How does small and medium-sized enterprise AI Transform start? First scenes, PoC and return road map for input.

หลักการข้อแรกของ enterprise AI ขนาดเล็กและขนาดปานกลาง คือ: ปัญหาการทํางานก่อนหน้าของโมเดล

ความ สามารถ ใน การ ทํา แบบ จําลอง เปลี่ยน ไป อย่าง รวด เร็ว แต่ สิ่ง ที่ ธุรกิจ ต้อง ปรับ ปรุง จริง ๆ คือ ความ เร็ว, วัฏจักร การ ส่ง, ความ รู้, การ ใช้ ผิด, และ ค่า ใช้ จ่าย.

มีข้อเสนอที่จะย้ําวัตถุประสงค์ของงานเฉพาะ เช่น การบริการลูกค้า เพื่อค้นหาข้อมูลหลาย ๆ อย่าง ก่อนที่จะตอบคําถามผลิตภัณฑ์, ความต้องการที่จะจําลองการผลิตใหม่, และการดําเนินการของรายสัปดาห์ที่รวมข้อมูลหลายระบบไว้

จะกรองฉาก AI ตัวแรกอย่างไร

งาน ที่ เหมาะ สําหรับ การ ตรวจ สอบ ครั้ง แรก มัก จะ มี ความ ถี่ สูง, มี ความ สามารถ ใน การ หา ตัว อย่าง, มี การ ส่ง ออก ข้อมูล เข้า ไป ใน การ ตรวจ สอบ, และ สามารถ ไถ ข้อ ผิด พลาด ได้ เอง.

ไม่แนะนําให้เริ่มด้วยการตัดสินใจอัตโนมัติที่มีความเสี่ยงสูง ข้อมูลน้อยที่สุด การเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องในกฏธุรกิจ หรือ 100 เปอร์เซ็นต์ที่ถูกต้อง

• ค่า: ระดับเสียงของการประมวลผล, การใช้เวลา, การรอ, ความผิดพลาด และผลกระทบรายได้
• เงื่อนไข: ตัวอย่าง, ความ รู้, ส่วน ร่วม, ผู้ ใช้, และ เจ้าของ ธุรกิจ
• ความเสี่ยง: อํานาจ, ความเป็นส่วนตัว, ผลของความผิดพลาดและความสามารถการยึดด้วยตัวเอง

ตัวบ่งชี้ใดควรจะได้รับการตรวจสอบโดย PC

PoC แช่แข็งงานจริงหลายงาน แบ่งออกเป็นงานปกติ ผิดปกติ ความขัดแย้งหายไป และขาดวุ้นที่ใหญ่เกินไป รุ่นที่แตกต่างกันเปรียบเทียบชุดของการทดสอบที่ซ้ํากัน บันทึกอัตราการเติม, ความแม่นยํา การอ้างอิง การแก้ไขตามคู่มือ การตอบรับเวลา และค่าใช้จ่ายเดียว มีการเลือกตัวอย่างที่ง่ายสําหรับสาธิต ซึ่งทําให้ความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมการผลิตต่ําไป

ไม่ควรใช้ผลลัพธ์ "อาจจะ" หรือ "ไม่ใช่" ควรระบุถึงงานใดให้ประมวลผลโดยอัตโนมัติ ซึ่งเหมาะสมต่อการรองรับ ซึ่งต้องดําเนินการด้วยตนเอง และต้องดําเนินการจัดการข้อมูล, ส่วนติดต่อผู้ใช้, สิทธิ์ในการจัดการและควบคุม เพื่อเข้าทํางาน

คุณต้องทําอะไรเติมจาก PoC เพื่อทํามัน?

ระบบการผลิตนี้จัดการการแสดงตัว, สิทธิ์ในการทํางาน, ความรู้เพิ่มเติม, การสลับรูปแบบ, การเปลี่ยนอินเทอร์เฟสล้มเหลว, ปูมบันทึก, ค่าใช้จ่าย และการสนับสนุน AC หรือกรณีเกี่ยวกับความรู้ต้องการวงจรปิดของการอ้างอิงแหล่ง, การปฏิเสธและผลตอบรับ; การประมวลผลแฟ้มต้องการการตรวจสอบและติดตามด้วยตนเอง; Aagent และการทํางาน จําเป็นต้องมีสิทธิ์ในการน้อยที่สุด, สถานะ, การสอบซ้ําและความปลอดภัยสูง

SMEs สามารถจัดลําดับความสําคัญบริการโมเดลแบบผู้ใหญ่ และโครงสร้างที่เบากว่าได้ แต่หมายเลขบัญชี ข้อมูล และค่านิยมหลักควรเป็นขององค์กร เมื่อข้อมูลมีความเกี่ยวข้อง ตัวเลือกของการถอดออกจากระบบ เข้าร่วมโครงการ เข้าร่วมโครงการ API ตัวอย่างเฉพาะ, โครงสร้างแบบผสมหรือการใช้ส่วนตัว ไม่ได้หมายความว่าโครงการทุกโครงการจะต้องสร้างแบบจําลองขนาดใหญ่ในท้องถิ่นที่แพง

• AI ที่มีอยู่แล้ว CRM, ERP, OA หรือระบบธุรกิจปิดวงจรสมบูรณ์
• บันทึกผลลัพธ์การนําเข้า, การเรียกเครื่องมือ, การแก้ไขด้วยตนเองและผลสุดท้าย
• การจัดการหยุดชั่วคราว, ถอยกลับ, คิวคู่มือและจุดเข้าถึงปัญหา

จะคํานวณกลับค่าจากโครงการ Profile AI ที่มีขนาดเล็กและขนาดปานกลางได้อย่างไร

การรับข้อมูลรวมถึงการวินิจฉัย ข้อมูลที่ทับซ้อน การจัดโปรแกรมซอฟท์แวร์ การจําลองข้อมูลข้อมูล ทรัพยากรเมฆ เครื่องมือสามส่วน การฝึกและบํารุงรักษาอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่าง: ภารกิจครอบคลุมด้วยงาน 500 ครั้งต่อเดือนละ 20 นาทีต่อแรงงาน โดยมีชั่วโมงทํางานเชิงทฤษฎีประมาณ 167 ชั่วโมง ถ้า AI ครอบคลุมเฉพาะ 60% ของงาน ยอดขายยังคงขึ้นอยู่กับการทบทวน 5 นาที บันทึกประมาณ 75 ชั่วโมง แทนการนับโดยตรงที่ 167 ชั่วโมง การดําเนินการและค่าใช้จ่ายการรักษาลดลง เป็นไปได้ที่จะได้รับการตัดสินที่ใกล้กว่า

เส้นทางของการแปลงแบบระยะสําหรับ SME

เฟสที่ 2 จะเชื่อมต่อความสามารถที่พิสูจน์แล้วกับผู้ใช้ที่มีอยู่ และระบบที่มีอยู่แล้ว เสร็จสิ้นสิทธิ์ในการจัดการ, บันทึก, ความผิดปกติและการฝึก;เฟส 3 จะเฝ้าดูข้อมูลสําหรับ

อย่าง น้อย ที่ สุด วัสดุ ที่ รับ และ ตรวจ สอบ ก็ มี กระบวนการ ทาง ธุรกิจ, ขอบ เขต ของ ฉาก, การ ประเมิน และ การ ประเมิน ผล กระทบ, รายงาน ที่ ส่ง ผล กระทบ, ข้อมูล หรือ ประมวล ผล, ส่วน ประกอบ, อํานาจ, และ การ ดําเนิน งาน.

• สร้างวงแหวนปิดจริง ๆ ไม่ได้สร้างศูนย์ AI ว่าง
• รับผิดชอบต่อตัวบ่งชี้และปฏิบัติการ
• ใช้การวัดค่าคงที่