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智慧製造永續的基石: AI驅動決策

  • 蕭怡恩台北訊

如何透過AI協助決策讓【判斷標準化】?

企業的管理隨著科技變革歷了幾個階段的轉變。從紙本紀錄各項數據、到企業大規模導入電腦軟體,透過系統輔助將營運流程標準化,科技變革無疑是企業管理的推手。當今AI普及無疑帶來新的變革,避免人類的偏見和情感因素而做出更客觀的判斷,大量的運用AI模型辨識判斷標準化的基礎,運用AI模型做出判斷、結合自動化技術執行判斷結果、確保作業流程能夠快速地被複製到其他場域。

邁向判斷標準化需具備哪些條件?
企業需要建立一個「AI思維」的文化,使他們能夠積極參與AI應用的開發和部署,確保AI策略與商務需求高度連結,進行大量的AI應用開發與部署,並確保數據結構高度模組化,以提高數據品質。使用low-code或no-code工具可以加速AI應用的開發和部署,降低技術門檻。

企業導入AI的挑戰

Profet AI透過其服務超過100間製造企業的經驗,在輔導客戶從議題探索至模型生成落地(即是AI生命週期)的過程中發現多數企業面臨以下四大挑戰:

一、評估AI議題的方法和執行流程不同,缺乏領域專家參與及明確的商務目標來評估AI應用的效益。
二、AI議題執行過程透明度不佳且組織協同不易​,由於AI應用開發過程技術性較高,非技術人員難參與,導致過度依賴技術人員判斷,缺乏領域專家參與,管理層難以追蹤專案進度和資源運用。
三、企業內部獨立解決AI議題,缺乏知識共享導致資訊浪費或錯誤重複,使企業難以快速提升AI能力。
四、缺乏獎勵文化制度來提升員工自主學習使用並分享AI經驗的意願​​

企業AI管理應涵蓋AI全生命週期

AI應用落地的生命循環分為技術與商務視角。目前在市場上較常見從資料科學家的角度思考AI開發與模型運行的循環,即MLOps ,其目的較專注於管理IT技術面。而企業管理的觀點更需關注Business Process/Value ,即AI議題的定義是否具明確的商務目標,讓模型效益可被評估檢視。AI生命週期管理涵蓋了更多細節,特別是在Planning階段的商務需求分析。因此企業需要AI全生命週期管理(AI Lifecycle Management; AILM)。

AILM 如何助企業奠定穩固基礎?

Profet AI研發的AILM解決方案是一個依循AI商業生命週期管理決策需求而誕生的平台,協助企業在解決內外部問題過程中,有效管理執行、監控、決策之間的資訊整合應用。

AILM平台將AI議題探索標準化與常態化,讓組織之間協作更順暢,助企業在各種執行策略發展上有更高度的連結,在數據品質管控上能有更多專家一同參與來提升精確的關鍵要素。

同時,在企業的運作環節上也扮演著職場導師的角色,平台保留專家解決問題的歷程,將經驗與知識能快速擴散,降低傳承所造成的時間與成本,相對的也讓企業避免不必要的知識斷層所造成的無形成本。當企業內AI應用開始擴散,企業便可建立好的獎勵制度文化,透過平台的成果發表機制分享經驗,鼓勵員工持續並積極地思考可利用AI提升工作效率之處。

最後,AILM與AutoML的搭配能夠助企業進行大量AI應用開發及部署,有效加速企業於日常的工作流程中結合AI工具,使各領域議題轉化AI模型,以數據驅動決策、邁向判斷標準化,成為AI應用領先企業!

附檔:判斷標準化_圖1.png

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議題精選-AI專欄