まず、意思決定に使用できる結論をあげます
AIのクオートシステムは大きいデータが最初に持っていなくても解釈可能なビジネス基礎を必要とします。標準的なプロダクトはカタログ、構成規則、価格表および割引の特権から始めることができます;工学か非プラットホーム項目は代表的なプロジェクト、BOM、労働時間、材料、外国の一致および危険リストから始めることができます。歴史的提供は参照だけとして使用され、相違はまたはないが、取引がなされるかどうか、現在の費用、通貨税および特別な条件と成っているべきです。第一次段階は人者および変更を含みます。
判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?
同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
高周波とクリアな境界線で製品コミュニティを選択します。
検証キー依存
(b) 利用可能な最低限のフィールド、コスト、ルール、承認の責任を照合する。
評価可能な結果の開発
マニュアル規格とPoCは、実際のリクエスト数が少ない状態で設定されています。
次のステップを実際の結果で決定してください。
マニュアル修正と注文を記録し、継続的な方法で信頼性の高いサンプルを構築します。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
機器企業は、販売のためにコンピュータにしか普及できないが、製品構成のコストと主要なコンポーネントのコストは比較的安定しています。製品ラインは、販売、技術、およびコストの担当者が20から50の代表的なプロジェクトを識別し、構成、コスト、リスクのルールを形成する、選択することができます。システム生成草案の最初の段階は、直接顧客に送信されず、そして使用中のデータを進行的に完了することができます。
一番簡単なピットでステップアップ。
大規模で組織化したキャリブアである旧エクセルは、直接トレーニングデータとして使われています。
データを補完するために、モデルは独自のコストとプロセスを推測します。
業務主が継続的にマニュアル変更が確認されていない
受診と確認を終わらせる方法は?
フィールド辞書、ソース、バージョン、製品範囲、コストルール、歴史的なサンプルの品質説明と手動検証プロセスの最初の配信。システムがデータのギャップや競合について明確にし、完全なものではなく、追跡することはできません正式な価格を生成しなければいけません。
サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。