空中で AI プロジェクトを取得

すべての人間は恐怖を経験し、それぞれ独自の方法で恐怖を感じます。 AI の世界では、プロセスに慣れていないこと、失敗した場合の専門的な影響、および開始するだけで必要なすべての人々と視点をまとめるという困難なタスクによって、恐怖が駆り立てられます。航空宇宙では、この課題は、資源不足、サプライ チェーンの課題、市場の不安定性によって悪化しています。バラバラでバラバラな大量のデータを追加すると、行き詰まり、失敗したプロジェクト、無駄なお金のレシピができあがります。

起動の失敗は現実です。 Rolls-Royce および Gulfstream との協力から学んだ 3 つの重要な教訓を以下に示します。これにより、AI プロジェクトの離陸が可能になります。

レッスン 1:どうやってゾウを食べますか?

一度に一口。航空宇宙企業は、営業利益率を上げたいと考えています。ダウンタイムの短縮から予測品質、重要な部品の動きの予測まで、多くの機会があります。すべての可能性にとらわれないでください。すぐに達成できるものを見つけて、チームとベンダーの信頼を確立してください。 AI は反復プロセスであるため、これは重要です。データの入手可能性と対象分野の専門知識に一貫性がない場合、プロジェクトは失速します。 Rolls-Royce では、テスト スタンドで予測品質を決定する前に、予知保全とスクラップ削減のユース ケースについて話し合いました。なんで？必要なデータと顧客リソースがすぐに利用でき、機能を統合する道筋が明確だったからです。ここでオッカムのカミソリを考えてみてください。最も簡単な方法が最善です。

レッスン 2:コントロールを失うな

ビジネス部門と IT 部門の間の重要な論点は、誰がこの新しい機能を管理し、どのようにサポートおよび維持するかということです。クラウド ベンダーは、すぐに利用できる手頃な価格のインフラストラクチャを通じて、クイック スタートを売り込んでいます。ビジネスにとって、これは IT プロセスの官僚主義なしで始めるための明確な道筋を表しています。ただし、これは技術的なロックインにつながる可能性があります。すべてのロジック、モデル、およびデータ プロセスが 1 つのプロバイダーのシステム内に閉じ込められている状況。コストが上昇し、柔軟性が制限され、閉じ込められたように感じるでしょう。価値はロジック、モデル、データ構造にあることを忘れないでください。必ずしもインフラストラクチャにあるとは限りません。 Gulfstream では、コンテナー化を活用することでこの罠を回避しました。コンテナー化は、要件とコストに基づいて、インフラストラクチャの任意の組み合わせでロジックと機能を完全に移植、展開、スケーリングできるようにするアプローチです。 Gulfstream は、知的財産の管理を維持し、選択したプロバイダーに拡張することができました。

レッスン 3:真のコストを理解する

素早くシンプルで手頃な価格のユースケースに恋をするのは簡単です.しかし、それを複数のライン、プラント、プロセスに拡張したい場合はどうなるでしょうか?それはまだ速く、簡単で手頃な価格ですか？この点で、クラウド ソリューションは欺瞞的である可能性があります。ストレージは安価ですが、モデルのトレーニングと調整に必要なコンピューティング容量は、データセットが大きくなるにつれてコストが高くなる可能性があります。ある顧客は、4 つのプラント オペレーションにまたがる予知保全モデルのスケーリングに関連して、クラウド コストが 35 倍になると予測しました。ここでも、コンテナー化を使用して、スケーラビリティーのコストを最適化できます。 Rolls-Royce では、コンテナー化を活用して低コストのローカル インフラストラクチャでモデルを再トレーニングし、再トレーニングしたモデルをクラウド環境にデプロイして、最適なアクセスと可用性を実現しました。これにより、スケール コストを年間 5% 未満に抑えることができました。

複雑さ、制御、およびコストを管理することは、あらゆる機械学習または AI の取り組みの成功の鍵です。長年のプロジェクトで開発されたテンプレートを活用して、これらのガイドラインを簡素化し、理解し、主要なプロジェクト チーム間で伝達しています。