Phase 1: Szenendiagnose und Value Ranking
Das Projekt sollte Zielsektoren, Kernprobleme, bestehende Prozesse, Datenquellen, Systemgrenzen und Erfolgsindikatoren vor der Inbetriebnahme identifizieren. Nicht alle Szenarien sind für den sofortigen AI geeignet, und die FDE muss Unternehmen dabei helfen, hochfrequente, hochwertige, überprüfbare und kontrollierte Risikoszenarien zu untersuchen.
Gemeinsame Prioritätsszenarien umfassen Business Knowledge Case, Passagierservice-Support, Verkaufsfrage und -antwort, Vertrags- / Dokumentenverarbeitung, Arbeitsblattklassifizierung, Datenanalyseassistent und interne Prozessautomatisierung.
Phase 2: Prototypenvalidierung und Folgenabschätzung
Die Validierung der Prototypphase sollte anhand realer Stichproben, realer Dateien und realer Geschäftsakteure erfolgen, wobei die Indikatoren nicht nur im Ablauf der Antworten, sondern auch in der Genauigkeit, dem Zitieren, der Reaktionsgeschwindigkeit, der manuellen Zeitersparnis und der Akzeptanzquote des Betriebspersonals zu sehen sind.
In dieser Phase können Ideen, die für den Einsatzzweck nicht geeignet sind, schnell entfernt und auch Lücken in der Wissensbasis, in den Privilegien, Prozessen und Schnittstellen identifiziert werden, wodurch das Risiko für die Produktionsversion reduziert wird.
- Klare messbare Akzeptanzindikatoren
- Validierung von Effekten mit realen Geschäftsdaten
- Fehler aufzeichnen und eine iterative Liste erstellen
Phase 3: Entwicklung auf Produktionsebene und Systemintegration
Die Anwendung ist auch mit Systemen wie CRM, OA, ERP, Passagierservice, Arbeitsblatt oder Datenplattform verknüpft.
Wenn der Agent-Workflow involviert ist, erfordert er auch die Identifizierung von Auslösern für jeden Schritt, manuelle Identifizierungspunkte, Rückschritte aus dem Fehler und Verantwortungsgrenzen sowie die Vermeidung von Automatisierungsfunktionen aus der Betriebskontrolle.
Phase 4: Upline-Operationen und kontinuierliche Optimierung
Die vollständige Lieferung sollte Anwendungscodes, Bereitstellungspakete, Schnittstellendateien, Regeln für die Wartung von Wissensfällen, Hinweise und Workflow-Konfigurationen, Testberichte, Betriebshandbücher, Schulungsunterlagen und Verkehrsentwicklungsprogramme umfassen.
Dem Login folgt eine kontinuierliche Beobachtung der Nutzung, der Trefferrate, der Antworten von geringer Qualität, der manuellen Übertragung, Änderungen der Geschäftsindikatoren und des Benutzerfeedbacks sowie die periodische Optimierung der Modellkonfiguration, des Wissensinhalts und des Prozessdesigns.
Outsourcing von FDE-Projekten vom Lesen von Ergebnissen bis zum Projektinput
Das wahrscheinlichste Problem nach dem Lesen methodischer Artikel ist die Akzeptanz von Prinzipien, die nicht in den nächsten Schritt übersetzt werden.Es wird vorgeschlagen, dass der Leiter der Operationen einen 60-90-minütigen Mini-Workshop organisiert, nur einen echten Prozess auswählt und nicht überstürzt die volle Plattform diskutiert.
Schritt 1: Festlegung eines aktuellen Status und Stichproben-Baseline
Die Daten können ein bis zwei Wochen hintereinander aufgezeichnet werden, jedoch unter Bezugnahme auf den Probenzyklus und die Betriebsschwankungen.
Schritt 2: Klärung der anfänglichen Schließung und Untätigkeit
Die erste Phase, kombiniert mit Phase II: Prototypenvalidierung und Folgenabschätzung, schreibt die erste Phase der Eingabe-, Verarbeitungs-, Ausgabe-, Rollennutzungs- und Abschlussbedingungen.Die erste Phase zielt darauf ab, eine Kette am Laufen zu halten und in Resonanz zu treten, anstatt alle Systeme, auf die zugegriffen werden muss, Informationen, die von Kunden bereitgestellt werden müssen, Hochrisikofragen, die nicht automatisch behandelt werden können, und Bedingungen, die von Dritten abhängen.
Schritt 3: Abgleich der technischen Ergebnisse mit technischen Nachweisen
Das AI-Projekt behält auch eine Version der Bewertung, der Hinweis- oder Prozesskonfiguration, des Modells und der Wissensquelle, der manuellen Korrekturaufzeichnungen und Tests mit geringem Vertrauen, Überschreitung und Fehlerregression. Verlassen Sie sich nicht auf eine einzige Demonstration, um die richtige Antwort zu liefern. Die Demonstration des Lieferanten sollte auf einer von beiden Parteien bestätigten Stichprobe basieren. Produktionsdaten, die nicht öffentlich verfügbar sind, können nicht Sensibilisierung, aber nicht durch idealisierte Testdaten ersetzt werden.
Schritt 4: Empfangen, Inspizieren und Disken mit dem gleichen Kaliber
Unter der Annahme, dass der ursprüngliche Prozess 600 Aufgaben pro Monat, durchschnittlich 20 Minuten und eine Rücklaufquote von 10 Prozent abwickelt, kann das Ziel als „sechs Wochen nach dem Start der Linie mit einer durchschnittlichen Verringerung der Komplexität der Aufgabe um 25 Prozent und einer Rücklaufquote von nicht höher als die ursprüngliche Baseline angegeben werden. Das Set zeigt nur die Messmethode und stellt kein Ergebnis eines Kunden dar; formale Indikatoren müssen vom Unternehmen anhand seiner eigenen Stichprobe identifiziert werden.
- Betriebsmaterial: Flussdiagramm, Rolle, Mustermission, aktuelle Probleme und Basisdaten
- Technisches Material: Systeminventar, Schnittstelle, Datenzugriff, Bereitstellungsumgebung und Sicherheitsanforderungen
- Projektmaterial: Anwendungsbereich der ersten Phase, Ausschlüsse, Haftungsmatrix, Meilensteine und Änderungsmechanismen
- Empfangs- und Inspektionsmaterial: Prüfsatz, Ausführungsprotokolle, Liste der Mängel, Abfragen von Indikatoren und Übergabedokumente
Wenn diese Materialien gemeinsam von den operativen und technischen Parteien identifiziert werden, wird die Methode im Artikel tatsächlich in das Projekt eingegeben. Wenn keine Schlüsseldaten, Schnittstellenautorisierung oder die verantwortliche Person vorhanden sind, ist der logische nächste Schritt in der Regel eine begrenzte Diagnose oder PoC, anstatt eine sofortige Verpflichtung zur Fertigstellung der Arbeitszeit und des festen Gesamtpreises.
Umsetzung der Methodik für Projektmaßnahmen
- FDE AI-Anwendung Projekte ersten Bildschirm hochwertig Szenarien
- Prototypenvalidierung mit realen Daten und klaren Indikatoren
- Der Zugang zur Produktion muss die Mechanismen der Autorität, der Auditierung, der Überwachung und des kontinuierlichen Betriebs umfassen.
Weiterführung der Vereinbarkeit gemeinsamer Themen bei der Projektentscheidung
Wie unterscheidet sich FDE Outsourcing von der üblichen AI Softwareentwicklung?
FDE-Outsourcing betont die eingehende Arbeit der Ingenieure, die Arbeit mit Benutzern, Daten, Modellen und vorhandenen Systemen, um die Anwendung voranzutreiben. Die normale AI-Entwicklung beginnt normalerweise mit einer klareren funktionalen Anforderung, die sich auf Anwendungen und Schnittstellen konzentriert. FDE eignet sich besser für Projekte, die identifiziert, rückgekoppelt oder branchenübergreifend gesteuert werden müssen.
Vollständige Antwort ansehenAI Outsourcing Beschaffung, Angebote und AnnahmenSollte die Anwendung der Anwendung zunächst ein PoC oder eine direkte Implementierung des formalen Systems sein?
Wenn Modelleffekte, Datenqualität oder Systembedingungen nicht validiert wurden, sollte ein begrenzter Bereich von PoC durchgeführt werden; wenn die gleiche Art von Fähigkeit an einer realen Stichprobe validiert wird, sind die Bereichs-, Schnittstellen- und Akzeptanzstandards stabil und können direkt in den Produktionsprozess integriert werden. PoC ist kein Low-Fit-Formalsystem, sondern eine Antwort auf wichtige Unsicherheiten.
Vollständige Antwort ansehenEnterprise AI Effektivität, Sicherheit und kontinuierlicher BetriebWie sollte das AI-Projekt Akzeptanz- und Inspektionsindikatoren entwickeln?
Das AI-Projekt kann nicht einfach nur „gut aussehen akzeptieren oder sich zu einer 100%igen Genauigkeit der Daten verpflichten. Die Indikatoren sollten sowohl Geschäftsergebnisse als auch Modelleffekte, Systemleistung, Sicherheitsprivilegien und manuelle Bottom-ups umfassen. Die Testsammlung muss aus realen Operationen abgeleitet und nach Schwierigkeit und Risiko strukturiert sein.
Vollständige Antwort ansehenEnterprise AI Transportorganisation und ImplementierungSollte die Geschäfts- oder IT-Abteilung für den AI-Transfer des Unternehmens verantwortlich sein?
AI Transport erfordert operative und IT-Mitverantwortung, jedoch mit unterschiedlichen Verantwortlichkeiten. Fragen der Geschäftssektordefinition, Wissenskaliber, reale Stichproben und Endergebnisse, und IT- oder technische Teams sind für Datenschnittstellen, Identitätsprivilegien, Architektur, Sicherheit, Verbreitung und Transport verantwortlich. Das Management ist für die Festlegung von Prioritäten, die Budgetierung und die sektorübergreifende Entscheidungsfindung verantwortlich.
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