即时获得 AI 项目
每个人都会经历恐惧，并且他们以自己的方式这样做。在人工智能世界中，恐惧源于对流程的不熟悉、失败的专业影响以及将所有人员和观点聚集在一起才能开始的艰巨任务。在航空航天领域，资源短缺、供应链挑战和市场波动加剧了这一挑战。添加大量不同的、不连贯的数据，您就有了陷入僵局、项目失败和浪费金钱的秘诀。
无法启动是真实的。以下是我们与劳斯莱斯和湾流合作的三个关键经验教训，它们将为您的 AI 项目腾飞做好准备。
第 1 课：如何吃掉大象？
一次咬一口。航空航天公司希望提高营业利润率。从减少停机时间到预测质量再到预测关键部件的移动，有很多机会。不要陷入所有的可能性。找到一个可以快速完成的任务，并建立您的团队和供应商的信誉。这很重要，因为人工智能是一个迭代过程。如果数据和主题专业知识的可用性不一致，您的项目将停滞不前。在劳斯莱斯，我们讨论了预测性维护和减少废品的用例，然后在测试台确定预测质量。为什么？因为我们需要的数据和客户资源随时可用，而且集成能力的路径也很清晰。在这里想想奥卡姆剃刀：最直接的路径是最好的。
第 2 课：不要失去控制
业务和 IT 之间争论的一个关键点是，谁将保留对这一新功能的控制权以及如何支持和维护它。云供应商吹捧通过现成的、负担得起的基础设施快速启动。对于企业而言，这代表了一条清晰的入门路径，无需 IT 流程的官僚作风。但是，这可能会导致技术锁定；您的所有逻辑、模型和数据流程都卡在一个提供商的系统中的情况。成本会上升，灵活性会受到限制，你会感到被困。请记住，价值在于逻辑、模型和数据结构——不一定是基础设施。在湾流，我们通过利用容器化避免了这个陷阱，这种方法使您的逻辑和功能可以根据需求和成本在任何基础设施组合中完全可移植、部署和扩展。湾流能够保持对其知识产权的控制，并可以将其扩展到他们选择的提供商。
第 3 课：了解真实成本
快速、简单且价格合理的用例很容易让人爱上。但是，如果您想将其扩展到多条生产线、工厂和流程，会发生什么？它仍然是快速、简单和负担得起的吗？云解决方案在这方面可能具有欺骗性；存储成本低廉，但随着数据集的增长，训练和调整模型所需的计算能力可能会变得昂贵。一位客户预计，与在四个工厂运营中扩展预测性维护模型相关的云成本增加 35 倍。同样，容器化可用于优化可扩展性的成本。在 Rolls-Royce，我们利用容器化在成本较低的本地基础设施上重新训练模型，然后将重新训练的模型部署到云环境以实现最佳访问和可用性。这有助于将规模成本保持在每年 5% 以下。
管理复杂性、控制和成本是任何机器学习或人工智能工作成功的核心。我们利用多年项目开发的模板，在关键项目团队之间简化、理解和交流这些准则。
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