Утилита обнаружила, что вся организация должна адаптироваться, чтобы максимизировать преимущества ИИ.

Том Дэвенпорт*

Аналитику обычно рассматривают как упражнение в данных, программном и аппаратном обеспечении. Однако, если аналитика предназначена для влияния на решения и действия, она также является упражнением в организационных изменениях. Компании, которые не рассматривают их как таковые, скорее всего, не получат большой пользы от своих аналитических проектов.

Одной из организаций, которая проводит организационные изменения на основе аналитики, является Southern California Edison (SCE). Ключевым направлением их деятельности является прогнозная аналитика безопасности — понимание и прогнозирование рабочих операций с высоким уровнем риска, выполняемых полевыми сотрудниками компании, которые могут привести к опасному для жизни и / или изменяющему жизнь происшествию, вызывающему травму или смерть. Вопросы безопасности, как и следовало ожидать, чреваты организационными рисками — политикой, отсутствием прозрачности, трудовыми отношениями и так далее. Даже сообщение о близком контакте противоречит типичной организационной культуре. Эти организационные риски также беспокоят SCE, но компания разработала подход к их устранению. SCE еще не полностью освоила прогнозную аналитику безопасности и необходимые организационные изменения, но она делает большие успехи.

Структура для аналитических изменений

Ключом к успеху подхода SCE является структура аналитической группы, занимающейся аналитикой безопасности. Он небольшой, опытный и интегрированный. Два ключевых члена команды — Джефф Мур и Розмари Перес — представляют собой динамичную комбинацию. Мур — специалист по данным, работающий в сфере ИТ; Перес работает в области безопасности, защиты и устойчивости бизнеса и является «консультантом по прогнозной аналитике». По сути, Мур занимается всей аналитикой и моделированием в проекте, а Перес, имеющий многолетний опыт работы в этой области в SCE, руководит действиями по управлению изменениями.

Шаги по управлению организационными изменениями начались в начале проекта и продолжались на протяжении всего проекта. Одной из первых задач было объяснить руководству модель и различные идеи. Определение диапазона возможных результатов позволило Пересу и Муру получить поддержку, необходимую для развертывания в масштабах всей компании. Поскольку у Перес были связи и доверие в округах, она могла представить концепцию проекта местному руководству и персоналу, не беспокоясь о том, «Почему Корпорация здесь?» Перес отметил, что при общении с командами важно быть прозрачным.

Это доверие привело к тому, что сотрудники округа готовы выслушать и поделиться своими идеями о том, как лучше всего развернуть модель, исправить отсутствующие переменные и данные и повысить уровень внедрения.

Команда потратила все время, необходимое для вовлечения заинтересованных сторон. Мур пришел в проект летом 2018 года и смог запустить модель машинного обучения примерно за месяц, но ее презентация, социализация и получение поддержки заняли гораздо больше времени. Мур и Перес встречались с руководителями SCE в ноябре и декабре 2018 года. Через несколько дней после этих встреч проект аналитики моделей безопасности стал корпоративной целью SCE на 2019 год. Безопасность была приоритетом номер один для компании, и она была готова опробовать инновационные идеи, чтобы продвигать ее вперед. Превращение работы такой небольшой команды в корпоративную цель необычно для SCE и других организаций.

Модель риска

SCE теперь имеет аналитическую структуру, основанную на рисках, и оценки рисков для конкретных видов рабочей деятельности и контекста работы. Модель основана на большом хранилище данных SCE с данными о рабочих заданиях, структурными характеристиками, записями о травмах, опытом и обучением, а также деталями планирования. Все эти факторы ранее не были связаны между собой, и, как это часто бывает с аналитикой, для объединения и сопоставления данных требовалась значительная обработка данных.

Модель машинного обучения оценивает действия, выполняемые командами на местах, такие как установка нового столба или замена изолятора. Каждое занятие может быть более или менее опасным в зависимости от времени года, дня недели, погоды, размера и состава экипажа и т. д. Замена столба, например, сама по себе может быть задачей с умеренным риском, но когда она выполняется на склоне холма под дождем с помощью крана, риск становится очень высоким.

Вместо общих сообщений о безопасности для сотрудников SCE теперь может дать гораздо более конкретные сведения, описывая риск конкретных действий, которые они выполняют на работе в определенном контексте.

По мере того, как модель учится, она будет рекомендовать конкретные подходы для снижения риска работы, такие как изменение состава или размера бригады, требование присутствия дополнительного руководства, использование специального оборудования или такелажа для выполнения работы или создание более длительного отключения электроэнергии для делайте работу медленнее. Последняя рекомендация противоречит культуре не доставлять неудобства клиентам, но если модель конкретно рекомендует это, то перед выполнением работы команды обсудят способствующие факторы, а также свой многолетний опыт, чтобы снизить риск.

Проект позволил сделать еще несколько общих выводов, представляющих наибольший интерес для руководителей SCE. Например, руководство уже давно заинтересовано в использовании данных для понимания изменяющихся профилей рисков безопасности полевых групп с течением времени в результате увеличения/уменьшения рабочей нагрузки или изменения погодных условий. Хотя прогностическая модель учитывает более 200 переменных, результаты этой модели были обобщены в виде пятнадцати основных факторов, приводящих к серьезным травмам и летальным исходам. Со временем ожидается некоторое смещение переменных, но существует большой интерес к лучшему пониманию первоначального набора факторов риска.

Развертывание модели

Мур и Перес находятся на ранних стадиях развертывания модели; на данный момент они развернули его в шести из 35 округов. Каждый район уникален, и им не нужны шаблонные ответы о том, как развертывать их в своем районе.

Мур, основной задачей которого было создание модели, сказал, что понял, что аналитика безопасности — это не просто модель. «Сначала я думал, что речь идет об алгоритме, но понял, что на повышение безопасности влияет множество других факторов». Мур сказал, что на него оказывают определенное давление, чтобы перейти к аналитике в других частях бизнеса, но «чтобы увидеть, как ваши модели оживают, вам нужно пройти через такой процесс». И все в SCE считают, что работа по обеспечению безопасности имеет решающее значение.

Перес, основной задачей которого является управление изменениями, перечислил некоторые организационные изменения в развертывании. «Могут возникнуть проблемы с обучением — не только по аналитике, но и по общению, лидерству и собственности. Могут быть проблемы с процессом — как мы планируем и сообщаем о работе. При использовании системы могут возникнуть технологические проблемы».

Перес также говорит, что процесс работы с округом имеет решающее значение. «Вы не можете просто зайти в район и нарушить их рабочий процесс без причины», — говорит она. «Они хотят знать вашу цель и вашу задачу. Мы пытаемся установить связь, продемонстрировать прозрачность и укрепить доверие, что мы здесь, чтобы помочь, что мы здесь, чтобы наблюдать, как они снижают риск, делиться своими выводами и смотреть, как эти выводы могут быть интегрированы в их методы работы. Мы надеемся, что они помогут нам понять сложности, с которыми они сталкиваются каждый день».

Оба члена команды говорят, что узнают что-то новое каждый раз, когда посещают район. Мур отмечает: «Вы можете видеть только те данные, которые вы видите в хранилище данных — табели учета рабочего времени, заказы на работу и т. д. Но когда вы разговариваете с людьми, которые выполняют работу, вы многое узнаете о том, как данные создаются и применяются. .

С каждым визитом я лучше понимаю водителей и сложность работы. Кроме того, с каждым посещением округа я лучше говорю на языке и лучше понимаю процесс и оборудование».

С выводами модели Мур и Перес начинают работать с другим партнером SCE — отделом кадров. Он отвечает за определение методов работы, потребностей в обучении, стандартных операционных процедур и рабочих пособий. На каждый из них потенциально могут повлиять выводы о рисках безопасности, поэтому цель состоит в том, чтобы включить аналитические результаты в практику и процедуры.

Команда уже работает над модификацией модели, чтобы включить в нее новые факторы, один из которых, что неудивительно, учитывая ситуацию в Калифорнии, связан с риском лесных пожаров. Мур и Перес также пытаются обеспечить большую интеграцию показателей риска с системой рабочих заданий. Они также планируют внедрить модель риска в другие бизнес-функции SCE, такие как проектирование, что может снизить риск при планировании и строительстве электросети. В целом, использование данных и аналитики для повышения безопасности — это трудоемкий и многогранный процесс, но что может быть важнее, чем снижение травматизма и смертности среди сотрудников и рабочих бригад SCE?

*Первоначально опубликовано 30 июля 2020 г. на сайте https://www.forbes.com.

Том Дэвенпорт — почетный профессор информационных технологий и менеджмента колледжа Бэбсон при президенте, научный сотрудник Инициативы Массачусетского технологического института по цифровой экономике и старший советник по аналитике и когнитивной практике Deloitte.