Üretim için doğmuş bir yapay zeka asistanı, sıradan çalışanlar soru sorarak veri analizi yapabilir
İçbükey tapınaktan Lai Ke Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
İmalat sanayi yeni bir durumla karşı karşıyadır.
Endüstri zinciri ve tedarik zinciri döngüsü kısaldı ve belirsizlikler arttı. Dijital dönüşüm ortaya çıkmak üzere ve AI inişine olan talep giderek daha belirgin hale geliyor.
AI teknolojisi gerçekte nasıl fayda sağlayabilir? Veri bilimcileri üretimi anlamıyor ve kurumsal personel verileri anlamıyor. AI teknolojisinin yaygın olarak kullanılmasını sağlamak, Sıradan insanların kullanabileceği araçlar Bu kaçınılmaz bir eğilim.
Xun Neng Beyin Fırtınası tarafından verilen çözüm, sıradan insanların veri analizi yapmasına izin veren Çin etkileşimli bir sistemdir.
"Siyah kuğu" sorununu çözmek için verilerle düşünün
Doktora için MIT'ye gitmeden önce Zhang Zongyao, bir üretim problemini çözmek için verileri kullandı. Yine bu hikayeden bahsederken, buna "küçük siyah kuğu etkisi" adını verdi.
Ona göre, son salgın büyük bir siyah kuğu sahnesi haline geldi.
Zhang Zongyao, bir yüksek lisans derecesi ile mezun olduktan kısa bir süre sonra, on yıldan daha uzun bir süre önce geri döndü, Hon Hai fabrikasında mühendis olarak çalıştı. Kışın, üretim verimi% 99'dan% 90'a düştü.
Yüzde 10'luk bir düşüş ölümcül bir sorundur ve iki aydaki kayıp en az birkaç yüz bin dolar. Bunu makine öğrenimi ve doğrusal analizle çözmeye çalıştı ve temel nedenin "sıcaklık" olduğunu buldu.
O yıl Guangzhou 60 yıldır yaşanmayan bir soğuk dalgası yaşadı, o kadar soğuktu ki kar yağdı, fabrikadaki sıcaklık arttı ve nem düştü. Yeterince, fabrikada nemlendirildikten sonra verim geri geldi.
Daha önce üç veya dört danışmanlık şirketi bu sorunu çözmeye çalıştı ve "sıcaklık" faktörünü değerlendirdi, ancak etkili bir analiz yapmadılar. Zhang Zongyao, "O sırada sektöre yeni giriyordum ve hiçbir yüküm yoktu. Bunun yerine, verilerle tamamen ve nesnel olarak düşünebilirdim."
Fabrika problemleri çözmek için büyük ölçüde deneyime güveniyor Nadir düşük sıcaklık, daha önce hiç karşılaşılmamış bir duruma yol açıyor Bu, "kara kuğu etkisi" öncesi mevcut deneyimin başarısızlığıdır.
İnsan deneyimi, her seferinde bir noktayı denemektir, ancak ona verilerle baktığınızda tüm yüzeyi görebilirsiniz.
Deneyim ona ilham verdi. Veri analizi yöntemi iyi olsa da, önünde engeller vardır ve sektördeki çoğu insan bunu kullanamaz. Daha sonra, Zhang Zongyao, doktora çalışması için MIT'ye gitti ve bu teknolojiyi kullanma eşiğini düşürmeyi umarak AI otomasyonu ile ilgili bazı araştırmalar yaptı.
Zongyao Zhang, Xinneng Beyin Fırtınası CEO'su
Şimdi olarak Sinerjiler (Sinerjiler) CEO'su, herkese liderlik ettiği şey, yapay zeka teknolojisinin geleneksel endüstrilere uygulanmasını daha kolay hale getirmektir. AI gelişmiş karar verme .
AI, verileri işlemede iyidir ve bu teknoloji, insanların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için AI yeteneğini kullanır.
2016 yılında kurulan bu şirket, yaklaşık on milyonlarca dolarlık finansman tamamlamıştır.A raundunda Fengxin Capital, ardından Northern Lights, BOE, Zewei Technology, SV Angel vb. Önderlik etmiş; Cisco, Foxconn ve Sharp ile de işbirliği yapmıştır. , SF Express, Dunyang Technology ve diğer endüstri lideri şirketler uzun vadeli ve istikrarlı stratejik ittifaklar kurdular.
Çince interaktif, veri analizi yapılabilir
İnsanların çözmesi gerekiyor Fiili üretim sürecindeki sorunlar, Modeller ve algoritmalar işleyebilir veri . Bu aslında farklı boyutlarda bir meseledir, Xun'un beyin fırtınası ile gerçekleştirebileceği Bu iki ucu iletin .
Algoritmaları anlamayan kullanıcılar için makine öğrenimi araçlarının yüksek bir eşiği vardır. JarviX Çince'de etkileşimi gerçekleştiren ilk AI karar alma sistemidir. Bu nedenle kullanıcı çözmek istediği sorunları Çince olarak sisteme ilettiği sürece, sistem verileri işleyerek elde ettiği sonuçları sunacaktır.
JarviX'in adı "Iron Man" deki yapay zeka sistemi Jarvis Jarvis'den ve X-Men'deki Profesör X'ten geliyor. İlki, Iron Man'in yapay zeka asistanı, ikincisi ise yeteneklerle dolu bir takım karar vericisidir.
"Iron Man" filminin ekran görüntüsü
Zhang Zongyao bu benzetmeyi kullandı:
Biraz Iron Man filmindeki Jarvis gibi hissediyorum, bir bilgisayarla konuşuyor, araştırma ve analiz yapmanıza yardımcı oluyor, karar vermek için yapay zekanın sizi değiştirmesi yerine, karar verme için eskisinden daha hızlı bir şekilde daha iyi bir temel elde edebilirsiniz.
Spesifik olarak, böyle bir süreç, her biri farklı teknolojilere dayanan birkaç bölüme ayrılabilir.
Kullanıcı için sisteme giriş yapmak Çince olarak ifade edilen bir sorundur. Örneğin, belirli bir envanterin nasıl azaltılacağı.
Sistem önce dilin kendisini işlemeli, kelimeleri parçalarına ayırmalı ve probleme dahil olan faktörleri analiz etmelidir; bu temelde, problem daha sonra kodlara çevrilir ve ilgili veri tabanı ile eşleştirilir.
İnsan dilini programlama diline çevirdikten sonra, sistem çeşitli model ve algoritmalarda uygun olanları bulacak, otomatik analiz yapacak ve son olarak analiz ve tahmin sunacaktır.
Doğal dilde kod dönüştürme , Algoritmalar ve modeller , veri , Sistemin işleyişine dahil olan farklı seviyeler.
Bunlar arasında, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nden Derin özellik sentezi teknolojisi (Derin Özellik Sentezi), sistemin veri özelliklerini otomatik olarak çıkarmasını sağlar.
Makine öğrenimi algoritmaları için, hesaplamak ve tahmin etmek için yalnızca sayısal verileri kullanabilir. Özelliklerin otomatik olarak çıkarılması, makinenin verileri işleme yeteneğini büyük ölçüde geliştirir.
Xuneng Beyin Fırtınası, DFS teknolojisine dayalı olarak gelişmeye devam ediyor. Sistem, özellikleri otomatik olarak çıkarmanın yanı sıra, Gerekli modeli otomatik olarak eşleştirin .
Zhang Zongyao, "Veriler geldikten sonra, sorunun hangi modele karşılık geldiğini görmek için permütasyon ve kombinasyona uyacak yüz binlerce hatta milyonlarca model olacak."
Aynı zamanda, uzman olmayanların anlayabileceği analiz sonuçlarını nihayet sunmak için, sistem kullanıcının görmesi gereken sonuçların şeklini tahmin edecek ve uygun grafik yöntemini seçecektir.
Yapay zekanın bir yük değil, kuruluşun silahı olmasına izin verin
Şu anda, geleneksel işletmeler dijital dönüşüm ihtiyacı ile karşı karşıya olsa da, nasıl ilerleneceği zor bir sorundur.
Büyük işletmeler, sıfırdan bir sistem oluşturabilir ve departman yapısı üzerinde yeni bir profesyonel veri ekibi oluşturabilir. Bu, sermayeye yüz milyonlarca yatırım gerektirir. Ancak daha büyük ve orta ölçekli işletmeler için bu kadar büyük bir sistemi sıfırdan inşa etmek zordur.
Öte yandan, sektör değişiklikleri arttı ve şirketler daha karmaşık durumlarla uğraşmak zorunda kaldı.
Zhang Zongyao, "Geçtiğimiz iki yıl içinde imalat endüstrisinin veri talebi sanaldan gerçeğe değişti."
Endüstriyel zincirdeki değişimin hızı artıyor ve giderek daha fazla şirket, kaynakları eşleştirme, envanteri azaltma ve kusur oranlarını azaltma gibi üretimdeki belirli ihtiyaçlara daha iyi yanıt vermek için veriye dayalı ve akıllı karar vermeyi nasıl kullanacaklarını düşünmeye başlıyor. Nihai hedef, kuruluşu bir bütün olarak daha verimli hale getirmek ve değişikliklere daha hızlı yanıt vermektir.
Xunneng Jisi'nin Hebei'de bir cep telefonu üreticisi olan bir müşterisi var. Bir cep telefonunun orijinal üretim döngüsü sekiz ayın üzerindeydi, ancak şimdi bir veya iki aya indirildi.
Orijinal üretim sürecinde bir teklif bağlantısı için bir aydan fazla zaman aldı, basit veri analizi manuel olarak gerçekleştirildi ve son olarak üretim kapasitesinde% 20 ve verimde% 1.5 artış sağlandı.
Tüm üretim döngüsü kısaltıldıktan sonra, mevcut yöntemler artık çalışmaz.Artık fabrika, bu bağlantının süresini bir hafta içinde kısaltabilen JarviX sistemini kullanıyor.
Mevcut verilerin değer üretmesine ve küçük adımlarla çalışmasına izin verin
Belki de bazı şirketler dijital dönüşümü düşünürken ilk tepkileri daha fazla veri toplamak için sensör sistemleri kurmaktır.
Bu gerçekten genel bir fikir ve dijitalleştirme aslında verilere dayanıyor. Daha 2011'deki Hannover Messe'de Almanya, temel teknolojisi sensör sistemi ve Nesnelerin İnterneti olan Endüstri 4.0 konseptini önerdi.
Ancak, gerçek deneyime dayanarak, Zhang Zongyao'nun görüşüne göre, birçok fabrikanın şu anda karşı karşıya olduğu sorun, veri eksikliği değil, mevcut verilerin kullanılmamasıdır.
Donanımı oluşturmak ve verileri elde etmek yalnızca ilk adımdır, ancak sonunda, Verileri kullan , Verilerden değer bulun .
Sensör sistemi kurulduktan sonra tüm sistemin çalışması ve bakımı yeni bir sorun haline gelebilir. "Bence çoğu şirket aslında burada sıkışıp kaldı. Anında etki yaratmak istiyorlarsa, aslında çok sınırlı."
Yeni veri toplamak için çok sayıda sensör oluşturmaya kıyasla mevcut yapılandırılmış verileri kullanabilirsek, Daha düşük yatırım maliyetleri ve sonuçlar daha hızlı görülebilir . İşletmeler için bu, önce etki olmak üzere küçük adımlarla ilerlemek anlamına gelir.
Geçmiş deneyimlerden yola çıkarak, şirketler kendilerine yardım etmek için yapay zekaya ihtiyaç duydukları sorunları ne kadar çok bilirse, etki o kadar iyi olacaktır.
Şu anda, verileri işleme ve sonuç alma teknolojisi olgunlaşmıştır.
"Son mil" problemi, profesyonel olmayan geçmişe sahip kişilerin, yalnızca birkaç uzman yerine bu teknolojiyi kullanmalarını nasıl sağlayabileceğidir.
Gartner raporu, yakın gelecekte sıradan insanlar tarafından anlaşılabilen gelişmiş analiz AABI'nin veri analizi araçlarının, veri biliminin ve ilgili uygulamaların popülerleşmesinin ana nedeni olacağına inanıyor.
Bilgi vermek, Analitik sorguların% 50'si doğal dil veya sesle yapılacaktır .
Xunneng Beyin Fırtınası için, Çince'de çeşitli analiz işlevleri etkileşimli olarak uygulanmaktadır.Veri bilgisi geçmişi olmayan işletme çalışanları, 8 ila 10 saatlik eğitim yoluyla verilerin arkasındaki anlam ve faktörleri ortaya çıkarmak için yazılımı kullanabilir.
Ön iletişimde, Xunneng beyin fırtınası oturumları müşterilerin sistem mimarisini nasıl başlatacaklarını düşünmelerine yardımcı olur. Mevcut üretim organizasyonunda, Net bir uygulama noktası bulun , Küçük bir hedefe ulaşın ve daha erken sonuç alın.
Bu, dijital dönüşüm için 0'dan 1'e adımdır. "Küçük adımlar ve hızlı ilerleme" stratejisinin 1'den N'ye kademeli olarak nasıl uygulanacağını gerçekleştirdikten sonra işletme, uzun vadeli yapıyı ve dönüşümü adım adım değerlendirebilir.
- Bitiş -
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalı
Bize dikkat edin ve en son teknolojideki en son gelişmeleri alın
