모델명 대신 사업 할당에서 첫 장면을 선택합니다.
“기업 빌딩의 큰 모델”은 허용 범위, “가격 및 재고 검색, 가격 및 재고를 위해 요청을 읽고, 초안 제안을 생성하고 판매 승인에 제출” 입력, 출력, 지식, 인터페이스, 책임 및 오류의 결과를 식별하는 것이 어렵습니다. 첫 번째 장면은 고주파, 시간 소모, 데이터가 상대적으로 사용 가능, 결과 검토 및 오류 수동으로 구울 수 있어야 합니다.
씬의 순위는 비즈니스 값, 데이터 조건, 시스템 조건, 위험, 구현 및 운영 책임의 복잡성을 동시에 평가할 수 있습니다. 위험이 없는 데이터와 권한의 불평선을 가진 고가치 작업은 먼저 주소가 될 수 있습니다. 낮은 가치 데모는 성공하기 쉬운 경우에도 주요 입력을 수행하지 않아야합니다.
- 기록 현재 가공, 주기, 수동 노출 및 과실 기본
- 결과를 사용하고 그 사업선을 입력한 것을 식별합니다.
- 모델이 결정되거나 구현될 수 없는 고위험의 목록
- 품질, 효율성, 비용 및 채택을 위한 최소 표적
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PC의 목적은 영향을 미치는 주요 알 수없는, 데이터, 인터페이스 또는 배포, 오히려 부드러운 데모를 생산하는 것보다. 기업은 정상적인, 누락, 충돌, 무소매 및 매우 비어 샘플 승인 및 감도, 동결 인공 기본 및 교정, 및 기록 모델, 지식, 팁, 규칙, 프로세스 버전, 수동 수정 및 단일 비용 준비해야합니다.
PC 납품은 가동 시제품, 작업 세트, 품목by 프로젝트 결과, 실패 분류, 비용 측정, 생산 간격 및 지속적인의 조건을 포함해야 합니다.
지식, 데이터 및 비즈니스 시스템을 연결하여 폐쇄 루프
ERP, CRM, OA, OA 등 시스템, 제품 및 프로젝트 및 비즈니스 시스템을 위한 기반을 제공 할 책임이 있습니다. 특정 프로세스는 양, 현장 검증, 상태 흐름 및 서면을 계산하고 모든 비즈니스 규칙에 대한 완전한 이해, 재평가, 세대 및 지원 심사에 적용 할 수 없습니다. 특정 프로세스는 양, 현장 검증, 상태 흐름 및 서면을 계산하는 데 책임이 있으며 모든 비즈니스 규칙에 대한 핵심이 될 수 없습니다.
정체성 매핑, 최소 특권, 필드 매핑, 첨필, 기타, 과시, 재시험, 보상 및 수동 큐의 작업.
- Formal master data는 명확한 사업 체계의 책임입니다
- 미션을 완료해야 하는 최소 데이터만 모델에 제공
- 인터페이스는 모니터, 검색, 보상 또는 변환 실패
- 작업각 링크에는 비즈니스 번호, 버전 및 감사 기록이 있습니다.
작품 및 관리의 완료는 프로토 타입 AI에서 생산에 이동해야합니다
모델, 팁, 지식, 규칙 및 도구가 변경 될 수 있습니다. 그들은 별도로 적응하고 고정 된 작업 세트로 돌아야합니다.
기업은 또한 대중적인 API, 독점적인 예, 잡종 구조 또는 private deployment에 결정합니다. 선택은 자료 경계, 모형 효력, 외침 크기, 지연, 계산, 이동성 및 총 비용을 위한 수용량에 근거를 둡니다, 단순히 privatization가 자연 적이고 및 더 안전한 또는 공중 구름이 반드시 더 싼 것을 구호하는 것을 믿기 보다는 오히려.
견적, 계약 및 합격에 대한 응용 프로그램의 응용 프로그램을 사용하는 방법
비용은 일반적으로 임무 복잡성, 데이터 지식, 모델 및 평가, 인터페이스 수, 제품 인터페이스, 배포 보안, 공동 조정 규모 및 지속적인 운영에 공통 결정에 의해 결정됩니다. 높은 불확실은 진단 또는 PoC을 구입하여 결정할 수 있습니다. 계약은 제 3 자 서비스 비용에서 모델을 분리해야합니다.
합격 및 검사는 양측에 의해 얼어지는 일의 진짜 세트를 이용합니다, 임무의 완료 비율을 측정할 것입니다, 중요한 분야의 정확도, 지식에 참고, 공구의 전화, 수동 개입, 응답 시간, 실패 회복 및 단 하나 비용.
- 수요 경계, 건축, 소스 코드, 구성, 인터페이스 및 평가 수집의 납품
- 시험 보고서, 능력 매트릭스, 배포 스크립트 및 운영 설명서의 배달
- 모델 서비스, 클라우드 리소스 및 지속적인 지식의 운영 비용은 별도로 투명하게
- 생산 계정, 핵심 데이터 및 기술 자산의 기업 소유권
온라인에 AI의 운영
운영 데스크 계정은 적어도 기록 사용, 완료율, 수동 개입, 오류 유형, 처리주기, 사용자 채택, 단일 비용 및 비즈니스 결과. 모델 업그레이드, 지식 업데이트, 인터페이스 변경 및 비즈니스 규칙 조정은 트리거 기반 테스트를 필요로하며, 높은 리스크 시나리오는 정기적으로 촬영 한 중단, 재떨어 뜨리고 수동으로 수행해야합니다.
예를 들어, 한 달에 1,000개의 작업을 처리하는 프로세스는 평균 12분, 총 60퍼센트를 커버하며, 적용은 3분의 수동 검토에 따라 달라질 수 있습니다. 기업은 재순환 및 검토를 기반으로 한 시간을 재순환해야 하며, 백 작업 및 품질 변경을 관찰하면서, 예를 들어 측정 방법을 설명하는 데만 사용되며, 공식적인 절차는 기업의 자체 운영 기본을 기반으로 합니다.
프로젝트 입력에 대한 판독에서 응용 프로그램 변경
방법론 기사를 읽고 후에 가장 가능성이 문제는 다음 단계로 번역되지 않는 원칙의 수용입니다. 그것은 60-90 분 미니 워크샵을 구성하는 작업의 머리가, 하나의 실제 프로세스를 선택하고 전체 플랫폼에 대해 논의하지 않는 것으로 제안된다.
단계 1: 현재 상태와 표본 지각의 설치
최근 정상의 선택, 특이한 국경 작업 “모델명보다는 사업 할당에서 첫 장면을 선택” 처리, 대기 시간, 실제 처리 시간, 백 작업 속도, 수동 접촉점, 오류 결과 및 현재 도구의 양을 기록합니다. 데이터가 부족하면, 그것은 한 번에 두 주 연속으로 기록 될 수 있지만 샘플주기 및 비즈니스 변동에 대한 참조. 좋은 저축 비율을 먼저 설정하지 마십시오, 다음 데이터를 반전.
단계 2: 초기 폐쇄 및 inaction를 결정
"PoCualify Unknown"과 함께 입력, 처리, 출력, 역할 및 완료 조건의 첫 번째 단계를 작성합니다. 첫 번째 단계는 클라이언트에서 필요한 정보를 분리하는 시스템이며, 세 번째 당사자에 따라 자동으로 처리 될 수없는 고위험적 인 문제입니다. 첫 번째 단계는 실행하고 추적 할 수있는 체인을 허용하는 것입니다. 같은 버전에 모든 응용 프로그램을 추가하는 것보다 훨씬 더 많은 응용 프로그램을 추가 할 수 있습니다.
3 단계 : 기술 결과를 엔지니어링 증거에 일치
수요 번호, 샘플 번호, 테스트 결과 및 버전 간의 추적 관계를 구축 “연결 지식, 데이터 및 비즈니스 시스템 폐쇄 루프”. AI 프로젝트는 또한 평가 수집, 힌트 또는 프로세스 구성, 모델 및 지식 소스, 수동 보정 기록 및 낮은 신뢰, 과감 및 실패 백업 테스트의 버전을 유지.
단계 4: 동일한 칼리버로 재조합, 검사 및 디스크
원래 프로세스가 한 달에 600 작업을 처리하는 것을 고려, 평균 20 분과 10 퍼센트의 반환 속도, 대상은 "온라인으로 이동 한 후 "축주, 시간의 평균 감소와 25 퍼센트, 그리고 원래 기본보다 더 높은 반환 비율, 작업의 상대적 복잡성을 부여 "이 세트는 측정 방법을 보여, 어떤 클라이언트 결과를 대표하지 않습니다; 공식 지표는 자체 샘플의 기초에 기업에 의해 확인되어야한다.
- 작동 물자: flowchart, 역할, 표본 임무, 현재 문제점 및 지선 자료
- 기술 자료: 시스템 재고, 인터페이스, 데이터 액세스, 배포 환경 및 보안 요구 사항
- 프로젝트 재질 : 첫 번째 단계 범위, 배당, 책임 매트릭스, 이정표 및 변경 메커니즘
- 재조정 및 검사 자료: 시험 세트, 실행 기록, 방위, 지시자 쿼리 및 handover 문서의 명부
이 자료는 조작상과 기술적인 당 둘 다에 의해 합동으로 확인될 때, 기사에 있는 방법은 실제로 프로젝트로 들어가는 것입니다. 중요한 자료, 공용영역 허가 또는 책임있는 사람이 장소에서 아닙니다, 논리 다음 단계는 보통 제한된 진단 또는 PoC, 오히려 일 기간을 완료하고 조정 총 가격을 완료하는 즉시 투입 보다는.
방법론을 프로젝트 작업에 구현
- 사용자와 사용자 간의 Intent
- PoC은 알 수없는 품목, 생산 단계 패치 시스템 엔지니어링 및 거버넌스를 검증
- 모델 심사, 특정 규칙, 시스템 행동 및 수동 책임 stratification
- 사업 결과, 운영비 및 연속 영수증 및 사용 가능 자산 검사
관련 서비스, 프로그램 및 결정적인 가이드라인
프로젝트 결정에 대한 일반적인 문제 재조정
FDE 아웃소싱은 일반적인 AI 소프트웨어 개발과 어떻게 다릅니다?
FDE 아웃소싱은 엔지니어의 심층적인 작업을 강조하고, 사용자, 데이터, 모델 및 기존 시스템과 함께 응용 프로그램을 발전시킵니다. 일반적으로 AI 개발은 응용 프로그램 및 인터페이스에 초점을 맞춘 더 명확한 기능 요구 사항을 시작합니다. FDE는 부서별로 식별, Fed back 또는 구동되는 프로젝트에 더 적합합니다.
전체 답변보기AI 아웃소싱 조달, 인용 및 합격응용 프로그램의 응용 프로그램은 먼저 PoC 또는 공식 시스템의 직접 구현?
모델 효과, 데이터 품질 또는 시스템 조건이 유효하지 않은 경우, PoC의 제한된 범위는 수행되어야한다; 동일한 유형의 기능이 실제 샘플에 유효하다면, 범위, 인터페이스 및 합격 표준은 안정적이고 생산 공정에 직접 통합 될 수있다. PoC은 낮은 적합 형식 시스템이지만, 오히려 중요한 불확실에 대한 대답입니다.
전체 답변보기기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동AI 프로젝트가 합격 및 검사 지표를 개발하는 방법?
AI 프로젝트는 단순히 “좋은 전망”를 받아들이고 자료의 100% 정확도에 투입할 수 없습니다. 지시자는 사업 결과, 모형 효력, 체계 성과, 안전 특권 및 수동 밑바닥 위로 둘 다를 커버해야 합니다. 시험 수집은 실제적인 가동에서 파생되고 어려움과 위험에 따라 구조될 것입니다.
전체 답변보기%1 %1엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?
엔터프라이즈 AI 운송은 실제, 고주파 및 결과 검사 작업 작업으로 시작해야하며, 먼저 구매 모델 또는 대형 플랫폼을 구축해야합니다. 현재 처리, 시간 소모, 백 작업, 오류 결과 및 수동 책임 및 샘플이 가능한 장면을 선택하고 하단을 커버하는 데 수동으로 사용될 수 있습니다.
전체 답변보기기업의 현재 상태의 상황에 더 분석이 필요합니까?
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