов ИИ для гибкого управления Agile-проектами и может помочь практически на каждом этапе Agile-разработки.

Тем временем новозеландская фирма Psoda разработала приложение для синхронизации физических и цифровых Канбан-досок. ИИ-приложение PsodaVision, работающее на базе технологии машинного зрения, умеет запоминать изображения на физических картах Канбан и затем воспроизводить их цифровую проекцию. Psoda утверждает, что ее инструменты для управления проектами используются в крупнейших проектах, которые оцениваются в 10 и более миллиардов долларов.

В настоящее время командам нужно определиться с выбором: или встать на путь тестировщиков новых ИИ-инструментов для управления проектами, или дождаться того времени, когда они достигнут стадии готовности и их работу не будет сопровождать череда непредвиденных ошибок. Одновременно с этим нужно отметить растущую тенденцию применения ИИ в бизнес-среде. По данным Gartner, за последние четыре года спрос на него повысился на 270%. CIO могут воспользоваться этой статистикой, чтобы убедить CEO в перспективах инструментов для управления проектами, располагающих встроенным ИИ.

Руководители по управлению проектами не понаслышке знают, как не просто проконтролировать, чтобы их команды не выходили за рамки бюджета. Исследования показывают, что внедрение ИИ-интерфейсов для управления проектами помогает управляемо контролировать затраты. По данным Accenture, административные задачи занимают 54% рабочего времени руководителя проекта, но, как считают аналитики, ИИ вдвое сократит эту цифру.

ИИ умеет визуализировать данные, освещая в ходе реализации проекта узкие места, которые непросто обнаружить без комплексной оценки. Иной способ его применения: ввод данных для вычисления средних затрат времени на выполнение отдельных частей проекта по командам и вычисление приблизительного времени, которое потребуется на завершение проекта. Обычно перерасход бюджета возникает тогда, когда его меньше всего ждут и он связан с проблемами административного характера. Внедрение ИИ подскажет руководителям проектов способы минимизации проблем, прежде чем они выйдут из-под контроля.

«Всецело полагаться на принятие решений ИИ не стоит, иначе это приведет к искажению действительности и снижению уровня критического мышления, который (по крайней мере, на сегодняшний день) уникален для людей. Управление проектами — это не только искусство, но и опыт, поэтому в нем должны быть выдержаны пропорции между быстрой и умной аналитикой, которую может предоставить ИИ, и наставничеством менеджеров по проектам и продуктам», — считает Гролл.

Говоря об ИИ, многие часто упускают из виду такой важный аспект, как подготовка данных. Компаниям, которые рассматривают возможность внедрения ИИ для управления проектами, следует иметь в виду, что им придется потратить немало времени на очистку и обучение данных. Наиболее трудоемкой частью обучения является подготовка данных для работы алгоритмов. Проигнорировав этап обучения данных, компания рискует заполучить сырую систему, которая с высокой степенью вероятности будет выдавать неполные или не заслуживающие доверия результаты. Примечательно, что некачественно очищенные данные могут привести к сбоям даже самых дорогих и продвинутых ИИ-систем для управления проектами.

ИИ может упростить выполнение некоторых постоянно повторяющихся процессов и администрирование. Подобные задачи отвлекают руководителей проектов от решения стратегических вопросов. Тем не менее, применение ИИ для управления проектами — это пока что относительно новое начинание и оно несет определенные риски. Нужно учитывать, что даже наиболее качественно обученные алгоритмы в ИИ-решениях для управления проектами не гарантируют их бесшовную работу, поэтому сотрудникам нужно регулярно следить за данными, которые «потребляет» ИИ, чтобы предотвратить возможное искажение результатов.

Рассмотрим некоторые из систем ИИ для управления проектами:

1. Виртуальные помощники руководителя проекта

PMOtto.ai

В 2017 году Allan Rocha и Ricardo Vargas представили PMOtto – сервис персонального виртуального помощника руководителя проекта, объединяющий в себе функции чат-бота и интерфейс взаимодействия с системами управления проектами и портфелями проектов, например с Microsoft Office 365 Project Online. Участники проекта могут свободно общаться с PMOtto посредством смартфона или веб-чата. Сообщать статус выполнения задач, информировать о рисках, запрашивать необходимую информацию. PMOtto распознает речь и текст, и преобразует это в команды для информационных систем. Кроме того, PMOtto может давать рекомендации по реализации проекта, основываясь на результатах машинного обучения и реализованных в нем алгоритмах. Разработчики утверждают, что PMOtto представляет собой комбинацию различных профилей с более чем 20-летним опытом управления проектами!

Lili.ai

Французский стартап Lili.ai, созданный с целью внедрения методов искусственного интеллекта для оптимизации бюджетов проектов и повышения эффективности проектного управления, представляет Лили – виртуального помощника по проектному управлению. Лили неплохо зарекомендовал себя, получил несколько наград, в том числе награду CogX AI Rising Star Award, является участником престижного конкурса X-Prize. Лили ведет профессиональный блог liliai.blog

Чат-бот «Иван из Проектной ПРАКТИКИ»

В 2018 году Центр дистанционного обучения Группы компаний «Проектная ПРАКТИКА» представил прототип виртуального помощника руководителя проекта – чат-бота «Иван из Проектной ПРАКТИКИ». Работающий через Telegram, Иван (@ivanpm_bot) мог поделиться опытом внедрения проектного управления, предоставить по запросу руководителя проекта шаблоны проектных документов.

Autodesk Construction IQ

Construction IQ (ранее известный как Project IQ) – интеллектуальный помощник для проектов строительства в которых применяется платформа Autodesk BIM 360. Использующий методы машинного обучения, Construction IQ собирает и анализирует данные о качестве и безопасности строительных объектов, возможных рисках проекта. Например, выявляет работы с высокой вероятностью сдвига сроков и другие риски. Construction IQ извлекает информацию из зафиксированных данных проекта – результатов наблюдений и аудитов, журналов технадзора, фотографий, технических заданий, отчетов исполнителей и других проектных документов. Все это используется для идентификации, анализа и приоритезации рисков проекта. Результаты анализа рисков, выполненные Construction IQ представляются пользователям в Project Home – едином окне, отображающем ключевую информацию о проекте, включая прогресс по работам, интерактивную модель объекта, данные с камер т.п.

Битрикс24

Управлять проектами с использованием решения Битрикс24 помогают программные роботы – они могут создать новые задачи проекта, назначать или менять ответственных исполнителей, актуализировать статус исполнения задач, отправлять необходимые письма и выполнить прочие поручения.

На платформе Битрикс24 также был разработан функционал  Битрикс24.Ассисетнт, который позволяет работать с популярными голосовыми помощниками, например, такими как Яндекс Алиса или Google Assistant. С использованием Битрикс24.Ассисетнт можно раздавать задания сотрудникам и коллегам, назначать встречи в календаре, общаться в Битрикс24.Чат.

Искусственный интеллект в помощь Agile-проектам

Международная группа исследователей представила на 41-й Международной конференции по разработке программного обеспечения (ICSE) 2019, прошедшей в мае этого года в Монреале, в Канаде, архитектуру виртуального помощника гибких (agile) проектов. Виртуальный помощник мог бы пригодиться гибким командам в выявление элементов бэклога, уточнение элементов, планирование спринта, мониторинге выполнения спринта и управлении рисками. С предварительно опубликованной работой можно ознакомиться на сайте arXiv.

Платформы создания виртуальных помощников

Одной из наиболее продвинутых платформ создания виртуальных помощников руководителей проектов и других чат-ботов является Azure Bot Service, предоставляющая исчерпывающий инструментарий для создания решений корпоративного уровня.

Другим примером является Dialogflow. Инструментарий Dialogflow объединенный с такими системами как, например, Redbooth, может использоваться для управления проектами.

2. Применение искусственного интеллекта в системах управления проектами

Smart Projects

Отечественная интеллектуальная система управления проектами Smart Projects – это семейство продуктов, обеспечивающих поддержку полного цикла управления проектами. Smart Projects использует такие технологии как мультиагентные системы, онтологии (базы знаний) и сетецентрический подход для построения сложных систем планирования и управления.

Aurora

Aurora ориентирована на создание оптимальных календарно-сетевых графиков проектов. Система использует технологии искусственного интеллекта для сохранения и применения правил и знаний планирования. Пользователи также могут расширять знания системы правилами, специфичными для конкретной предметной области. Первоначально система разрабатывалась для NASA, для помощи в решении критичных задач планирования со сложными ограничениями. В последующем нашла широкое применение и в других организациях. Аврора особенно эффективна применительно к крупным проектам со сложными ограничениями и требованиями к ресурсам.

Liquid Planner

LiquidPlanner является еще одним примером динамического интеллектуального планировщика. LiquidPlanner автоматически корректирует ожидаемые даты завершения задач проекта, в случае изменения ожиданий, также, когда ресурсы перенаправляются на другие проекты или когда другие работы получают более высокий приоритет.

Infosys Nia Contracts Analysis

Infosys Nia – это платформа искусственного интеллекта, которая автоматизирует бизнес-процессы и ИТ-процессы, позволяет клиентам использовать технологии искусственного интеллекта для самого широкого круга задач. Входящий в ее состав модуль Nia Contracts Analysis использует машинное обучение и семантическое моделирование для помощи в управлении контрактами, ускорении проверки контрактов и снижения рисков их заключения. Применение такого интеллектуального приложения становится особенно эффективно в случае действительно сложных проектных договоров, состоящих из десятков и даже сотен страниц с множественными оговорками, различными ценовыми схемами и условиями поставки, наличием дополнительных соглашений, которые могут изменяться с течением времени.

PsodaVision

Приложение искусственного интеллекта PsodaVision, реализующее технологию машинного зрения, позволяет синхронизовать физические и цифровые Канбан-доски. Приложение запоминает изображения на физической доске и затем воспроизводить его в цифровой форме.

Cloverleaf

Cloverleaf поможет руководителю проекта сформировать оптимальную команду проекта или развить людей для результативной совместной работы и успешной реализации проекта. Используя технологии искусственного интеллекта, Cloverleaf сопоставляет личные качества и навыки участников команды проекта, чтобы помочь принять правильные решения по ее работе, дополняя функции HR-партнера.

PineStem

PineStem – это еще один интеллектуальный инструмент, ориентированный в первую очередь на проекты по разработке программного обеспечения, помогающий руководителю проекта сформировать оптимальную команду программистов. PineStem подскажет, какие сотрудники лучше всего подходят для конкретного проекта, основываясь на прошлом опыте их работы. Эффективность использования PineStem возрастает по мере того, как все больше проектов и задач записываются в его базу данных.

PineStem может быть полезен в Agile-проектах, где он отслеживает ход исполнения каждого спринта и ежедневно информирует участников команды о проделанной работе, о том, успевают ли они с учетом оставшихся задач и возникающих ошибок. Основываясь на анализе текущих данных и прошлом опыте, PineStem определяет производительность команды и возможное превышение сроков, что дает руководителю проекта возможность своевременно принять корректирующие меры, чтобы вернуть проект в нужное русло.

TARA.ai

TARA AI – платформа искусственного интеллекта, использующая машинное обучение, призванная помогать организациям и руководителям проектов в планировании и реализации проектов. Система предложит варианты реализации проекта в рамках выделенного бюджета, поможет с подбором членов команды проекта. В ходе реализации поможет перепланировать проект, например, в случае изменения функционального объема.

3. Заключение

Приведенный перечень примеров далеко не исчерпывает все возрастающее влияние искусственного интеллекта на проектное управление. Между тем, вопрос о замене руководителя проекта искусственным интеллектом едва ли может быть актуальным. Искусственный интеллект высвобождают время от рутинных и технических задач. Позволяет руководителю проекта сконцентрироваться на сложно формализуемых областях, например, управлении коммуникациями и ожиданиями, разрешении конфликтов, стратегическом планировании и других. Кроме того, внедрение искусственного интеллекта требует достаточно высокого уровня культуры и дисциплины проектного управления. Искусственный интеллект работает с данными, и эти данные должны быть достоверными и своевременно предоставляться.

Успешных проектов!

4. Полезные ссылки

1. Hosley, W. N. (1987). The application of artificial intelligence software to project management / Project Management Journal, 18(3), 73–75
2. Harris, R.M., Shaffer, S.C., Stokes, J., Goldstein, D. (1987). Application of expert systems in project management decision aiding / Scientific and Technical Report
3. Lahmann M., Keiser P., Stierli A. (2018) AI will transform project management. Are you ready? / PWC Report
4. Auth, G., Jokisch, O., Durk, Ch. (2019) Revisiting automated project management in the digital age – a survey of AI approaches / OJAKM, Volume 7, Issue 1, 27–39

Источник: https://habr.com/
Автор: Александр Михайлов

Воспользуйтесь нашими услугами

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!

integral-russia.ru

фриланс, работа на дому. ID 994813

Перейти к разделуО работодателеВсе проекты работодателя (102599)