Machine Learning/AI - teknologier med muligheder

Machine Learning er et gæt på, hvad der vil ske, baseret på, hvad der er sket. Med AI kan vi bearbejde og udnytte dette gæt i vores ML løsning.

Machine Learning åbner mange nye og spændende muligheder, men samtidig kan alle mulighederne betyde, at det kan være svært at finde ud af, hvordan man kommer i gang med at arbejde med machine learning.

Med 3 simple skridt, kan vi finde frem til, om der er basis for at starte et Machine Learning (ML) projekt op i jeres virksomhed.

Besvare om ML kan anvendes og skabe værdi i jeres problemstilling?
Identificere et muligt pilotprojekt og arbejde videre derfra.
Inkluder hele virksomheden og del resultaterne med alle interessenter.

Kan Machine Learning skabe værdi for jer?

Det er essentielt, at I altid starter med at identificere behovet og de mulige problemstillinger, som I håber på at løse med ML, samt hvilke fordele I ønsker at opnå med løsningen. På den måde adskiller projekter med ML sig ikke fra andre projekter.

Det er ofte fristende at kaste sig ud i anvendelse af en masse spændende værktøjer med imponerende funktionalitet, men det hele kan ende med at være spildt, hvis det viser sig, at Machine Learning ikke er den rette løsning på virksomhedens egentlige problemstilling. Eller hvis det viser sig, at udfordringen kunne være løst og gevinstrealiseringen opnået mindst lige så godt med et mere simpelt værktøj.

Start et pilot projekt og arbejd fra de resultater

Når I har et klart billede af den problemstilling, I vil arbejde med, og hvordan ML passer ind den problemstilling, så anbefaler vi, at I starter med en lille og overskueligt projekt som I så bygge videre på.

Hvis I ikke i det små kan demonstrere, at ML kan løse en udfordring, så er det heller ikke sandsynligt, at store, komplekse systemer giver løsningen.

Anvendelse af ML er en iterativ proces, hvor man hele tiden bygger videre på det, man har, og forfiner løsningen. Når I har skabt de første synlige resultater med en simpel løsning, så kan I derefter udvide den med stadig større og mere komplekse systemer.

Inkluder hele virksomheden

Machine learning-projekter kan kræve store forpligtelser, hvad angår tid og ressourcer. Derfor er det vigtigt at synliggøre, hvordan det skaber værdi.

Men endnu vigtigere er det at skabe tryghed i resten af organisationen, for at de resultater, der skabes, er rigtige og pålidelige i den sammenhæng, de skal bruges. ML giver ofte anderledes måder at løse en opgaver på, og det kan skabe en naturlig modstand i resten af organisationen, hvis den ikke har været med på hele rejsen.

Selv om man f.eks. kan påvise, at predictive maintenance af en given sorer – der er baseret på en Machine Learning-algoritme og trænet på logdata og historisk information om fejl – bedre kan betale sig, end det kan at udskifte målecensorer, når de fejler, så kan det være meget svært at overbevise resten af virksomheden om dette, hvis det kommunikeres reaktivt.

Hos Systemate har vi de bedste folk til at guide jer igennem et Machine Leaning projekt, og vi tager jer gerne med på hele rejsen. Fra at besvare om ML kan give jer værdi i jeres problemstilling, til udarbejdelse af pilot projekt og til den endelige implementering. Vi sikre, at I får den rigtige løsning for jer, og dermed den bedste værdi af jeres tid og ressourcer.