自動エンジニアリングのアウトソーシング方法?チーム選択、プロジェクト提供、配送の受諾ガイドライン

まずは、自動エンジニアリングのどのようなタイプが企業調達なのかを知っています。

「自動化エンジニアリング」とは、市場、またはエンタープライズソフトウェア、RPA、AIエージェント、および業務プロセスの自動化における産業制御、電気およびPLCを意味します。 ZhiHu Techは、ソフトウェアの構築と、メール、ファイル、フォーム、顧客、購入注文、ワークシート、承認、運用データに関する人工的なインテリジェントな自動化リンクの構築をカバーしています。

企業ソフトウェアのシーンでは、ルールの自動化、RPA、APIワークフローとAIの自動化の間で差別化が行われます。 フィールド検証、状態の流れ、および量の計算は、特定のプログラムに適しています。 RPAは、APIなしで評価でき、インターフェイスの安定した重複が認められています。 文書の分類、情報抽出、および自然言語の理解はAIに適しています。 管理エージェントは、すべてのリスクとリスクを増加させるために必要なコストを割り当てることができます。

• 固定ルールは、試験可能な手順を優先します
• 公式APIと情報メカニズムのクロスシステム優先化
• AIは、人道的なミッションをミッションに、サンプル評価を創出します。
• 手動クリアランスと緊急時停止のための高リスクアクション設定

ツールのリストではなく、完全なビジネスクローズされた円に要件をアウトソーシングする

見積請求のための自動アウトソーシング要求の前に、企業は、最初のフォローアップ、オファーの承認、通知をディスパッチするための注文作成、ファイルレビューへの契約受領、作業注文の問題への情報のための要求など、エンドからエンドツーエンドまでのプロセスを選択できます。

要求は最初は完了する必要はありませんが、少なくとも近い将来、異常なケース、処理量、平均的な時間消費量、バックログ、バックツーワーク、エラー結果の実際のタスクの準備をしてください。サービスプロバイダは、最初のデータとルールの調和を必要とする直接自動化できるノードを指定し、マニュアルを維持する必要があります。カウンターパートがデータアクセス、インターフェイスの状態、および故障処理を要求しない場合、それは通常、リスクが特定されていないプロセスです。

• プロセス所有者、ユーザー、および役員の承認の特定
• 通常の、欠落、競合、繰り返し、超ウイルスのサンプルを提供
• 第一段階の要件、その後の拡張と非自動問題の区別

自動アウトソーシングチームの能力は?

信頼できるチームは、自動化されたプラットフォームを構成するだけでなく、プロセス分析、データモデリング、API統合、AI評価、コンピテンシーデザイン、ソフトウェアテスト、デプロイメント監視、ナレッジ転送を実行することもできます。特に、AIオートメーションプロジェクト、モデル出力は確率であり、チームは、エラーの種類と低反復の信頼性、過剰および不可逆的な操作を手動でプロセスに記述するために設定された固定タスクのバージョンを比較する必要があります。

サービスプロバイダを評価する場合、同じdissensitizationプロセスとサンプルは、技術ポートフォリオ、アーキテクチャ境界、主要なリスク、PoCアプローチ、成果物およびクライアントコラボレーションを送信するために、候補チームに与えられます。 良いプログラムは、AIが使用されていない場所を特定し、サードパーティのプラットフォーム、モデルコール、クラウドリソース、および輸送コストについて、すべての未知のパッケージではなく、記述します。

• 運用目的をノードや受入ミッションに変えることができます。
• Handles identity and permissions, idempotency, retries, compensation, and audit trails
• ソースコードやプラットフォームの設定、アカウント番号、デプロイ情報を提供できます。
• リアルタイムで実行するデータを用いた品質とコストの継続的な最適化

自動エンジニアリングアウトソーシングの提供と契約方法

プロジェクトの費用は通常、一般的なプロセス診断、ノード数、AIタスクの複雑性、インターフェイス数、データ照合、権限の承認、管理インタフェース、デプロイメントのモダリティ、パフォーマンスセキュリティ、継続的なサポートによって決定されます。

契約には、クライアント、ソースコード、プロセス構成、コネクタ、評価、ドキュメント、およびサプライヤーが配信するトレーニング、およびモデルAPI、RPAプラットフォーム、SMS、OCRおよびクラウドリソースなどのサードパーティのコストなどのデータ、アカウント番号、インタフェース、および運用ルールが含まれます。 また、要件、データセキュリティ、知的財産権、プロジェクトへの関与、アカウントのアトリビューション、失敗応答、およびクラウドリソースの変更も提供します。

• 診断、PoC、生産および操作のための意思決定ポイント
• 見積書は、前提、除外、および第三者の費用に基づいています
• プロジェクトアセットがクライアント管理倉庫と生産口座に入った

エンジニアリング証拠プロジェクトの受領と検査を自動化する方法

受諾と検査は一度しか見られません。企業は、フリーズの通常の、珍しい、境界タスクを使用して、データへのアクセス、ルールまたはAI処理、手動承認、システム書き込み、通知、ログ、および最終ビジネスステータスを使用する必要があります。また、重複したリクエスト、インターフェイスを時間をかけて作成し、欠落したフィールドを返し、手動の長期処理されていないモデルサービスが利用できず、プロセスが再取得、償却、中断または変換される可能性があることを確認します。

業務受諾は、処理サイクル、手動接触数、バックアップ、バックログ、エラーをライン前後と比較する必要があります。 例:毎月800プロセス、ミッションの平均15分、ミッションの70パーセントをカバーする自動化、カバレッジに必要な3分の手動レビュー、実際のカバレッジとレビューに基づいて保存の再計算、すべての手動時間が消えたと仮定せずに。 例は、測定方法を説明するために使用されます。公式指標は、エンタープライズベースに基づいている。

• 権威のシステム一貫性とセキュリティが同時に認められ、同時に認められている
• プロセスバージョン、モデル、ルール、ログをトレースできます。
• 企業は、コアアセットを中断、変更、エクスポートできます。

ライン上で取得するときに自動化作業を実行する方法は?

運用デスクアカウントには、少なくとも操作の量、成功率、手動介入、障害の種類、平均的な長さ、単価、およびビジネス結果が含まれています。 同様の障害が発生した場合、それらは現在のタスクのために手動で修理される代わりにサンプルに戻されるべきです。

企業は、技術輸送と最適化を担当する外部の自動化スペシャリスト、または運用が安定した後に徐々に能力を構築することで、ビジネスのキャリブと結果に責任を負うことができます。 いずれにしても、ドメイン名、クラウドリソース、コード倉庫、生産アカウント、知識、およびキー構成は、企業の手元にあるべきであり、アウトソーシングの協力が実行または他のチームによって引き継がれていることを保証しています。