Home / FAQs / AI produksi sistem dan operasi kontinyu
QUESTION & ANSWER

Apa yang harus kuperiksa dulu?

Putaran pertama harus memeriksa kode dan versi penyebaran, awan dan nomor rekening model, kunci, aliran data, sumber pengetahuan, petunjuk dan aliran kerja, penilaian, log, biaya dan catatan kegagalan. Jangan upgrade atau reset model secara langsung ketika tidak ada pemahaman tentang arti ketergantungan dan regresi.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Pengambilalihan dibagi menjadi lima baris aset, operasi, kualitas, keamanan dan operasi. Pertama, pastikan bahwa akun dikendalikan, backup dapat dipulihkan, visual dan dirilis, dan kemudian recaptulasi efek saat ini dan kegagalan dengan tugas tetap. Tanpa dokumentasi, status baseline saat ini dapat didirikan melalui gudang, konfigurasi, log, penagihan dan wawancara, dan urutan stop darah, perbaikan dan modifikasi dapat diberikan.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Konsistensi kode produksi, konfigurasi dan versi penyebaran sebenarnyaSiapa yang mengontrol model, bank vektor, layanan awan dan rekening pihak ketigaBagaimana data pengetahuan, hak istimewa dan informasi pribadi mengalirApakah penilaian, log, pemantauan, backup dan regresi ada
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Membekukan perubahan resiko tinggi dan ekspor nomor rekening, struktur dan ketergantungan.

02

Dependence Kunci Validasi

Kode cadangan, konfigurasi, data dan aset pengetahuan kunci.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Penugasan ulang, proses inti, kualitas dan kegagalan yang diketahui.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Klasifikasi resiko dan berhenti, perbaikan, re- routing.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Layanan penumpang AI sering overtimed. dan tim asli telah pergi. Pengambilalihan menemukan bahwa petunjuk yang digunakan dalam produksi tidak di gudang, bahwa akun model adalah pribadi dan tidak memiliki penilaian historis. Nomor akun harus dimigrasi, konfigurasi harus diekspor dan log yang diatur, dan pengetahuan pengambilan dan kinerja harus diproses, bukan model segera.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Hanya meninjau kode, bukan nomor akun, konfigurasi data dan produksi

Ambil alih hari pertama dari kerangka kerja dan model upgrade langsung

Tanpa penilaian dasar, klaim bahwa kualitas telah meningkat

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Laporan tersebut harus termasuk aset dan otoritas, ketergantungan struktur, metodologi penyebaran, aliran data, baselin kualitas, risiko keamanan, biaya, kegagalan dan prioritas.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi