Как мы пытались научить ML считать трудоёмкость в промышленности — и что из этого вышло

Современное машиностроительное производство требует высокой точности планирования технологических процессов и оценки трудоёмкости операций. Эти оценки напрямую влияют на формирование себестоимости, планирование загрузки оборудования и назначение цен на продукцию и услуги.

В последние годы руководители IT-подразделений всё чаще рассматривают методы анализа данных и машинного обучения как универсальный инструмент, способный «автоматически» решить задачу расчёта норм времени. Иногда — с избыточным оптимизмом. Часто при этом забывается простая, но важная мысль: если существующий процесс расчёта неточен и данные в нём некачественные, то автоматизация такого процесса лишь ускоряет распространение ошибок. Особенно если применять вероятностные модели к накопленным за годы «грязным» данным.

Именно с такой реальностью нам (мне и коллегам) и пришлось столкнуться.

Читать далее