कम्पनीहरूको स्लेटसँग धेरै फरक प्रोटोटाइपहरू निर्माण गर्दै मानवीय रोबोटहरू बढिरहेका छन्। चाहे तिनीहरू उत्पादन लाइनमा हुन डिजाइन गरिएको होस् वा तपाईंको घरको वरिपरि विभिन्न...
धेरै धेरै AI परियोजनाहरू ठप्प छन् किनभने संगठनहरू प्रविधिसँग प्रेममा पर्छन्, नतिजा होइन।
परियोजनाहरू स्पष्ट व्यावसायिक योजना मापनयोग्य ऊर्जा, मापनयोग्य RO मार्फत बढेको ऊर्जामा सुधार हुन्छ। उपज, वा घटाइएको डाउनटाइम।
तथापि, लगभग 9-in-10 मा AIRS मा उत्पादन गर्नु अघि तिनीहरूले कसरी उत्पादन गर्न सक्छन्। प्रवृत्ति?
धेरैजसो पाइलटहरू एल्गोरिदमले काम नगर्ने कारणले असफल हुन्छन्, तर तिनीहरूको मुनिको डेटा टुक्राटुक्रा भएको, गुणस्तर खराब वा साइलोमा बन्द भएको कारणले गर्दा। प्रयोगशालामा नवीनता र कारखानाको भुइँमा कार्यान्वयन।
मापनयोग्य र विश्वसनीय डेटा आधारहरू बिना, AI ले जोखिमको प्रमाण-अवधारणा प्रयोग बाँकी रहन्छ जसले उत्पादनमा ठूलो प्रभाव पार्दैन। यी आधारहरू अब उत्पादन क्षेत्रका लागि सबैभन्दा ठूलो चुनौती र अवसरहरू मध्ये एक हो। निर्माताहरूले AI लगानीलाई अन्य पूँजी परियोजनाहरू जस्तै व्यवहार गर्नुपर्छ: अपेक्षित प्रतिफल अग्रिम रूपमा परिभाषित गर्नुहोस्, KPI लाई परिचालन लक्ष्यहरूसँग पङ्क्तिबद्ध गर्नुहोस्, र समयसँगै मूल्य निर्माण ट्र्याक गर्नुहोस्। newsletterForm-articleInbodyContent-gTvDUyzbXs2F48nsAbJAKM स्लाइस-कन्टेनर-newsletterForm”>
तपाईंको व्यवसायलाई सफल हुन आवश्यक पर्ने सबै शीर्ष समाचार, राय, सुविधाहरू र मार्गदर्शन प्राप्त गर्न TechRadar प्रो न्यूजलेटरमा साइन अप गर्नुहोस्! “व्यवसाय प्रभाव-पहिलो” दृष्टिकोण, निर्माताहरूले महत्त्वपूर्ण प्रयोग केसहरूलाई प्राथमिकता दिन सक्छन्, कार्यकारी खरीद-इन सुरक्षित गर्न सक्छन्, र AI उपकरणहरू दिगो, मापनयोग्य मान प्रदान गर्छन्।
विश्वसनीय पूर्वाधार मार्फत AI मान अनलक गर्दै
बलियो डाटा फाउन्डेशनहरू मार्फत, अलग्गै पाइलटहरू होइन, निर्माताहरूले AI लाई वास्तविक लाभमा परिणत गर्न सक्छन्।
एकीकृत, स्मार्ट डेटा पूर्वाधारहरू निर्माण गर्दै जसले सबै डेटालाई अवशोषित गर्न र मूल्यमा समावेश गर्न सक्ने, सबै डेटाको मूल्यमा समावेश गर्नुपर्छ। प्राथमिकता। यी स्केलेबल डेटा फाउन्डेशनहरू लागू गर्नाले AI ले व्यवसाय सञ्चालनहरू विस्तार हुँदै जाँदा अनुकूलन गर्न र विकास गर्न सक्छ भन्ने सुनिश्चित गर्छ।
