Primo principio di impresa piccola e media AI Trasporti: questioni operative davanti ai modelli
Le capacità del modello cambiano rapidamente, ma ciò che le aziende hanno veramente bisogno di migliorare è la velocità di risposta, il ciclo di consegna, l'uso della conoscenza, l'errore e il costo. Se l'obiettivo del progetto è quello di scrivere solo "accesss grandi modelli", è difficile per i team valutare quali dati sono necessari, chi li utilizza, come gli errori sono gestiti, e se gli input sono efficaci dopo che sono online.
Si propone di riformulare l'obiettivo di specifiche attività, come la necessità di un servizio client per cercare più informazioni prima di rispondere a domande di prodotto, la necessità di replicare le offerte di produzione di vendite, e il funzionamento di un aggregazione settimanale di più dati di sistema.
Come filtrare la prima scena AI
Le attività che sono adatte per la prima validazione sono di solito ad alta frequenza, disponibilità del campione, uscita di input in grado di controllare, e gli errori possono essere aratri manualmente.
Non è consigliato iniziare con il processo decisionale automatico ad alto rischio, dati minimi, cambiamento continuo delle regole aziendali o il mandato corretto del 100%.
- Valore: Volume di elaborazione, tempo, attesa, impatto di errore e reddito
- Condizioni: Campioni, conoscenze, interfacce, utenti e proprietari di aziende
- Rischio: autorità, privacy, conseguenze di errore e capacità di acquisizione manuale
Quali indicatori dovrebbero essere convalidati dal PC
La PoC blocca una serie di compiti reali, suddivisi in campioni normali, insoliti, in conflitto, mancanti e ultra-vires. Le versioni diverse confrontano la stessa serie di test, registrano il tasso di completamento, l'accuratezza, il riferimento, il rifiuto, la correzione manuale, il tempo di risposta e il costo unico.
Il risultato non deve essere “può” o “no”; si deve precisare quali compiti possono essere elaborati automaticamente, adatti al supporto, che devono essere effettuati manualmente, e quali dati, interfacce, privilegi e controlli sono necessari per essere compilati per entrare in produzione.
Cosa devi riempire da PoC per farlo?
Il sistema di produzione gestisce identità, privilegi, aggiornamenti di conoscenza, commutazione di modelli, guasti di interfaccia, registri, costi e responsabilità di supporto. Il caso AC o di conoscenza richiede un ciclo chiuso di riferimenti di origine, rifiuti e feedback; l'elaborazione di file richiede la revisione manuale e il monitoraggio del campo; agente e flusso di lavoro richiedono privilegi minimi, stato, rivisitazione e sdoganamento ad alto rischio.
Le PMI possono privilegiare i servizi di modelli maturi e le strutture leggere, ma i numeri di account, le configurazioni di dati e di chiavi devono essere di proprietà dell'impresa. Quando i dati sono rilevanti, la scelta di API di proprietà pubblica, esempi esclusivi, strutture ibride o dispiegazioni private basate sulla classificazione dei dati non dovrebbe implicare che tutti i progetti richiedono costosi modelli locali di grandi dimensioni.
- Accesso AI esistente CRM, ERP, OA o sistemi aziendali completo loop chiuso
- Uscita di ingresso record, chiamata strumento, modifica manuale e risultato finale
- Fornitura di pause, ritiri, code manuali e punti di accesso alla gestione dei problemi
Come calcolare i ritorni sugli input da piccoli e medi progetti aziendali AI
Gli input includono diagnostica, raccolta dati, implementazione software, modellazione, risorse cloud, strumenti di terze parti, formazione e manutenzione continua; i benefici possono venire da tempi di elaborazione ridotti, attesa più breve, ritorno al lavoro, risposta migliorata e rilascio del personale per gestire attività di maggior valore.
Esempio: una missione è coperta da un compito di 500 volte al mese di 20 minuti per lavoro, con ore di lavoro teoriche di circa 167 ore. Se AI copre solo il 60% del compito, la copertura è ancora soggetta a una revisione di cinque minuti, risparmiando circa 75 ore, invece di contare direttamente a 167 ore. Meno costi operativi, di chiamata e di manutenzione, è possibile ottenere un giudizio più stretto.
Una via di trasformazione graduale per le PMI
La fase I completerà la diagnostica della scena, la preparazione del campione e PoC; la fase II collegherà la comprovata capacità all'utente esistente e al sistema esistente, completerà i privilegi, i registri, le anomalie e la formazione; la fase III osserverà i dati per quattro o otto settimane per ottimizzare la conoscenza, le punte, le regole e i processi; e il valore sarà convalidato e replicato alla scena adiacente.
Almeno i materiali di ricezione e di ispezione includono processi aziendali, confini della scena, valutazione e valutazione, report di impatto, codice sorgente o configurazione, interfaccia, distribuzione, autorità, indicatori di funzionamento e di funzionamento, consentendo alle imprese di conservare conoscenze, dati e beni metodologici anche se i modelli o i fornitori cambiano.
- Fai un vero anello chiuso, non costruire un centro AI vuoto.
- Tenere il capo delle operazioni responsabili per indicatori e operazioni
- Iterativo continuo con dati di valutazione e misura fissi
Come iniziare a leggere le conclusioni da piccole e medie imprese AI Trasporto a input di 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
Il primo principio del termine “Small and Medium Enterprises AI Transport: Business Issues before model” si basa su recenti attività normali, insolite e di confine, registrando tempi di elaborazione mensili, tempi di elaborazione reali, tassi di back-to-work, punti di contatto manuali, conseguenze di errore e strumenti attuali. Se i dati sono insufficienti, è possibile registrare un periodo di una o due settimane, ma con un riferimento al ciclo di reverse saving e fluttuazioni operative.
Fase 2: Chiarifica la chiusura iniziale e l'inazione
La prima fase è progettata per consentire una catena di funzionare e di essere ritracciabile, piuttosto che ri-selezionare il primo insieme di scenari AI, entrare, processo, esportazione, ruoli di utilizzo e condizioni di finitura.
Passo 3: Abbina risultati tecnici alle prove di ingegneria
Stabilire un rapporto di tracciamento tra numeri di richiesta, numeri di campione, risultati di prova e versioni intorno “poC dovrebbe verificare quali indicatori”. I progetti AI mantengono anche le collezioni di valutazione della versione, le configurazioni di suggerimenti o di processo, i modelli e le fonti di conoscenza, i record di correzione manuale, e la bassa fiducia, il sovrasterzo e il test di guasto.
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 indicato come segue: “Dopo sei settimane in linea, il tasso medio di consumo di tempo è ridotto del 25 per cento, data la relativa complessità del compito, e il tasso non è superiore alla base originale.” Questo set dimostra solo il metodo di misura, e non rappresenta alcun campione di impresa da indicatori formali.
- 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
- Piccola e media impresa AI Il trasporto inizia con alte frequenze, missioni valutabili, a secco manuale
- PoC utilizza un campione reale fisso, valutando gli effetti, i costi e i rischi
- Entrata graduale nella produzione e tassi di replica continua, interventi manuali e indicatori operativi
Servizi, programmi e orientamenti decisionali rilevanti
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Vedi i dettagliServizi FDEAttuazione della FDEETERPRESSION
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Comprendere il corso completo di scene, dati, modelli, sistemi e governance
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 completaEnterprise AI Organizzazione e attuazione dei trasportiIl reparto business o IT dovrebbe essere responsabile del trasferimento AI aziendale?
Il settore delle imprese, le questioni di definizione, il calibro della conoscenza, i campioni reali e i risultati finali, e le squadre IT o tecniche sono responsabili per le interfacce di dati, i privilegi di identità, l'architettura, la sicurezza, la diffusione e il trasporto.
Visualizza risposta completaNecessità di ulteriori analisi nel contesto dello stato attuale dell'impresa?
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