سامانه هوشمند ارزیابی پیشنهادها

چالش‌های وضعیت فعلی

• پراکندگی پیشنهادها و نبود مسیر واحد ارزیابی
• طولانی شدن زمان پاسخ و کاهش انگیزه پیشنهاددهی
• سختی مقایسه و اولویت‌بندی پیشنهادها
• نبود شفافیت در علت تأیید یا رد

اعداد نمایشی دمو

آنچه سازمان دریافت می‌کند

• تصمیم‌گیری سریع‌تر با معیارهای استاندارد
• افزایش شفافیت و قابلیت دفاع تصمیم
• کنترل SLA و زمان‌بندی شمسی
• گزارش‌های مدیریتی PDF و Excel

پنج رکن اصلی پلتفرم

تجربه اختصاصی برای سه نقش کلیدی

مسیر کامل ارزیابی

• ۱) دریافت و پالایش پیشنهادات
• ۲) تحلیل خودکار کیفیت و نوآوری
• ۳) اولویت‌بندی بر اساس اهداف سازمانی
• ۴) ارائه گزارش به مدیران

پاسخ به سوالات کلیدی مدیر

• پیشنهادات فعال، نرخ تایید و میانگین پاسخ
• روند ارزیابی ماهانه بر اساس تقویم شمسی
• توزیع وضعیت‌ها و شناسایی گلوگاه‌ها
• کنترل عملکرد کارشناسان (SLA، صف، کیفیت)

اجزای کلیدی پنل کارشناس

• فرم ارزیابی چندبعدی: کیفیت محتوا، هم‌راستایی، نوآوری، ROI، ریسک اجرایی
• امتیازدهی با همراهی هوش مصنوعی
• مدیریت صف پیشنهادات و SLA
• درخواست اصلاحات و ثبت دلیل رد یا تایید

مسیر کامل برای پیشنهاددهنده

• ثبت پیشنهاد جدید
• پیگیری وضعیت: بررسی، تایید، رد، نیازمند اصلاح
• دریافت بازخورد و انجام اصلاحات
• مشاهده گزارش شفاف نتایج

تصویر تحلیلی AI در دمو

نمونه خروجی‌های واقعی دمو

• خوشه‌بندی: ۳ محور نوآوری قابل تجمیع هستند
• شاخص رضایت کاربران: ۸۲٪ و روند رشد دارد
• پیشنهادهای مدیریت انرژی بیشترین ROI را ثبت کرده‌اند

چهار KPI اصلی در دمو

زمان‌بندی عملیاتی استاندارد

• زمان‌بندی و مهلت‌ها بر اساس تقویم شمسی
• SLA برای مراحل بررسی، اصلاح و تصمیم
• هشدار تاخیر و شناسایی گلوگاه‌ها

خروجی‌های آماده مدیریت

• گزارش PDF و Excel با KPIها و روندهای زمانی
• گزارش تفکیکی بر اساس واحد، حوزه و وضعیت
• گزارش عملکرد کارشناسان و رعایت SLA
• گزارش پیشنهادهای با ROI بالاتر

الزامات کلیدی سازمانی

• پایداری: ۹۹.۹٪
• دسترسی نقش‌محور و سطح دسترسی
• ثبت رویداد و لاگ کامل
• قابلیت اتصال به ERP و CRM

فرانت‌اند، بک‌اند، داده و هوش مصنوعی

چه داده‌هایی باید آماده شوند

• داده پیشنهادها: متن، پیوست، دسته‌بندی، واحد، تاریخ‌ها، وضعیت‌ها
• معیارها و وزن‌ها: KPIهای ارزیابی و سیاست‌های سازمان
• اهداف سازمانی: نگاشت پیشنهاد به اهداف و برنامه‌ها
• داده عملکرد فرآیند: زمان پاسخ، SLA، تصمیمات گذشته
• بازخورد و رضایت: امتیاز کاربران و نتیجه‌مندی

مدل‌های پیشنهادی اجرا

• NLP برای تحلیل متن پیشنهاد (کیفیت، شفافیت، کامل بودن)
• طبقه‌بندی حوزه‌ها: شبکه، انرژی، ایمنی، هزینه، تحول دیجیتال
• خوشه‌بندی برای کشف پیشنهادهای مشابه و تجمیع
• پیش‌بینی ROI با داده تاریخی نتایج
• تشخیص ریسک اجرایی: ابهام، وابستگی، منابع

طراحی زیرساخت در دو سطح

• Pilot: حداقل ۲ سرویس منطقی (App/API + DB)
• Production: جداسازی App / AI / DB + افزونگی + Backup/DR
• Storage تابع تعداد پیشنهادها، پیوست‌ها و مدت نگهداری
• Observability: مانیتورینگ، لاگینگ و هشدار
• GPU فقط در صورت استفاده از مدل‌های سنگین

چگونه موفقیت را می‌سنجیم

• کاهش میانگین زمان پاسخ نسبت به وضع موجود
• افزایش رعایت SLA در هر مرحله
• افزایش شفافیت تصمیم: ثبت دلیل، امتیاز و مسیر تصمیم
• افزایش مشارکت پیشنهاددهی و پیشنهادهای معتبر
• بهبود کیفیت پیشنهادها: کیفیت محتوا، هم‌راستایی، ROI

پنج گام نمایش در جلسه

• ۱) نمایش KPIهای کلان: فعال، نرخ تایید، میانگین پاسخ، توزیع وضعیت‌ها
• ۲) نمایش روند ارزیابی ماهانه (شمسی) و SLA
• ۳) نمایش نقش‌ها: مدیر، کارشناس، پیشنهاددهنده و تفاوت داشبوردها
• ۴) نمایش داشبورد AI: شاخص هوشمندسازی، دسته‌بندی، KPI تحلیلی، پیشنهادات AI
• ۵) نمایش خروجی گزارش PDF/Excel و جمع‌بندی