AI 距离越来越近，怎样更好的融入生产业务？

Question

1. 生产业务场景繁杂，怎么使AI融入生产业务流程？
2. 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？
3. 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？

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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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：

1. 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^]。

2. 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^]。

3. 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。