Tá coinníollacha athraitheacha margaidh, srianta slabhra soláthair, ganntanas saothair, agus tionscal domhanda tapaidh ag cur iallach ar mhonaróirí gach méid an dóigh a bhfeidhmíonn siad a athluacháil. Tá tús curtha ag go leor monaróirí le teicneolaíocht a ghlacadh chun buntáiste iomaíoch a choinneáil agus aghaidh a thabhairt ar dhúshláin ghnó atá le fada an lá. Ó uathoibriú go teicneolaíochtaí digiteacha, IOT tionsclaíoch, agus níos mó, is féidir le gnólachtaí na nuálaíochtaí seo a ghiaráil chun sonraí a ghabháil ó chórais éagsúla, próisis, agus daoine chun na léargais straitéiseacha a sholáthar a theastaíonn chun cinntí níos fearr a dhéanamh.
Níl aon dabht ach go bhfuil a lán sonraí ag na cuideachtaí seo le hoibriú leo. De réir staidéar McKinsey, cruthaíonn déantúsaíocht 1.9 petabytes nó 1,900, 000 terabytes sonraí gach bliain. Ba é an fhadhb a bhí ann ná go raibh bealach níos fearr ag teastáil uathu chun sonraí a ghabháil agus a anailísiú agus é a dhéanamh ina fhaisnéis inúsáidte, agus theastaigh uathu é a dhéanamh go tapa. Mar thoradh air sin, tá go leor gnólachtaí ag casadh ar hintleachta saorga (AI) chun deiseanna a aimsiú lena gcuid sonraí chun a gcuid oibríochtaí a fheabhsú.
Cén fáth go bhfuil AI foirfe le haghaidh anailís sonraí?
Ó thorthaí déantúsaíochta agus ó am a fheabhsú, chun an t -éileamh agus na meaisíní monatóireachta cianda a thuar go cruinn, agus fiú sócmhainní a rialú agus cáilíocht an táirge a fheabhsú, is féidir AI a ghiaráil chun méadracht éifeachtúlachta agus táirgiúlachta foriomlána a fheabhsú go suntasach.
Ní draíocht é, ach sraith chasta algartam a dhéanann anailís ar shuimeanna móra sonraí, a dhéanann comhghaolú nó a fhoghlaimíonn patrúin in athróga éagsúla, agus a chuireann an t -eolas sin i bhfeidhm ar choinníollacha reatha chun cabhrú le stáit amach anseo a thuar. Ní hionann sin agus a rá nach féidir le daoine na tascanna seo a dhéanamh, ach gur féidir le Al iad a dhéanamh níos tapúla agus níos mó sonraí a phróiseáil le cruinneas níos mó, ag feabhsú torthaí gnó.
Mar shampla, in aon timpeallacht déantúsaíochta, go traidisiúnta tá roinnt grúpaí oibre agus meaisíní éagsúla go léir ag bailiú a gcuid sonraí féin. Is féidir leis an bhfaisnéis ó gach gléas a bheith éagsúil ó thaobh cáilíochta, formáide, agus uainiú de, ar féidir leo constaicí a chruthú agus a dhéanamh deacair ar aon léargas bríoch ó na sonraí a anailísiú agus a fháil.
Le cabhair ó theicneolaíocht AI, is féidir suimeanna móra sonraí a phróiseáil go tapa, ag cur ar chumas cuideachtaí faisnéis oibríochtúil a chur le chéile go tapa agus go cruinn, torthaí a thuar bunaithe ar roghanna eile, agus a chumasú do mhonaróirí cinntí eolasacha a dhéanamh. Is é an cumas réamh-mheasta réamh-mheasta seo an áit a luíonn neart AI, agus is féidir leis torthaí táirge a mhéadú go mór.
Trí bhunchúis na bhfadhbanna maidir le cáilíocht táirgí a aithint, is féidir le AI cabhrú le lochtanna táirgí agus rátaí fuíoll a laghdú agus torthaí déantúsaíochta a mhéadú. Le faisnéis agus anailís mhionsonraithe, is féidir le monaróirí aghaidh a thabhairt ar shaincheisteanna rialaithe cáilíochta sula dtéann siad i bhfeidhm go díreach ar bhunlíne na cuideachta. Breathnaímid ar shampla amháin den sórt sin.
Úsáid AI chun cáilíocht an innill a fheabhsú
Táirgeann monaróir innill dhomhanda innill mhóra díosail le haghaidh tacair ghineadóra, feidhmchláir chabhlaigh agus muirí, agus feithiclí míleata. Tar éis an tionóil, déantar tástáil dhian ar gach inneall. Le linn na tástála, is minic a theipeann ar na hoibreoirí is mó taithí comharthaí caolchúiseacha a bhrath, rud a fhágann go mbíonn teipeanna tubaisteacha le linn tástála nó nuair a bhíonn an t -inneall i mbun seirbhíse. Mar thoradh ar na teipeanna seo tá caillteanais shuntasacha, lastais moillithe, cruthaíodh limistéir tástála riaráiste agus táirgeadh in aghaidh srutha, chosain na milliúin dollar go bliantúil don chuideachta gach bliain, agus bhí tionchar diúltach ag seachadtaí ar am.
Ní easpa sonraí é an fhadhb, ach conas a úsáidtear é. Go deimhin, bhí an gléasra ag bailiú sonraí próisis ar feadh na mblianta, ach níor úsáideadh é ach le haghaidh obair leantach tar éis teip tarlú. Trí bhreathnú ar na sonraí ar an mbealach imoibríoch seo, ní féidir leis an bhfoireann a thuiscint cén fáth a bhfuil na teipeanna seo ag tarlú nó ag tabhairt aghaidh orthu go réamhghníomhach. I ndeireadh na dála, feictear na saincheisteanna seo mar chostas ar ghnó a dhéanamh go dtí go measann an chuideachta AI a úsáid ar shonraí atá ann cheana féin chun teipeanna sócmhainne criticiúla a thuar sula dtarlaíonn siad.
Thosaigh an déantúsóir le clár píolótach chun an bunús sonraí riachtanach a leagan síos do AI chun tionchar a imirt. Mar gheall ar an ngá le sonraí stairiúla a úsáid, rinne an chuideachta glanadh agus anailís sonraí ar dtús, le cabhair ó AI, ag laghdú 20 billiún pointe sonraí ó 100 inneall go 6 billiún de na pointí sonraí is mó tionchair i 48 uair an chloig.
Ansin, ceangail il -shamhail de réir ama agus samhail chun na sonraí a shamhlú agus aon bhearnaí sonraí a aithint. Bunaithe ar an anailís bhearna, rinneadh coigeartuithe chun sonraí áirithe a bhaint amach níos minice, rud a fheabhsaigh an samhaltú. Trí ardán AI a úsáid, déantar an anailís iomlán i dtimpeallacht ísealriosca gan aon tionchar ar an táirgeadh reatha.
Ó na sonraí seo, is féidir le monaróirí bunlínte a bhunú, treochtaí agus aimhrialtachtaí a aithint, agus pleananna a fhorbairt chun an fhaisnéis a chur i ngníomh. I gceann cúpla seachtain, chuir siad tuarascáil ar fáil a aithníonn grúpa innill riosca de réir sraithuimhir. Bunaithe ar an bhfaisnéis seo, tá amhras ar mhonaróirí go bhfuil dóchúlacht níos airde fadhbanna ag na hinnill seo le linn tástálacha rialaithe cáilíochta nó sa réimse. Trí shonraí tástála a nascadh le teipeanna iarbhír an táirge, d'aithin an tuarascáil go cruinn níos mó ná 80 faoin gcéad de na fadhbanna innill thar roinnt blianta.
Tá sé tábhachtach a thabhairt faoi deara gur próiseas atriallach é an tionscadal seo, toisc go bhfuil an tsamhail AI ag foghlaim i gcónaí. I thart ar 45 lá, bhí an tsamhail in ann teipeanna a thuar 30 nóiméad roimh ré le ráta dearfach bréagach.
Laghdú a dhéanamh ar chur isteach ar oibríochtaí
Le linn an seoladh oifigiúil, tá an réiteach AL ceangailte le sonraí fíor-ama a ghineann an córas rialaithe tástála agus an comhéadan meaisín daonna (HMI). Níl aon éifeacht aige seo ar ghnáthoibríocht. Go deimhin, bhí an tsamhail comhtháite le bogearraí tástála caighdeánacha na cuideachta, agus ní raibh a fhios ag an oibreoir fiú gur cuireadh i bhfeidhm é. Ní mór dóibh a bheith ar an eolas go mbeidh a gcomhéadan HMI in ann iad a chur ar an eolas faoi aon cheisteanna a d'fhéadfadh a bheith ann agus conas déileáil leo.
Sa chéad 90 lá, bhraith an t-iarratas AI 20 imeacht fíor-ama, sheachnaigh sé níos mó ná $ 4.5 milliún i ndamáiste innill, agus bhain sé toradh 10x ar infheistíocht (Roi) amach don tionscadal.
Mar a léiríonn an cás seo, is féidir le giaráil AI bealach a sholáthar do mhonaróirí chun lochtanna cáilíochta a laghdú go réamhghníomhach, airgead a shábháil, agus rátaí seachadta a fheabhsú agus cur isteach ar oibríochtaí a íoslaghdú. Ag tosú le bunús láidir sonraí agus ag obair le comhpháirtithe le taithí, is féidir le AI na léargais a sholáthar a theastaíonn chun torthaí gnó a thiomáint agus cabhrú le monaróirí dul san iomaíocht i dtimpeallacht ghnó atá ag athrú go tapa sa lá atá inniu ann.
Ach ní gá go mbeadh AI ina réiteach aon-oireann do gach duine. Ag brath ar do chuid riachtanas, cur i bhfeidhm agus staid shonrach, ní mór réitigh éagsúla a oiriúnú. Dá bhrí sin, tá sé tábhachtach comhpháirtí iontaofa a bheith agat ar do thaobh. Nuair a bhaineann sé le AI, is féidir leo measúnú a dhéanamh ar an áit a bhfuil tú ar do thuras claochlaithe digiteach, do spriocanna nó do dhúshláin a thuiscint, agus an réiteach ó na díoltóirí is fearr a oireann do do riachtanais iarbhír a aithint.