专业领域
工业人工智能咨询
工业人工智能要取得成功，必须对应可衡量的运营问题、真实的数据，以及接入现有系统的路径；如果从技术演示出发，往往以失败告终。独立的建议有助于区分可行的用例与代价高昂的实验。
适用情形
- 评估多家供应商的人工智能方案
- 预测性维护、质量检测或工艺优化项目
- 采集了数据却缺乏明确用途的智能互联产品
- 曾经成功却始终未能推广的试点
我们的方法
- 01
从业务出发
明确人工智能要改进的决策或流程，以及价值的衡量方式。
- 02
核查数据
检查传感器、工艺和质量数据的可获得性、质量及标注工作量。
- 03
设计聚焦的试点
事先约定成功标准、集成要求和切实可行的时间表。
- 04
为量产运行做规划
在推广之前解决部署、监控、责任归属和维护问题。
正在推进复杂的跨境项目？
欢迎介绍项目情况、涉及的组织，以及目前尚未理顺的问题。