In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale
Le applicazioni industriali AI sono personalizzate in genere a causa della natura esclusiva dei termini industriali, della struttura della documentazione, delle regole di funzionamento, dello stato del sistema e dei limiti di responsabilità. I materiali devono essere preparati da un compito specifico, raccogliendo input effettivamente ricevuti dall'utente, i risultati identificati dal professionista, la base per la valutazione e le azioni successive, e indicando quali informazioni possono essere utilizzate per la prova, la produzione o il miglioramento del modello.
Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?
La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.
Ordine consigliato di anticipo
Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.
Selezionare la prima attività e definire l'ingresso e il risultato corretto.
Validazione della dipendenza chiave
I campioni sono classificati per normalità, confine, errore e alto rischio.
Sviluppo dei risultati valutabili
b) Mark fonti di conoscenza, campi, regole, competenze e responsabilità per l'aggiornamento.
Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.
Stabilire la valutazione indipendente e controllare l'uso di dati di prova e produzione.
Come lo capisci nel vero affare?
L'applicazione dell'offerta di produzione richiede più di una quotazione storica, compresi i disegni o campioni BOM, i dati di prodotto e di processo, le regole di materiale e di elaborazione, il grado del cliente, l'autorità di approvazione, e la perdita o casi di ordine speciale.
Il pozzo più semplice da fare.
Importazione di un gran numero di file in una sola volta senza compiti e standard di qualità
Solo il campione ideale di successo, senza anomalie o rifiuti
Nessuna conferma dell'autorizzazione legale dei dati e della responsabilità dell'aggiornamento dopo l'aggiornamento online
Come dovremmo finire per ricevere e confermare?
I risultati della preparazione dei dati dovrebbero includere cataloghi, fonti, usi, privilegi, versioni, domande di qualità, campionatura e set di valutazione.Il team di sviluppo dovrebbe essere in grado di spiegare come ogni tipo di dati entra in RAG, regole, contesto di modello o sistemi aziendali, piuttosto che semplicemente impegnare i dati il più possibile.
In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.