- 生产业务场景繁杂,怎么使AI融入生产业务流程?
- 就目前看到和使用的场景大多是语义分析,提取,统计,整合,展示。更复杂和更长的业务链路怎么接入?
- 有没有可能有一套整体的计算路径或者标准化业务分析工具?
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AI 距离越来越近,怎样更好的融入生产业务?
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- 阿里嘎多学长 2024-05-30 23:49关注
以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:
要使AI更好地融入生产业务流程,并解决您提出的问题,我们可以从以下几个方面进行探讨:
-
将AI技术应用于复杂的生产业务场景中:
- 利用AI进行预测性维护,通过分析机器数据预测设备故障,减少停机时间[^7^]。
- 采用生成式AI来创建新流程或优化现有流程,例如通过自然语言命令生成代码[^7^]。
- 利用AI进行质量控制,通过图像识别技术自动检测产品缺陷[^10^]。
-
将AI技术扩展到更复杂和更长的业务链路中:
- 通过集成不同的AI模型和工具,构建端到端的解决方案,覆盖从原材料采购到产品交付的整个业务链[^11^]。
- 使用AI进行供应链优化,分析市场需求和供应情况,优化库存管理[^10^]。
- 利用自然语言处理(NLP)技术,如语义角色标注和命名实体识别,来理解和处理业务文档,从而支持复杂的业务决策[^8^]。
-
寻找整体的计算路径或标准化的业务分析工具:
- 探索现有的AI业务分析工具,如DINFO-OEC平台,它提供非结构化文本大数据的分析、挖掘能力,并支持与主流大数据平台对接[^1^]。
- 考虑使用AI数据分析工具,例如NeoAnalyst.AI,它提供即时分析、智能推荐查询和预测分析,无需编码或数据科学知识[^2^]。
关于代码实现,由于AI技术的应用通常需要根据具体的业务场景定制开发,因此很难提供一个通用的代码实现。不过,您可以参考开源的AI框架和库,如TensorFlow或PyTorch,来构建适合您业务需求的AI模型。
至于参考资料,以下是一些可能对您有帮助的资料地址:
- 人工智能中的语义分析技术及其应用[^1^]
- 11款强大的人工智能数据分析工具,彻底改变你的洞察力[^2^]
- AI和业务流程[^7^]
- AI大模型应用实战 6.2 语义分析[^8^]
- AI融入流程制造将会发生什么?[^10^]
- 生成式AI时代的业务流程管理变革,BPM迎来大型流程模型[^11^]
请注意,以上建议和资料仅供参考,实际应用时需要结合您的具体业务场景和需求进行深入分析和定制。
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