Северсталь разработала собственную поисково-аналитическую систему

«Северсталь» создает собственную поисково-аналитическую систему. Эксперты компании разработали уникальный отраслевой алгоритм поиска релевантной информации по патентам, научным статьям и новостному потоку под названием «Научный след». Решение способно заместить зарубежные системы, ушедшие с российского рынка.

Собственную поисково-аналитическую систему сотрудники дирекции по техническому развитию и качеству дивизиона «Северсталь Российская сталь» создали два года назад. Научный след – это набор инструментов для быстрого поиска знаний и построения гипотез. Такая система востребована в реализации высокотехнологичных и наукоемких проектов, требующих патентной аналитики, применима в разработке новых видов продукции и решении сложных производственных задач. Ее пользователями могут стать сотрудники R&D-подразделений и технологов предприятий, научно-исследовательских институтов и центров.

«За два года мы подтвердили востребованность и эффективность такого сервиса среди сотрудников компании «Северсталь». Ежемесячно в систему поступает более трех тысяч запросов. Мы увидели реальный финансовый эффект на сокращении сроков разработки и вывода на рынок новых сталей. Кроме того, «Научный след» позволяет экономить время на проработку технической задачи – до 35%, на подбор и привлечение внешнего эксперта по теме – до 40%. Дальнейший потенциал развития данного сервиса мы связываем с выходом на отечественный рынок поисково-аналитических систем для применения в других отраслях промышленности России», – отмечает директор по техническому развитию и качеству дивизиона «Северсталь Российская сталь» Петр Мишнев.

Система способна распознавать контекст опубликованных статей и существующих патентов. За счет применяемых технологий там, где знаменитая поисковая система предложит 100 статей, классификатор собственной разработки «Северстали» сократит выборку релевантных публикаций до 20.

«Научный след» предлагает аналитику развития исследуемой технологической тематики, позволяет находить внешних экспертов с требуемыми компетенциями на основе патентной активности, подбирает патенты и публикации в области материаловедения по химическому составу продукта с учетом минимального и максимального содержания элементов. В сравнении с конкурентами решение покрывает полный перечень задач пользователя в наукоемких проектах.

Сейчас система объединяет 40 млн статей и патентов по металлургической тематике. В 2024 году команда проекта планирует расширить базы знаний на другие направления и увеличить объем до 40 млн патентов и 80 млн научных публикаций.