Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.
Zastosowanie AI w przemyśle jest dostosowane do potrzeb użytkowników, ponieważ są to wyłącznie warunki branżowe, struktura dokumentacji, zasady działania, status systemu i granice odpowiedzialności. Materiały powinny być przygotowywane z określonego zadania, gromadząc dane wejściowe rzeczywiście otrzymane przez użytkownika, wyniki określone przez profesjonalistę, podstawa oceny i kolejne działania oraz wskazując, jakie informacje mogą być wykorzystane do testowania, produkcji lub poprawy modelu.
Jakie warunki należy określić przed podjęciem decyzji?
To samo pytanie może zawierać różne odpowiedzi w różnych fazach działalności, danych i projektów. Sugeruje się, aby sprawdzić następujące warunki i włączyć wspólne ustalenia w sieci do ich własnych projektów.
Sugerowana kolejność wyprzedzania
Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.
Wybierz pierwsze zadanie i zdefiniuj wejście i poprawny wynik.
Kluczowe zależności zatwierdzenia
Próbki klasyfikuje się według normalności, granic, błędów i wysokiego ryzyka.
Opracowanie wyników możliwych do oceny
b) oznaczyć źródła wiedzy, dziedziny, zasady, kompetencje i obowiązki związane z uaktualnianiem.
Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.
Ustanowienie niezależnej oceny i kontrola wykorzystania danych dotyczących badań i produkcji.
Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?
Zastosowanie oferty produkcyjnej wymaga więcej niż historycznego notowania, w tym rysunków lub próbek BOM, danych dotyczących produktu i procesu, zasad materiałowych i przetwórczych, klasy klienta, organu udzielającego homologacji oraz przypadków utraty lub specjalnych zamówień. Bez tego kontekstu model jest trudny do sformułowania wyjaśnienia i zweryfikowania zalecenia.
Najprostszy do przejścia.
Importowanie dużej liczby plików jednocześnie bez zadań i standardów jakości
Tylko idealny próbki sukcesu, żadnych anomalii lub odrzutów
Brak potwierdzenia autoryzacji prawnej danych i odpowiedzialności za aktualizację po uruchomieniu online
Jak mamy to potwierdzić?
Wyniki przygotowania danych powinny obejmować katalogi, źródła, zastosowania, przywileje, wersje, pytania jakościowe, klasyfikację próby i zestawy oceny. Zespół ds. opracowywania powinien być w stanie wyjaśnić, w jaki sposób każdy typ danych wchodzi do RAG, zasady, kontekst modelu lub systemy biznesowe, a nie po prostu zobowiązać się do danych w możliwie największym stopniu.
Przygotowując się do komunikacji z dostawcami lub zespołami wewnętrznymi, zaleca się, aby obecnie procesy, reprezentatywne próbki, istniejące systemy, czas planowania i poziomy budżetowe zostały wprowadzone. Po pierwsze, nieznane pozycje są wyraźnie oznaczone, a następnie podejmuje się decyzję o zastosowaniu diagnostyki, PoC, projektów o zasięgu stałym lub trwających badań i rozwoju, co jest zazwyczaj bardziej wiarygodne niż bezpośrednie zapotrzebowanie na cenę i czas trwania bez granic.