Selezionare la prima scena dal business incarico invece del nome del modello
Il “Big Model for Enterprise Building” è stato difficile da stabilire una copertura accettabile, “leggendo le richieste di informazioni sui prezzi, cercando prezzi e inventari, generando proposte di progetto e inviandole per approvazione della vendita” e identificando input, output, conoscenza, interfaccia, responsabilità e conseguenze di errori. La prima scena dovrebbe essere ad alta frequenza, tempo, dati relativamente disponibili, risultati revisionati e errori manualmente aratura.
La classifica delle scene può valutare contemporaneamente valori aziendali, condizioni di dati, condizioni di sistema, rischi, complessità di implementazione e responsabilità operative. I compiti di alto valore con dati scarsamente definiti e linee di autorità non chiare possono essere affrontati in primo luogo; le dimostrazioni a basso valore non dovrebbero assumere importanti input, anche se sono facili da avere successo.
- Registrare l'elaborazione corrente, ciclo, esposizione manuale e base di errore
- Identificare chi utilizza i risultati e quali linee di business entrano.
- Elenco di questioni ad alto rischio per le quali il modello non può essere determinato o implementato
- Obiettivi minimi per qualità, efficienza, costi e adozione
Non poteva chiudere la cartella temporanea: %
L'obiettivo del PC è quello di verificare gli sconosciuti chiave negli effetti, nei dati, nelle interfacce o nelle implementazioni, piuttosto che di produrre una dimostrazione fluida. L'impresa dovrebbe preparare un campione normale, mancante, di conflitto, di anomalia e ultra vires con autorizzazione e sensibilità, congelare basi artificiali e tarature, e registrare modelli, conoscenze, punte, regole, versioni di processo, modifiche manuali e costi singoli.
La consegna del PC dovrebbe includere prototipi operativi, set di attività, risultati di item-by-project, classificazioni di guasti, misurazioni dei costi, lacune di produzione e condizioni di prosecuzione.
Collegamento di conoscenze, dati e sistemi aziendali a loop chiusi
La base di conoscenza ferma è responsabile per fornire la base per sistemi, prodotti e progetti, e sistemi aziendali come ERP, CRM, OA continuano ad assumere dati formali e stato, e AI si applica a comprendere, reperire, generazione e giudizio di supporto all'interno dell'autorità delegata.
Le azioni di mappatura dell'identità, privilegi minimi, mappatura del campo, stylium, ecc., straordinario, rivisitazione, compensazione e code manuali.
- I dati formali master sono la responsabilità di un sistema aziendale chiaro
- Solo i dati minimi necessari per completare la missione sono forniti al modello
- L'interfaccia non è stata monitorata, riattivata, compensata o convertita
- I link a livello di attività hanno numeri di affari, versioni e registri di audit
Il completamento delle opere e della governance è necessario per passare dal prototipo AI alla produzione
Possono essere modificati modelli, consigli, conoscenze, regole e strumenti, che devono essere adattati separatamente e restituiti al set di attività fisso.
Le imprese decidono anche sul pubblico API, esempi esclusivi, strutture ibride o deployment private. La selezione si basa sui confini dei dati, sugli effetti dei modelli, sulle dimensioni delle chiamate, sul ritardo, sul calcolo, sulla capacità di mobilità e sui costi totali, piuttosto che semplicemente ritenere che la privatizzazione sia naturale e più sicura o che le nuvole pubbliche siano necessariamente più economiche.
Come utilizzare l'applicazione dell'applicazione della domanda alle citazioni, contraente e accettazione
I costi sono solitamente determinati da decisioni comuni sulla complessità della missione, sulla conoscenza dei dati, sui modelli e sulle valutazioni, sul numero di interfacce, sulle interfacce dei prodotti, sulla sicurezza di distribuzione, sulla scala di co-dimensionamento e sul funzionamento continuo.
L'accettazione e l'ispezione utilizzano un vero e proprio insieme di compiti congelati da entrambe le parti, che misurano il tasso di completamento della missione, l'accuratezza dei campi chiave, il riferimento alla conoscenza, la chiamata di strumenti, l'intervento manuale, il tempo di risposta, il recupero di guasti e il costo unico.
- Consegna dei confini della domanda, architettura, codice sorgente, configurazione, interfaccia e raccolta di valutazione
- Consegna dei rapporti di prova, matrice di competenze, script di distribuzione e manuali operativi
- Servizi di modelli, risorse cloud e costi operativi di conoscenza continua sono separatamente e trasparente
- Proprietà aziendale dei conti di produzione, dei dati fondamentali e dei beni tecnici
Funzionamento di AI su base continua con risultati aziendali dopo essere andato online
Gli account della scrivania operativa dovrebbero almeno registrare l'utilizzo, il tasso di completamento, l'intervento manuale, il tipo di errore, il ciclo di elaborazione, l'adozione dell'utente, i risultati di un singolo costo e di affari.
Ad esempio, un processo che elabora 1.000 attività al mese, con una media di 12 minuti, copre il 60% del totale e la copertura è soggetta a una revisione manuale di tre minuti. L'impresa dovrebbe ricalcolare il tempo salvato, sulla base di una copertura e di una revisione autentica, osservando i cambiamenti di qualità e di back-to-work; l'esempio viene utilizzato solo per illustrare il metodo di misura, e i proventi formali devono essere basati sulla propria base operativa dell'impresa.
Modificare l'applicazione dell'applicazione dalla conclusione di lettura all'ingresso del progetto
Il problema più probabile dopo la lettura di articoli metodologici è l'accettazione di principi, che non sono tradotti nel passo successivo. Si propone che il capo delle operazioni organizzi un mini-officina di 60-90 minuti, scegliendo solo un processo reale e non affrettandosi a discutere la piattaforma completa.
Passo 1: Stabilimento di uno stato attuale e base di campione
La selezione dei più recenti compiti normali, insoliti e di confine intorno “selezionare la prima scena dall'assegnazione aziendale piuttosto che il nome del modello” registra la quantità di elaborazione, tempo di attesa, tempo di elaborazione reale, tasso di back-to-work, punti di contatto manuali, conseguenze di errore e strumenti attuali.
Fase 2: Chiarifica la chiusura iniziale e l'inazione
Scrive la prima fase di input, elaborazione, uscita, ruolo e condizioni di completamento in combinazione con "PoCualify Unknown ". La prima fase è quella di sistemi separati che devono essere accessibili, informazioni che sono richieste dai clienti, questioni ad alto rischio che non possono essere gestite automaticamente e condizioni che dipendono da terzi. La prima fase è quella di consentire una catena di funzionare e di essere ritracciabili, piuttosto che aggiungere tutte le applicazioni alla stessa versione.
Passo 3: Abbina risultati tecnici alle prove di ingegneria
Stabilire un rapporto di tracciamento tra numeri di richiesta, numeri di campione, risultati di test e versioni intorno “collegando conoscenze, dati e sistemi aziendali a loop chiusi”. Il progetto AI mantiene anche una versione della raccolta di valutazione, la configurazione di accenno o di processo, le fonti di modello e di conoscenza, i record di correzione manuale e la bassa fiducia, la sovrasterzatura e il test di ritorno di fallimento.
Passo 4: Ricezione, ispezione e disco con lo stesso calibro
Se il processo originale gestisce 600 attività al mese, una media di 20 minuti e un tasso di ritorno del 10 per cento, il bersaglio può essere descritto come “sei settimane dopo l’andare online, con una riduzione media del 25 per cento nel tempo, e un tasso di ritorno non superiore alla base originale, data la relativa complessità del compito.” Questo set dimostra solo il metodo di misura, e non rappresenta alcun risultato cliente; l’indicatore ufficiale deve essere identificato dalla base dell’impresa.
- Materiale operativo: diagramma di flusso, ruolo, missione campione, problemi attuali e dati di base
- Materiale tecnico: inventario del sistema, interfaccia, accesso dei dati, ambiente di distribuzione e requisiti di sicurezza
- Materiale del progetto: portata di prima fase, esclusioni, matrice di responsabilità, pietre miliari e meccanismi di cambiamento
- Materiale di ricezione e di ispezione: set di prova, record di esecuzione, elenco di carenze, domande di indicatori e documenti di consegna
Quando questi materiali sono identificati congiuntamente da parti operative e tecniche, il metodo nell'articolo è effettivamente inserito nel progetto. Se i dati chiave, l'autorizzazione dell'interfaccia o la persona responsabile non sono in atto, il passo successivo logico è di solito un limitato diagnostico o PoC, piuttosto che un impegno immediato per completare il periodo di lavoro e il prezzo totale fisso.
Metodologia di attuazione per l'azione di progetto
- Intenzione tra l'utente e l'utente
- PoC convalidare oggetti sconosciuti, fase di produzione patching systems engineering e governance
- Giudizio del modello, regole di sicurezza, azioni di sistema e stratificazioni di responsabilità manuale
- Utilizzo dei risultati aziendali, dei costi operativi e del continuo ricevimento e controllo delle attività disponibili
Servizi, programmi e orientamenti decisionali rilevanti
Soluzione Enterprise AI e servizio di trasformazione AI
Dalla diagnosi di scena, conoscenza, agente, analisi dei dati per l'integrazione dei sistemi allo sviluppo di mappe stradali
Vedi i dettagliSviluppo personalizzatoEnterprise AI Sviluppo custodiale e costruzione di applicazioni
Costruzione di software AI a livello di produzione attorno a compiti specifici per le imprese, dati, sistemi e privilegi
Vedi i dettagliPrima facciamo una diagnosi.Interpretazione AI fattibilità e diagnosi di valore
Verifica valori, dati, modelli, sistemi e condizioni di rischio con compiti reali
Vedi i dettagliProseguendo per conciliare le questioni comuni nel processo decisionale del progetto
Come fa l'outsourcing FDE differisce da sviluppo comune del software AI?
L'outsourcing FDE sottolinea l'approfondimento degli ingegneri, lavorando con utenti, dati, modelli e sistemi esistenti per far avanzare l'applicazione. Il normale sviluppo AI di solito inizia con un più chiaro requisito funzionale, focalizzandosi su applicazioni e interfacce. FDE è più adatto per progetti che devono essere identificati, alimentati o guidati in settori.
Visualizza risposta completaAI Appalti, citazioni e accettazioniL'applicazione della domanda dovrebbe essere prima PoC o una implementazione diretta del sistema formale?
Quando gli effetti del modello, la qualità dei dati o le condizioni di sistema non sono state convalidate, dovrebbe essere eseguita una gamma limitata di PoC; se lo stesso tipo di funzionalità viene convalidato su un campione reale, gli standard di gamma, interfaccia e accettazione sono stabili e possono essere direttamente integrati nel processo di produzione.
Visualizza risposta completaenterprise AI Efficienza, Sicurezza e Operazione ContinuaCome dovrebbe il progetto AI sviluppare indicatori di accettazione e di ispezione?
Il progetto AI non può accettare e accettare “si comporta bene” o impegnarsi al 100% di precisione dei dati. Gli indicatori dovrebbero coprire sia i risultati aziendali, gli effetti dei modelli, le prestazioni del sistema, i privilegi di sicurezza e le attività di fondo manuali. La raccolta dei test deve essere derivata da operazioni reali e strutturata in base alla difficoltà e al rischio.
Visualizza risposta completa% % % %Dove dovrebbe iniziare l'ingresso della Trasformazione Enterprise AI?
Enterprise AI Transport dovrebbe iniziare con un'attività operativa reale, ad alta frequenza e verificabile dai risultati, piuttosto che prima di acquistare modelli o costruire piattaforme di grandi dimensioni.
Visualizza risposta completaNecessità di ulteriori analisi nel contesto dello stato attuale dell'impresa?
Forniamo consulenza tecnica IT, costruzione di informazioni aziendali, Outlook Progetto Software, progettazione di prodotti, servizi di consegna di R & S e sistemi.