Aşama 1: Sahne Tanısı ve Değer sıralaması
Proje, hedef sektörleri, temel ağrı puanlarını, mevcut süreçleri, veri kaynakları, sistem sınırlarını ve başarı göstergelerini başlangıç yapmadan önce tanımlamalıdır. Tüm senaryolar hemen AI için uygun değildir ve FDE'nin işletmelere yüksek frekans, yüksek değer, doğrulanabilir ve kontrollü risk senaryolarına yardımcı olması gerekir.
Ortak öncelik senaryoları iş bilgisi davası, yolcu hizmeti desteği, satış sorusu ve cevap, sözleşme / kesinti işleme, iş sayfası sınıflandırması, veri analizi asistanı ve iç süreç otomasyonu içerir.
2. Aşama 2: Prototip doğrulama ve etki değerlendirme
Prototipleme aşaması gerçek örnekleri, gerçek dosyaları ve gerçek iş oyuncuları kullanarak doğrulanmalıdır. göstergeler sadece cevap akışında değil, aynı zamanda doğruluk, citation, yanıt hızı, manuel zaman tasarrufları ve operasyonel personel tarafından kabul edilebilir.
Bu aşama, işlemin amacı için uygun olmayan fikirleri hızla kaldırabilir ve bilgi tabanı, ayrıcalıklar, süreçler ve arayüzler içinde boşlukları da tanımlanabilir, böylece üretim sürümlerine risk azaltır.
- Kabul edilebilir kabul göstergeleri
- Gerçek iş verileri ile etkilerin Geçerliliği
- Kayıt başarısızlıkları ve bir iteratif liste oluşturma
3. Aşama: Üretim seviyesi gelişimi ve sistemi bütünleme
Uygulama ayrıca CRM, OA, ERP, yolcu hizmeti, iş sayfası veya veri platformu gibi sistemlerle de bağlantılıdır.
Ajan iş akışı dahil edilirse, her adım için tetikleyicilerin tanımlanmasını gerektirir, manuel kimlik noktaları, başarısızlık ve sorumluluk sınırlarını geri döndürür ve operasyonel kontrolden otomasyon yeteneklerinden kaçınır.
Aşama 4: yukarı doğrusal işlemler ve sürekli optimizasyon
Tam teslimat, uygulama kodları, dağıtım paketleri, arayüz dosyaları, bilgi durum bakım kuralları, ipuçları ve iş yapılandırmaları, test raporları, operasyonel manueller, eğitim kayıtları ve trafik geliştirme programları içermelidir.
Giriş sürekli kullanım gözlemi, hit oranı, düşük kaliteli yanıtlar, manuel transfer, iş göstergeleri ve kullanıcı geri bildirimlerinde değişiklikler ve model yapılandırma, bilgi içeriği ve süreç tasarımının periyodik optimizasyonu takip edilmektedir.
FDE projelerinin proje girişleri için okuma bulgularından kaynaklanması
Yöntemsel makaleler okuduktan sonra en büyük sorun, bir sonraki adıma çevrilmeyen ilkelerin kabul edilmesidir. Operasyonların başının 60-90 dakikalık bir mini iş mağazası organize etmesi, sadece bir gerçek süreci seçmek ve tam platformu tartışmak için acele etmemesi önerilir.
Adım 1: Mevcut bir statü ve örnek temelin oluşturulması
Veriler bir satırda iki hafta boyunca kayıt edilebilir, ancak örnek döngü ve operasyonel dalgalanmalara atıfta bulunamaz. Önce iyi bir tasarruf oranı belirlemeyin, sonra verileri tersine çevirin.
2. Adım: İlk kapanışı ve tepkisini Claring the first partition and inaction
Birinci aşama, Faz II ile birlikte: Prototip Geçerlilik ve Etki Değerlendirmesi, giriş, işleme, çıkış, rol kullanımı ve tamamlama koşullarının ilk aşamasını yazar. İlk aşama, sahiplenebilecek tüm sistemleri toplamak yerine, müşterilere, üçüncü taraflara bağlı olarak ele alınamayan yüksek riskli konularda bilgi sahibi olmayı amaçlamaktadır.
Adım 3: Mühendislik kanıtlarına teknik sonuçlarla
AI projesi de değerlendirme, ipucu veya süreç yapılandırması, model ve bilgi kaynağı, manuel düzeltme kayıtları ve düşük güven, adım ve başarısızlık regresyon testleri üzerinde tek bir gösteriye güvenmiyor.
Adım 4: Aynı kalibrele denetim ve diskleme
Orijinal sürecin ayda 600 görevi işlediğini varsayarsak, ortalama 20 dakika ve yüzde 10 getiri oranı, hedefin “six haftalar hattın başlangıcında, görevin karmaşıklığında yüzde 25 oranındaki bir azalmayla belirlenebilir ve orijinal taban çizgisinden daha yüksek bir getiri oranıyla belirtilebilir.
- Operasyonel malzeme: akışkar, rol, örnek görev, mevcut sorunlar ve temel veri
- Teknik malzeme: sistem envanteri, arayüz, veri erişimi, dağıtım ortamı ve güvenlik gereksinimleri
- Proje materyali: ilk-fay kapsamı, dışlamalar, sorumluluk matrisi, kilometreler ve değişim mekanizmaları
- Yeniden algılama ve denetim materyali: test seti, uygulama kayıtları, eksiklikler listesi, gösterge sorguları ve handover belgeleri
Bu malzemeler hem operasyonel hem de teknik partiler tarafından birlikte tespit edildiğinde, makaledeki yöntem aslında projeye girilir. Anahtar veri, arayüz onayı veya sorumlu kişi yerinde değilse, mantıksal bir sonraki adım genellikle sınırlı bir teşhis veya PoC, iş süresini tamamlamak ve sabit fiyat tamamlamak için acil bir taahhütten daha.
Eylem projesi için Implement metodolojisi
- FDE AI uygulama projeleri ilk ekran yüksek değerli senaryolar
- Gerçek veriler ve net göstergeler kullanarak prototip doğrulama
- Üretim erişimi, otorite mekanizmaları, denetim, izleme ve sürekli operasyon dahil etmelidir
Proje kararında ortak konuları uzlaştırmaya devam etmek
FDE outsourcing, ortak AI yazılım geliştirmesinden nasıl farklı?
FDE outsourcing, kullanıcıların, veriler, modeller ve mevcut sistemlerle uygulamanın ilerletilmesi gereken projeler için ayrıntılı olarak vurgulanmaktadır.The Normal AI development usually start with a net işlevsel gereklilik, focus on applications and arabirims. FDE is more appropriate for project that need to be defined, feed back or rolling across fields.
View full answerAI Outsourcing, alıntılar ve kabullerUygulamanın uygulanması ilk olarak PoC veya resmi sistemin doğrudan bir uygulanması olmalıdır mı?
Model efektleri, veri kalitesi veya sistem koşulları doğrulanmadı, sınırlı bir PoC'nin yapılması gerekir; aynı tür yetenek gerçek bir örnek üzerinde doğrulanırsa, aralık, arayüz ve kabul standartları istikrarlı ve doğrudan üretim sürecine entegre edilebilir. PoC düşük bir formal sistem değil, ancak aynı tür bir yetenek belirsizliği doğrulamaktadır.
View full answerİşletme AI Etkililiği, Güvenlik ve Sürekli OperasyonAI projesi kabul ve denetim göstergeleri geliştirmeli mi?
AI projesi sadece “iyi görünüyor” kabul edip kabul edemez veya verilerin% 100 doğrulukuna taahhüt edebilir. göstergelerin hem iş sonuçlarını, model etkilerini, sistem performansını, güvenlik ayrıcalıklarını ve manuel alt-upları kapsaması gerekir. Test koleksiyonu gerçek işlemlerden elde edilmelidir ve zorluk ve risklere göre yapılandırılmalıdır.
View full answerEnterprise AI Transport Organization and Implementationİş veya IT departmanı, işletme AI transferinden sorumlu olmalıdır?
Çevre AI Transport operasyonel ve BT tutarlılığı gerektirir, ancak farklı sorumluluklar ile iş dünyası tanımı sorunları, bilgi kalibre, gerçek örnekler ve son sonuçlar ve IT veya teknik takımlar veri arayüzleri, kimlik ayrıcalıkları, mimarlık, güvenlik, dağıtım ve taşıma sorumludur.
View full answerMevcut işletmenin durumu bağlamında daha fazla analize ihtiyaç var mı?
IT teknik tavsiye, işletme bilgi inşaatı, Yazılım Projesi Outlook, ürün tasarımı, R & D teslimat ve sistem teslimat hizmetleri sunuyoruz.