智能制造永续的基石： AI驱动决策

如何透过AI协助决策让【判断标准化】？

企业的管理随着科技变革历了几个阶段的转变。从纸本纪录各项数据、到企业大规模导入电脑软件，透过系统辅助将营运流程标准化，科技变革无疑是企业管理的推手。当今AI普及无疑带来新的变革，避免人类的偏见和情感因素而做出更客观的判断，大量的运用AI模型识别判断标准化的基础，运用AI模型做出判断、结合自动化技术执行判断结果、确保作业流程能够快速地被复制到其他场域。

迈向判断标准化需具备哪些条件？
企业需要建立一个「AI思维」的文化，使他们能够积极参与AI应用的开发和部署，确保AI策略与商务需求高度连结，进行大量的AI应用开发与部署，并确保数据结构高度模块化，以提高数据品质。使用low-code或no-code工具可以加速AI应用的开发和部署，降低技术门槛。

企业导入AI的挑战

Profet AI透过其服务超过100间制造企业的经验，在辅导客户从议题探索至模型生成落地（即是AI生命周期）的过程中发现多数企业面临以下四大挑战：

一、评估AI议题的方法和执行流程不同，缺乏领域专家参与及明确的商务目标来评估AI应用的效益。
二、AI议题执行过程透明度不佳且组织协同不易​，由于AI应用开发过程技术性较高，非技术人员难参与，导致过度依赖技术人员判断，缺乏领域专家参与，管理层难以追踪专案进度和资源运用。
三、企业内部独立解决AI议题，缺乏知识共享导致信息浪费或错误重复，使企业难以快速提升AI能力。
四、缺乏奖励文化制度来提升员工自主学习使用并分享AI经验的意愿​​

企业AI管理应涵盖AI全生命周期

AI应用落地的生命循环分为技术与商务视角。目前在市场上较常见从数据科学家的角度思考AI开发与模型运行的循环，即MLOps ，其目的较专注于管理IT技术面。而企业管理的观点更需关注Business Process/Value ，即AI议题的定义是否具明确的商务目标，让模型效益可被评估检视。AI生命周期管理涵盖了更多细节，特别是在Planning阶段的商务需求分析。因此企业需要AI全生命周期管理（AI Lifecycle Management； AILM）。

AILM 如何助企业奠定稳固基础？

Profet AI研发的AILM解决方案是一个依循AI商业生命周期管理决策需求而诞生的平台，协助企业在解决内外部问题过程中，有效管理执行、监控、决策之间的信息整合应用。

AILM平台将AI议题探索标准化与常态化，让组织之间协作更顺畅，助企业在各种执行策略发展上有更高度的连结，在数据品质管控上能有更多专家一同参与来提升精确的关键要素。

同时，在企业的运作环节上也扮演着职场导师的角色，平台保留专家解决问题的历程，将经验与知识能快速扩散，降低传承所造成的时间与成本，相对的也让企业避免不必要的知识断层所造成的无形成本。当企业内AI应用开始扩散，企业便可建立好的奖励制度文化，透过平台的成果发表机制分享经验，鼓励员工持续并积极地思考可利用AI提升工作效率之处。

最后，AILM与AutoML的搭配能够助企业进行大量AI应用开发及部署，有效加速企业于日常的工作流程中结合AI工具，使各领域议题转化AI模型，以数据驱动决策、迈向判断标准化，成为AI应用领先企业！

附档：判断标准化＿图1.png