L'intelligenza artificiale può essere efficace solo quanto i dati da cui apprende, e i dati di qualità sono notoriamente disordinati. I risultati delle ispezioni risiedono in uno strumento, i reclami in un altro e le registrazioni dei fornitori in un terzo. Metà della storia reale è spesso sepolta in commenti in formato testo libero digitati in fretta.
Prima che qualsiasi modello venga addestrato, il team ha bisogno di un livello di dati connesso e affidabile. Ciò significa concordare definizioni comuni e collegare le registrazioni tra i sistemi tramite identificatori condivisi. Significa anche implementare controlli di base in modo che i dati errati vengano rilevati al momento dell'inserimento piuttosto che scoperti mesi dopo.
Concetto chiave
Un sistema di gestione della qualità (QMS) autonomo e affidabile inizia con dati di qualità puliti, connessi e definiti in modo coerente, perché dati scadenti producono silenziosamente decisioni di intelligenza artificiale sicure ma errate.
Esempio pratico
Uno stabilimento scopre che il termine "difetto" indica un pezzo scartato su una linea e un pezzo rilavorato su un'altra, quindi standardizza la definizione prima di addestrare un modello, evitando che l'intelligenza artificiale confronti registrazioni dissimili.
Procedura standard
- 1Mappare ogni fonte che contiene dati relativi alla qualità.
- 2Definire termini condivisi e identificatori univoci per prodotti, lotti e processi.
- 3Aggiungere regole di validazione al punto di inserimento dei dati.
- 4Collegare le fonti in un unico livello di dati accessibile.
- 5Assegnare responsabili per l'accuratezza di ogni flusso di dati.
Sintesi della lezione
- ✓Dati sparsi e incoerenti rappresentano il maggiore ostacolo iniziale.
- ✓Le definizioni condivise sono importanti quanto l'integrazione tecnica.
- ✓La proprietà dei dati mantiene affidabili i dati di qualità nel tempo.