1 단계 : 현장 진단 및 가치 순위
프로젝트는 시작 전에 대상 분야, 핵심 통증 지점, 기존 프로세스, 데이터 소스, 시스템 경계 및 성공 지표를 식별해야합니다. 모든 시나리오는 즉각적인 AI에 적합하지 않으며 FDE는 기업 화면 고주파, 높은 가치, 검증 가능한 및 제어 위험 시나리오를 돕는 데 필요합니다.
일반 우선 순위 시나리오에는 비즈니스 지식 케이스, 여객 서비스 지원, 판매 질문 및 답변, 계약 / 문서 처리, 워크 시트 분류, 데이터 분석 조수 및 내부 프로세스 자동화가 포함됩니다.
2단계: Prototype 검증 및 충격 평가
프로토 타입 단계는 실제 샘플, 실제 파일 및 실제 비즈니스 플레이어를 사용하여 검증되어야합니다. 지표는 응답의 흐름뿐만 아니라 정확성, 인용, 응답 속도, 수동 시간 절약 및 운영 직원의 채택률에 따라 볼 수 없습니다.
이 단계는 신속하게 작업의 목적에 적합하지 않은 아이디어를 제거 할 수 있으며 지식베이스, 특권, 프로세스 및 인터페이스에서 간격을 식별 할 수 있으며 생산 버전에 대한 위험을 줄일 수 있습니다.
- 합격의 명확한 measurable 지시자
- 실제 사업 데이터와 효과 검증
- 기록 실패 및 이더넷 목록 작성
3 단계 : 생산 수준 개발 및 시스템 통합
이 응용 프로그램은 CRM, OA, ERP, 여객 서비스, 워크 시트 또는 데이터 플랫폼과 같은 시스템에도 연결됩니다.
에이전트 워크플로가 참여한 경우, 각 단계마다 트리거 식별, 수동 식별의 포인트, 책임의 장애 및 의무의 제한, 운영 제어에서 자동화 기능의 방지를 필요로 합니다.
4단계: 업라인 운영 및 연속 최적화
전체 배송은 응용 코드, 배포 패키지, 인터페이스 파일, 지식 케이스 유지 보수 규칙, 힌트 및 워크플로우 구성, 테스트 보고서, 운영 설명서, 교육 기록 및 트래픽 개발 프로그램을 포함해야합니다.
로그인은 지속적인 이용의 관측, 명중율, 낮은 품질 응답, 수동 이동, 사업 지표 및 사용자 피드백의 변경 및 모델 구성의 정기 최적화, 지식 내용 및 프로세스 디자인의 최적화에 의해 수행됩니다.
FDE 프로젝트의 아웃소싱은 프로젝트 입력을 찾는다
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
데이터는 행에 1 ~ 2 주 동안 기록 할 수 있지만 샘플 사이클 및 운영 변동에 대한 참조가 있습니다. 먼저 저축의 좋은 속도를 설정하지 마십시오. 데이터를 역전하십시오.
단계 2: 초기 폐쇄 및 inaction를 결정
단계 II와 결합 된 첫 번째 단계 : Prototype 유효성 및 충격 평가, 입력, 처리, 출력, 역할 사용 및 완료 조건의 첫 번째 단계. 첫 번째 단계는 체인 실행 및 공명을 유지하도록 목표로, 오히려 액세스해야하는 모든 시스템을 겹쳐 쌓여, 클라이언트에 의해 제공 될 필요가있는 정보, 세 번째 당사자에 따라 자동으로 처리 될 수없는 높은 위험.
3 단계 : 기술 결과를 엔지니어링 증거에 일치
AI 프로젝트는 또한 평가, 힌트 또는 프로세스 구성, 모델 및 지식 소스, 수동 보정 기록 및 낮은 신뢰, 과감 및 실패 회귀 테스트의 버전을 유지. 오른쪽 응답을 생산하는 단일 데모에 의존하지 마십시오. 공급자의 데모는 두 당사자에 의해 확인 된 샘플에 따라야한다. 공개적으로 사용할 수없는 생산 데이터는 민감하지만 이상적인 테스트 데이터로 대체 할 수 없습니다.
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 "스닉스 주 라인 시작 후, 작업의 복잡성에서 25 퍼센트의 평균 감소와, 원래 기본보다 더 높은 반환 비율을 의미 할 수있다." 세트는 측정 방법을 보여 주지 않습니다; 형식 지표는 자체 샘플의 기초에 엔터프라이즈에 의해 식별되어야한다.
- 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
- FDE AI 응용 프로그램 프로젝트 첫 번째 화면 높은 가치 시나리오
- 실제 데이터 및 명확한 지표를 사용하여 Prototype 유효성 검사
- 생산 접근은 권위, 감사, 감시 및 지속적인 가동의 기계장치를 포함해야 합니다
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 답변보기기업 AI 운송 조직 및 구현사업 또는 IT 부서가 엔터프라이즈 AI 전송에 대해 책임지고 있습니까?
환경 AI 운송은 운영 및 IT 공동 책임이 필요하지만 다른 책임과 함께합니다. 비즈니스 부문 정의 문제, 지식 캘리브, 실제 샘플 및 최종 결과 및 IT 또는 기술 팀은 데이터 인터페이스, 정체적 특권, 아키텍처, 보안, 해체 및 운송에 대한 책임이 있습니다. 관리는 우선 순위, 예산 및 교차 결정 결정 결정에 대한 책임이 있습니다.
전체 답변보기기업의 현재 상태의 상황에 더 분석이 필요합니까?
우리는 IT 기술적인 통보, 기업 정보 건축, 소프트웨어 프로젝트 전망, 제품 디자인, R & D 납품 및 체계 납품 서비스를 제공합니다.