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利用AI技術(shù)改善數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目的九種方法

人工智能 數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一個典型的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目可以產(chǎn)生幾十甚至上百個重要的交付成果。與項目管理方面的交付成果不同,許多技術(shù)上的交付成果都可以通過使用AI/ML技術(shù)得以提升。以下是利用AI/ML技術(shù)可以提升的一些主要數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目交付成果。在規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目時,請考慮將這些概念納入其中。

當(dāng)AI和ML技術(shù)成為人們的話題時,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義和商業(yè)價值又向前躍進了一步。

一個典型的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目可以產(chǎn)生幾十甚至上百個重要的交付成果。與項目管理方面的交付成果不同,許多技術(shù)上的交付成果都可以通過使用AI/ML技術(shù)得以提升。

以下是利用AI/ML技術(shù)可以提升的一些主要數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目交付成果。在規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目時,請考慮將這些概念納入其中。

數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善

數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃是否成功很大程度上取決于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。遺憾的是,許多應(yīng)用程序數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)質(zhì)量并不高。人工分析和糾正數(shù)據(jù)錯誤是一項昂貴、耗時和繁瑣的工作。

工程師可以利用AI/ML技術(shù)來快速識別錯誤,并以極高的準(zhǔn)確度提出修改建議。這種能力可以在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時縮短工作時間,降低成本,從而可提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃的成功率。

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量帶來的好處包括:

  • 數(shù)據(jù)分析給出的建議具有更高的可信度。
  • 更好地了解運營績效。
  • 上報的 KPI 準(zhǔn)確性具有更高的可信度。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

由于許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲在非結(jié)構(gòu)化文檔中,而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中,因此,從數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目中收獲價值幾乎總是受阻。

工程師可以利用AI/ML技術(shù)快速處理大量非結(jié)構(gòu)化文檔,以找出搜索詞和元數(shù)據(jù),然后將其存儲為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。特定行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則庫可用作初始訓(xùn)練數(shù)據(jù),以開發(fā)出必要的模型。

這種轉(zhuǎn)換帶來的顯著好處包括:

  • 在許多企業(yè)中首次通過搜索詞和元數(shù)據(jù)從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中收獲業(yè)務(wù)價值。這一好處在過去的企業(yè)中是無法實現(xiàn)的。
  • 簡化對(從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行查詢所需的數(shù)據(jù)分析軟件。
  • 顯著提高對之前非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢效率。

軟件開發(fā)速度加快

幾乎每個數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目都會開發(fā)一些定制軟件,通常用于執(zhí)行數(shù)據(jù)集成工作。

工程師可以利用AIGC來編寫軟件代碼草稿。這些草稿仍需經(jīng)過軟件開發(fā)人員的仔細(xì)審核和測試。不過,使用AIGC來開發(fā)定制軟件可以減少工作量,從而可以降低成本,提前完成任務(wù)。

利用AI/ML技術(shù)實現(xiàn)自動化升級

許多企業(yè)至少已對部分業(yè)務(wù)流程實施了自動化,并從中獲益。然而,大多數(shù)自動化過程非常僵化,缺乏靈活性或適應(yīng)性。

利用AI/ML技術(shù)升級自動化過程,可提升自動化的以下優(yōu)勢:

  • 產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。
  • 提高資本和勞動的生產(chǎn)率。
  • 降低成本。
  • 減少人工操作。
  • 減少計劃外停機時間。
  • 減少人為錯誤。
  • 提高生產(chǎn)安全性。

數(shù)據(jù)分析能力的提升

企業(yè)往往是因為現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析能力無法實現(xiàn)足夠的價值而開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目。通常,通過更大范圍整合應(yīng)用程序來獲取更多可用數(shù)據(jù),從而有機會提升數(shù)據(jù)分析能力。

工程師可以利用AI/ML技術(shù)來提升數(shù)據(jù)分析能力,獲得以下好處:

  • 減少處理大型查詢所需的時間。
  • 找出使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法難以發(fā)現(xiàn)的趨勢和模式。
  • 生成具有更高可信度的預(yù)測。
  • 使用復(fù)雜的算法。
  • 自動執(zhí)行各種數(shù)據(jù)分析任務(wù),以減少相關(guān)的人工勞動。
  • 必要時支持實時洞察。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的自動化升級

許多企業(yè)已實施了一些應(yīng)用程序,從而可以利用其 SCADA 系統(tǒng)生成的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 數(shù)據(jù)。

工程師可以利用AI/ML技術(shù),通過實時協(xié)調(diào)以下系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程來提高整體效率:

  • 過程控制系統(tǒng) (PCS)。
  • 制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES)。
  • 企業(yè)資源規(guī)劃 (ERP)。

其好處是:

  • 降低單位成本。
  • 降低廢品率。
  • 更容易對需求變化或供應(yīng)鏈問題做出反應(yīng)。

數(shù)據(jù)擴充

通常,現(xiàn)有的公司數(shù)據(jù)不足以訓(xùn)練ML模型。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏足夠的多樣性,則這些模型就會表現(xiàn)很差。數(shù)據(jù)擴充是通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的示例數(shù)量,使模型能夠看到和學(xué)習(xí)到更多樣化的數(shù)據(jù),從而可以推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目。

如果您的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目涉及到為ML技術(shù)生成高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,那么將公司數(shù)據(jù)擴充形成新的數(shù)據(jù)集,可以為您帶來更多價值。

網(wǎng)絡(luò)安全防御

有時,數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目會將網(wǎng)絡(luò)安全視為工作范圍之外的事情,或無意中破壞現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全防御。這些情況都會增加企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。

相反,工程師可以利用AI/ML技術(shù)來加強網(wǎng)絡(luò)安全防御。AI技術(shù)可以通過以下方式加強網(wǎng)絡(luò)安全防御:

  • 更好地識別網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件。
  • 通過學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)一些未知威脅。
  • 識別那些不同于正常網(wǎng)絡(luò)行為的情況。
  • 掃描日志文件,查找與入侵相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)活動,這是一項耗時且不適合人工完成的工作。
  • 持續(xù)處理單調(diào)重復(fù)的安全工作。

尋找外部數(shù)據(jù)源

當(dāng)企業(yè)將外部數(shù)據(jù)源與內(nèi)部數(shù)據(jù)源整合在一起時,數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目往往會變得更有價值。

工程師可以利用AIGC來找出一些企業(yè)應(yīng)考慮使用的外部免費、開源和付費的數(shù)據(jù)源。

AI/ML技術(shù)可以為工程師開辟新的途徑,以提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目為企業(yè)帶來的業(yè)務(wù)價值。

責(zé)任編輯:姜華 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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