智慧製造永續的基石： AI驅動決策

如何透過AI協助決策讓【判斷標準化】？

企業的管理隨著科技變革歷了幾個階段的轉變。從紙本紀錄各項數據、到企業大規模導入電腦軟體，透過系統輔助將營運流程標準化，科技變革無疑是企業管理的推手。當今AI普及無疑帶來新的變革，避免人類的偏見和情感因素而做出更客觀的判斷，大量的運用AI模型辨識判斷標準化的基礎，運用AI模型做出判斷、結合自動化技術執行判斷結果、確保作業流程能夠快速地被複製到其他場域。

邁向判斷標準化需具備哪些條件？
企業需要建立一個「AI思維」的文化，使他們能夠積極參與AI應用的開發和部署，確保AI策略與商務需求高度連結，進行大量的AI應用開發與部署，並確保數據結構高度模組化，以提高數據品質。使用low-code或no-code工具可以加速AI應用的開發和部署，降低技術門檻。

企業導入AI的挑戰

Profet AI透過其服務超過100間製造企業的經驗，在輔導客戶從議題探索至模型生成落地（即是AI生命週期）的過程中發現多數企業面臨以下四大挑戰：

一、評估AI議題的方法和執行流程不同，缺乏領域專家參與及明確的商務目標來評估AI應用的效益。
二、AI議題執行過程透明度不佳且組織協同不易​，由於AI應用開發過程技術性較高，非技術人員難參與，導致過度依賴技術人員判斷，缺乏領域專家參與，管理層難以追蹤專案進度和資源運用。
三、企業內部獨立解決AI議題，缺乏知識共享導致資訊浪費或錯誤重複，使企業難以快速提升AI能力。
四、缺乏獎勵文化制度來提升員工自主學習使用並分享AI經驗的意願​​

企業AI管理應涵蓋AI全生命週期

AI應用落地的生命循環分為技術與商務視角。目前在市場上較常見從資料科學家的角度思考AI開發與模型運行的循環，即MLOps ，其目的較專注於管理IT技術面。而企業管理的觀點更需關注Business Process/Value ，即AI議題的定義是否具明確的商務目標，讓模型效益可被評估檢視。AI生命週期管理涵蓋了更多細節，特別是在Planning階段的商務需求分析。因此企業需要AI全生命週期管理（AI Lifecycle Management； AILM）。

AILM 如何助企業奠定穩固基礎？

Profet AI研發的AILM解決方案是一個依循AI商業生命週期管理決策需求而誕生的平台，協助企業在解決內外部問題過程中，有效管理執行、監控、決策之間的資訊整合應用。

AILM平台將AI議題探索標準化與常態化，讓組織之間協作更順暢，助企業在各種執行策略發展上有更高度的連結，在數據品質管控上能有更多專家一同參與來提升精確的關鍵要素。

同時，在企業的運作環節上也扮演著職場導師的角色，平台保留專家解決問題的歷程，將經驗與知識能快速擴散，降低傳承所造成的時間與成本，相對的也讓企業避免不必要的知識斷層所造成的無形成本。當企業內AI應用開始擴散，企業便可建立好的獎勵制度文化，透過平台的成果發表機制分享經驗，鼓勵員工持續並積極地思考可利用AI提升工作效率之處。

最後，AILM與AutoML的搭配能夠助企業進行大量AI應用開發及部署，有效加速企業於日常的工作流程中結合AI工具，使各領域議題轉化AI模型，以數據驅動決策、邁向判斷標準化，成為AI應用領先企業！

附檔：判斷標準化＿圖1.png