在正确的地方使用人工智能
人工智能技术正在迎来一个全新的生产力时代--特别是在工业领域。您所面临的挑战在于确定今天可以立即增加价值的用例,以及成功地实施和扩展它们。请允许我们向您展示,当机器和系统可以感知、学习、理解和行动时,您的公司可以实现什么。
机器学习(ML)
ML算法使系统能够从过去学习。利用数据和算法,机器学习工具可以识别大量数据中的逻辑关系和模式。这可作为识别和实施可行解决方案的基础。获得的知识可以在整个公司范围内普遍应用,用于解决新问题或分析以前未知的数据。
机器学习适合各种用例。有了它,您可以:
- 查找、提取、分类和汇总相关数据
- 根据历史和当前数据进行预测
- 自动进行根本原因分析
- 计算某些事件的概率和风险
- 根据确定的模式优化流程
计算机视觉
当系统学会在数字图像或视频的基础上直观地感知和识别你的环境时,它可以实现广泛的工业用例。同时,这使你能够确定优化和自动化的潜力,这些潜力--适当利用--将永久地提高你的组织的效率。
计算机视觉系统可用于各种用例。有了它们,您可以:
- 识别物体、人员和资产
- 识别和量化错误和异常情况
- 允许车辆、机器人和设备进行自主导航
- 实施虚拟现实和增强现实解决方案
自然语言处理 (NLP)
在工业领域,识别文本和语音的系统也有许多部署场景。它们对于优化和自动化行政程序特别有效或使个人的、与任务有关的协助系统更有效和更方便用户使用。
NLP工具可用于各种使用情况。有了它们,您可以:
- 开发基于任务的协助系统和聊天机器人
- 通过使用人工智能和RPA的文件识别和处理,实现行政流程自动化
- 自动识别、分类和连接信息
- 优化数据库系统和记录的知识
- 完善搜索和研究流程
我们将引导您通过五个步骤实现自己的人工智能应用
在为客户项目工作时,我们的顾问将他们在流程和组织咨询方面的多年经验与深入的数字化专业知识相结合,并非常关注实施。为了尽快取得初步成果,我们已经开发了一个标准化的程序,使我们能够系统和有效地选择和评估合适的人工智能用例。
构思
识别正确的用例并不总是容易的。我们将帮助你做出正确的决定--从定义你的人工智能战略到选择适当的用例。
- 人工智能战略和目标的制定
- 用例识别
- 潜力评估
- 用例评估和选择
- 需求识别和评估
发现
数字化本身不是目的,这就是为什么我们特别关注您的商业案例。我们通过使用人工智能解决方案来量化您的潜在节约,将个人使用案例概念化,并确定必要的推动因素以保证其成功实施。
- 业务案例识别
- 架构和数据分析
- 概念创建
- 能力测试和识别推动因素
- 数据收集
概念和价值的证明
为了给你的用例实现最佳的结果,我们开发并训练不同的模型。然后,我们使用你的部门的真实数据对它们进行试点测试。这种方法确保了技术解决方案具有所需的能力,并实现了商业案例
- 数据准备
- 初步的模型训练
- 模型评估和选择
- 试运行和测试
- 模型确认和验证
部署和优化
一个模型本身并不能提供一个解决方案。我们与您合作,为您的使用情况开发一个合适的、以用户为中心的应用程序,并在场地、云端或边缘为您提供服务。
- 应用开发和模型集成
- 在部门内部署解决方案
- 持续的结果监测
- 模型优化
扩展
为了充分利用您的用例的潜力,我们指导您完成扩展解决方案的过程。我们着眼于新的数据和见解,不断调整您的模式。为了实现这一目标,我们将您的解决方案应用到您公司的所有其他应用领域。
- 模型优化
- 公司范围内的部署
- 确定进一步的使用案例
- 模型转移
我们帮助您实施适当的人工智能技术
我们的团队目前由大约170名合格的、跨领域的开发人员组成,他们为我们的客户开发定制的、技术和平台无关的人工智能解决方案。 在这样做的时候,我们采取整体的方法,从头到尾支持您。战略、流程和数字化转型咨询以及实施——所有这些都是单一来源。