Wykorzystaj AI do osiągania celów, które mają znaczenie dla Twojej firmy: niższych kosztów, lepszej jakości i sprawniejszych procesów. Xfaang dobiera, trenuje lub dostosowuje modele do zadań Twojej branży, wdraża je w Twoim środowisku i łączy z istniejącymi systemami.
Porozmawiajmy o AI w Twojej firmieKontrola nad danymi. Przetwarzaj zapytania, dokumenty i odpowiedzi modeli we własnej infrastrukturze. Projektujemy wdrożenie zgodnie z zasadami dostępu i wymaganiami dotyczącymi przepływu danych w Twojej firmie. Jeśli jest to potrzebne, cały proces może działać lokalnie.
Modele dopasowane do Twoich zadań. Dobieramy sposób trenowania i dostosowania modeli do celu biznesowego oraz dostępnych danych. Modele językowe możemy dostrajać na przykładach z Twojej branży, a modele predykcyjne i wizyjne trenować do konkretnych zadań. Sprawdzamy ich jakość na przypadkach odpowiadających rzeczywistej pracy Twojego zespołu.
Mniejsza zależność od zewnętrznych dostawców AI. Decyduj, kiedy aktualizować modele i jak je uruchamiać. W pełni lokalne wdrożenie może działać bez zewnętrznego API modelu, a jeśli pozwalają na to wszystkie elementy procesu, również bez połączenia z internetem.
Koszty dopasowane do skali wykorzystania. Porównujemy koszty infrastruktury, utrzymania i użytkowania z alternatywami dostępnymi w chmurze. Przy odpowiedniej skali lokalne wdrożenie może ograniczyć regularne wydatki na zewnętrzne API. Opłacalność zależy od liczby zadań, wymagań sprzętowych i kosztów obsługi.
Od wyboru modelu do działającego rozwiązania
Optymalizuj produkcję. Zwiększaj marżę.
Mierz wpływ na wynik firmy
Zastosowania w różnych branżach
Określamy zadanie. Ustalamy proces, oczekiwane wyniki i mierzalne kryteria sukcesu.
Dobieramy model. Porównujemy rozwiązania pod kątem jakości, licencji, wymagań sprzętowych i warunków wdrożenia.
Przygotowujemy dane. Porządkujemy przykłady do trenowania i osobny zestaw do oceny jakości, uwzględniając zasady dostępu.
Trenujemy, dostosowujemy i sprawdzamy. Zależnie od zadania trenujemy modele predykcyjne lub wizyjne, dostrajamy modele językowe albo konfigurujemy algorytmy optymalizacji planowania. Porównujemy wyniki z obecnym sposobem realizacji procesu.
Wdrażamy i integrujemy. Uruchamiamy rozwiązanie w Twoim środowisku i łączymy je z aplikacjami oraz procesami firmy.
Utrzymujemy i rozwijamy. Monitorujemy jakość, zarządzamy wersjami modeli i sprawdzamy aktualizacje przed ich wdrożeniem.
Wykorzystaj dane produkcyjne, aby znaleźć miejsca, w których tracisz czas, materiały i energię. Tworzymy i wdrażamy modele, które pomagają przewidywać zakłócenia, wykrywać wady i usprawniać planowanie. Efekty porównujemy z wynikami obecnego procesu.
Ograniczaj odpady i poprawki. Wykrywaj wady i identyfikuj warunki procesu związane z pogorszeniem jakości.
Ograniczaj nieplanowane przestoje. Wykorzystuj dane z urządzeń do rozpoznawania sygnałów ostrzegawczych i planowania prac serwisowych.
Usprawniaj planowanie produkcji. Optymalizuj harmonogramy z uwzględnieniem dostępnych mocy, materiałów, przezbrojeń i terminów dostaw.
Lepiej wykorzystuj zasoby. Identyfikuj możliwości zmniejszenia zużycia materiałów i energii na jednostkę gotowego produktu spełniającego wymagania jakościowe.
Poznaj rzeczywiste koszty produkcji. Łącz dane produkcyjne i kosztowe, aby wykrywać kosztowne odchylenia i podejmować lepsze decyzje dotyczące produktów oraz zleceń.
Zaczynamy od konkretnego ograniczenia procesu i mierzalnego celu. Pilotaż pozwala porównać proponowane rozwiązanie z obecnym sposobem pracy oraz uwzględnić koszty wdrożenia i utrzymania przed zwiększeniem skali.
Zależnie od zastosowania mierzymy koszt jednostkowy gotowego produktu, udział odpadów i poprawek, czas nieplanowanych przestojów, wydajność, terminowość dostaw oraz zużycie energii na jednostkę produktu. Jeśli dostępne są wiarygodne dane handlowe i kosztowe, oceniamy także wpływ na ustaloną miarę marży produktów lub zleceń.
Wzrost wydajności przekłada się na wynik finansowy wtedy, gdy dodatkową produkcję można sprzedać lub uwolnione zasoby wykorzystać w innym miejscu. Wpływ na marżę oceniamy po uwzględnieniu kosztów wdrożenia, infrastruktury i utrzymania.
Przykładowe zastosowania, które możemy wspólnie przeanalizować:
Produkcja przemysłowa: optymalizacja planowania, wsparcie utrzymania ruchu na podstawie prognoz, wykrywanie wad, analiza kosztów produkcji oraz pomoc w pracy z dokumentacją techniczną.
Finanse i ubezpieczenia: porządkowanie dokumentów, wydobywanie określonych informacji i wsparcie pracowników w korzystaniu z procedur wewnętrznych.
Usługi prawne i doradcze: wyszukiwanie wiedzy firmowej, klasyfikowanie dokumentów i przygotowywanie projektów treści do weryfikacji przez specjalistę.
Handel i sprzedaż internetowa: klasyfikowanie informacji produktowych, przygotowywanie treści katalogowych i wsparcie zespołów obsługi klienta.
Model, sposób trenowania i kryteria oceny dobieramy do konkretnego zadania oraz dostępnych danych.
Lokalne AI i trenowanie modeli: najczęstsze pytania
Dobieramy, trenujemy lub dostosowujemy modele AI, a następnie wdrażamy je we własnej infrastrukturze klienta. Zakres może obejmować optymalizację produkcji, przygotowanie danych, trenowanie i dostrajanie modeli, integrację z wiedzą oraz systemami firmy, ocenę jakości i utrzymanie.
Dobieramy podejście do zastosowania. W wielu projektach dostosowanie istniejącego modelu jest bardziej praktyczne niż trenowanie nowego modelu bazowego. Dostrajanie zmienia sposób wykonywania wybranych zadań przez model. Podłączenie firmowych źródeł wiedzy pozwala natomiast korzystać z odpowiednich informacji podczas pracy. Oba podejścia można łączyć.
Nie. Zależnie od zadania możemy wykorzystywać modele predykcyjne do danych z urządzeń i procesów, modele wizyjne do kontroli jakości, modele językowe do dokumentów i wiedzy oraz algorytmy optymalizacyjne do planowania. Rozwiązanie dobieramy do celu biznesowego, danych i wymagań wdrożeniowych.
Tak, jeśli cały proces zostanie wdrożony lokalnie. Analizujemy działanie modeli, przetwarzanie dokumentów, wyszukiwanie, integracje i monitoring, aby wymagania dotyczące przepływu danych obejmowały całe rozwiązanie.
Koszty zależą od skali wykorzystania, wielkości modelu, sprzętu i utrzymania. Przed rekomendacją sposobu wdrożenia porównujemy całkowite koszty działania z alternatywami dostępnymi w chmurze.
Lokalne AI i trenowanie modeli obejmuje dobór modeli, ich dostosowanie i środowisko działania. Agentic Services obejmuje agentów wykonujących zadania oraz procesy. Agenci mogą korzystać z lokalnie wdrożonych modeli, jeśli wymaga tego zastosowanie.