Nipid Toyotalt ja haigla EMO-st: Microsoft läheneb kvaliteediprobleemidele erilise nurga alt

Jelena Solodovnikova tiimi ülesandeks on Microsoftis toodete kohta tuleva tagasiside töötleminie, et see arendusmeeskondadele kasutamiseks võimalikult mugavaks muuta. (c) Foto: erakogu
Jelena Solodovnikova tiimi ülesandeks on Microsoftis toodete kohta tuleva tagasiside töötleminie, et see arendusmeeskondadele kasutamiseks võimalikult mugavaks muuta.Foto: erakogu

“Me kasutame Microsoftis Suure Punase Nupu süsteemi, mis on pärit Toyota autotööstusest,” räägib Jelena Solodovnikova. “Toyota tehastes on olemas nupud, millele vajutades saab tootmisprotsessi katkestada iga töötaja, kui ilmneb mõni kvaliteediprobleem. See tähendab, et iga töötaja on kvaliteetse tootmisprotsessi eest vastutav.”

Tema juhtida on Microsofti Eesti arenduskeskuses tiim, mille ülesandeks on teha ettevõtte eri meeskondadele tagasiside saamine võimalikult mugavaks.

Nagu Toyota, testib ka Microsoft iga uut toodet enne väljatulemist oma töötajateringis. “Meil muidugi protsessi peatada ei saa, aga kõigil töötajatel on siiski kohustus alati probleemidest ja tõrgetest teada anda. Nii tagame, et vead saavad parandatud enne, kui need meie klientideni jõuaksid,” selgitab Jelena.

Tuhandeid raporteid päevas

Töötajate hulk, kes tagasisidet annavad, aina kasvab. Ettevõttes on palgal ligi 200 000 inimest ja tagasideraporteid saadetakse iga päev tuhandete kaupa.

Kui kõik arendusmeeskonnad peaks iseseisvalt sellisest hulgast infost ennast läbi sööma, ei jääks uute toodete arendamiseks enam just kuigi palju aega. Kogu tagasiside ühte kohta kokku kogumine, selle tohutu infohulga lihtsasti vastuvõetavaks muutmine ja täpselt õigetele tiimidele edasi saatmine ongi Jelena meeskonna kohustus.

Protseduurid korduvad

Üheks arendustöö iseloomulikuks jooneks andmete töötlemisel on pidev sarnaste toimingute ja protseduuride tegemine. Näiteks tuleb raporterid pidevalt inglise keelde tõlkida või andmeid eri allikatest ühte kohta kokku koondada.

“Meie eesmärk on, et insener peaks tegema käsitööd nii vähe kui võimalik,” selgitab Jelena. “Kõik protsessid, mida saame, automatiseerime me ära, olgu selleks andmete agregeerimine, tõlkimine, normaliseerimine. Nii et kui probleemiga tegelema hakatakse, oleks arendusmeeskonnal maksimaalne info juba olemas.”

Oluline on ka andmed võimalikult mugavasse vormi panna. “Üks osa meie tööst on andmete visualiseerimine,” ütleb Jelena. “Inimaju mõistab visuaalseid andmeid palju paremini kui teksti. See hoiab inseneridel palju aega kokku, seda enam et andmeid ja logisid, mida läbi töötada, võib olla väga palju.”

Tööriistad andmete sorteerimiseks ja koondamiseks

Tagasisidetiim tegelebki suures osas sobivate tööriistade arendamisega ja erinevate andmete sorteerimiseks reeglite loomisega. Tagasiside läbitöötamine on küllaltki töömahukas protsess ja nagu arvata võib, pakub töö Jelena üheksast insenerist koosnevale meeskonnale hulgaliselt väljakutseid.

Andmeid, mida tõrgete lahendamiseks üle vaadata tuleb, on väga palju ja neist mustrite leidmine päris keeruline. Läbi peab töötama suure hulga erinevaid logisid ja arvestama kümnete meeskondadega, kelle vastutusalasse probleemi lahendamine kuuluda võib.

“Meil on spetsiaalsed masinõppelahendused, mis aitavad samasugused probleemid kirjelduste järgi üles leida ja ühte kohta kokku grupeerida,” ütleb Jelena. “Sama probleem võib tekkida vahel tuhandel inimesel, aga pole mõtet, et IT-meeskonnale saadetaks tuhat sama sisuga sõnumit. Nii et meie tegevuse tulemusel jõuab nendeni vaid üks teade, mida nad varasemalt saanud pole.”

Kellele probleemi lahendamine suunata?

Samuti on oluline aru saada, kelle kompetentsi ühe või teise probleemi lahendamine kuulub. Näiteks, kui videokõne ajal pilt ei tööta, siis võib selle põhjus peituda nii kõne alustaja kui vastuvõtja seadmes, aga võib-olla ka hoopis sidevõrgus.

Üks inimene ei saa seda kõike teada ja iga põhjuse esile kerkimisel peaks asjaga tegelema erinev meeskond. Kui probleemi kohta tuleb teade, siis kuidas selgitada välja, mis on selle probleemi juurpõhjus?

Ka sellise olukorra puhuks on Jelena meeskond välja töötanud tehisintellektil põhineva tööriista, mis sorteerib vajaliku tagasiside vajalikele meeskondadele.

“See käib nagu EMO-s,” toob Jelena muiates paralleeli. “Kõigepealt vaadatakse, kui oluline probleem on, kas see vajab lahendamist esmajärjekorras või võib ka oodata. Ja siis otsustatakse, millise spetsialisti juurde see saata tuleks.”

Mis on DigiPRO ja kes seda teevad? Loe siit

Populaarsed lood mujal Geeniuses

Kolm korda nädalas

Telli DigiPRO uudiskiri

Kolm korda nädalas (esmaspäeviti, kolmapäeviti ja reedeti) spetsiaalne DigiPRO liikmetele tehtud kommenteeritud uudiskiri, et sa midagi olulist maha ei magaks. Iga uudiskirja magnet on meie ajakirjanike kirjutatud pikem artikkel, mis meie arvates võiks selles valdkonnas töötavaid inimesi huvitada ja neile vajalik olla