Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming
De toepassingen van de Industrie AI worden in het algemeen aangepast vanwege de exclusieve aard van de termen, documentatiestructuur, exploitatieregels, systeemstatus en aansprakelijkheidsgrenzen. De materialen moeten worden voorbereid vanuit een specifieke taak, het verzamelen van input die daadwerkelijk door de gebruiker is ontvangen, de resultaten die door de beroepsbeoefenaar zijn geïdentificeerd, de basis voor beoordeling en latere acties, en het aangeven van welke informatie kan worden gebruikt voor het testen, produceren of modelverbetering.
Welke voorwaarden moeten worden vastgesteld voordat een oordeel wordt uitgesproken?
Dezelfde vraag kan verschillende antwoorden hebben in verschillende bedrijfs-, data- en projectfasen. Er wordt voorgesteld de volgende voorwaarden te controleren en de gemeenschappelijke bevindingen op het web in hun eigen projecten op te nemen.
Voorgestelde volgorde van de voorschotten
Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.
Selecteer de eerste taak en definieer de invoer en het juiste resultaat.
Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid
Monsters worden ingedeeld naar normaliteit, grens, fout en hoog risico.
Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten
b) de kennisbronnen, -gebieden, regels, competenties en verantwoordelijkheden voor de actualisering van de gegevens te markeren.
Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.
Onafhankelijke beoordeling en controle van het gebruik van test- en productiegegevens.
Hoe begrijp je dat in de praktijk?
De toepassing van het productieaanbod vereist meer dan een historische offerte, met inbegrip van tekeningen of BOM-monsters, product- en procesgegevens, materiaal- en verwerkingsvoorschriften, klantklasse, goedkeuringsinstantie en verlies of speciale ordercases. Zonder deze context is het moeilijk om een verklarende en controleerbare aanbeveling te formuleren.
De makkelijkste put om op te stappen.
Importeren van een groot aantal bestanden tegelijk zonder taak- en kwaliteitsnormen
Alleen het ideale succesmonster, geen afwijkingen of afwijzingen
Geen bevestiging van wettelijke gegevensvergunning en verantwoordelijkheid voor het bijwerken na het online gaan
Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?
De resultaten van de gegevensvoorbereiding moeten catalogi, bronnen, toepassingen, privileges, versies, kwaliteitsvraagstukken, steekproefclassificatie en beoordelingssets omvatten. Het ontwikkelingsteam moet kunnen uitleggen hoe elk type gegevens RAG, regels, modelcontext of bedrijfssystemen invult, in plaats van zich zoveel mogelijk te binden aan de gegevens.
Bij de voorbereiding op communicatie met leveranciers of interne teams, wordt aanbevolen om huidige processen, representatieve monsters, bestaande systemen, planningstijd en budgetniveaus worden gebracht. Eerst, de onbekende items zijn duidelijk gemarkeerd, en dan wordt besloten om gebruik te maken van diagnostiek, PoC, vaste-range projecten of lopende onderzoek en ontwikkeling, die meestal betrouwbaarder is dan een directe vraag naar een prijs en duur zonder grenzen.