智能制造永续的基石: AI驱动决策
- 萧怡恩/台北讯
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!
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