एंटरप्राइज़ AI,
रणनीति से शासन तक

एंटरप्राइज़ AI परामर्श सेवाएं: AI रणनीति, कस्टम AI सिस्टम, LLM एकीकरण सेवाएं, और AI शासन, एक जवाबदेह परिचालन मॉडल में।

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01 / सेवा
रणनीति
AI तैयारी, उपयोग-मामलों की प्राथमिकता, और कार्यकारी रोडमैप।
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02 / सेवा
सिस्टम
कस्टम AI सिस्टम: LLM एप्लिकेशन, AI एजेंट, और RAG।
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03 / सेवा
एकीकरण
लेगेसी एकीकरण, API ऑर्केस्ट्रेशन, और वर्कफ़्लो ऑटोमेशन।
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04 / सेवा
शासन
सुरक्षा समीक्षा, मॉडल निगरानी, और अनुपालन संचालन।
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प्रोडक्शन एआई,
संपूर्ण

उत्पाद, समाधान और सेवाएँ एक शासित प्लेटफ़ॉर्म पर, आपके डेटा पर आधारित, ऑडिट के लिए जवाबदेह।

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01 / उत्पाद
AI सहायक
आपके सिस्टम से उत्तर, कार्य लिए गए, हर प्रतिक्रिया दर्ज की गई।
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02 / उत्पाद
सेवा प्रबंधन
IT और कर्मचारी सेवा में अधिक टिकट स्वचालित रूप से हल करें।
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03 / उत्पाद
एंटरप्राइज़ खोज
आपके चलाने वाले हर सिस्टम में एक अनुमति-जागरूक उत्तर।
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04 / उत्पाद
एजेंट स्टूडियो
ऐसे एजेंट बनाएं और नियंत्रित करें जो वास्तविक कार्य करते हैं, सीमाओं के भीतर।
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AI समाधान,
टीम और परिणाम के अनुसार

टीम, परिणाम और उद्योग के अनुसार एंटरप्राइज़ AI समाधान देखें, ITSM ऑटोमेशन और स्व-सेवा से लेकर कम लागत और तेज़ ऑनबोर्डिंग तक।

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01 / उद्योग
वित्तीय सेवाएं · स्वास्थ्यसेवा · अधिक
विनियमित, उच्च-जोखिम वाले क्षेत्र प्रत्येक के साथ एक ठोस उपयोग मामला।
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02 / उद्योग
सरकारी क्षेत्र
सुरक्षित, ऑडिट करने योग्य सार्वजनिक क्षेत्र AI।
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SOC 2 · ISO 27001 · अनुरोध पर डेटा रेजिडेंसी
CS.03 कार्य: विनिर्माण

निरीक्षण, एकीकृत.

एक सटीक पुर्ज़े बनाने वाली निर्माता कंपनी ने अपने मौजूदा MES के माध्यम से उत्पादन लाइन पर विज़ुअल निरीक्षण लागू किया। ऑपरेटरों को अलग डैशबोर्ड की आवश्यकता नहीं पड़ी।

सेक्टर
विनिर्माण
प्रणाली
कंप्यूटर विज़न + MES एकीकरण
समय
प्रोडक्शन तक 10 सप्ताह
01 / चुनौती

मैन्युअल लाइन से निकलने वाली खामियाँ।

दो उत्पादन लाइनों पर दृश्य निरीक्षण अंतराल पर भागों के नमूने लेने वाले ऑपरेटरों पर निर्भर करता है। सैंपलिंग का मतलब था कि कुछ दोषपूर्ण इकाइयाँ अगले चरण में भाग गईं, बाद में पकड़ना महंगा था, शिपमेंट के बाद पकड़ना और भी बुरा। एक पूर्व विज़न पायलट ने एक प्रयोगशाला परीक्षण में अच्छी सटीकता संख्याएँ उत्पन्न की थीं, लेकिन वह उन प्रणालियों से कभी नहीं जुड़ा था जो इसे कार्य करने देती थीं: एमईएस में कोई रास्ता नहीं था, जब यह किसी हिस्से को चिह्नित करता है तो क्या होता है, इसके लिए कोई परिभाषित प्रक्रिया नहीं थी।

02 / दृष्टिकोण

प्लांट फ्लोर के लिए बनाया गया, डेमो के लिए नहीं।

हमने एकीकरण से शुरुआत की, मॉडल से नहीं। विज़न सिस्टम किनारे पर चलता है, मौजूदा लाइन-साइड कैमरों के साथ इनलाइन होता है, और प्रत्येक निरीक्षण परिणाम सीधे एमईएस में एक मूल घटना के रूप में लिखा जाता है, पास, फ़्लैग, या होल्ड, उसी इवेंट स्कीमा का उपयोग करके जो संयंत्र के अन्य सिस्टम पहले से ही उपभोग करते हैं। ऑपरेटरों के लिए सीखने के लिए कोई नया डैशबोर्ड नहीं।

होल्ड जारी करने से पहले तेजी से दृश्य पुष्टि के लिए ध्वजांकित हिस्से मानव तक पहुंचते हैं, इसलिए किसी लाइन को रोकने से पहले सिस्टम के निर्णय की जांच की जाती है।

03 / आर्किटेक्चर

किनारे का अनुमान, एमईएस-मूल घटनाएँ।

लाइन के समय के भीतर विलंबता को बनाए रखने के लिए प्रत्येक निरीक्षण बिंदु पर एज हार्डवेयर पर अनुमान चलता है। परिणाम एमईएस को मानक घटनाओं के रूप में पोस्ट किए जाते हैं; एक हल्का ऑपरेटर कंसोल ध्वजांकित फ़्रेम और तेज़ मानव जांच के लिए आत्मविश्वास दिखाता है। सभी निरीक्षण निर्णय, मॉडल और मानव, प्रति भाग एकल ऑडिट लॉग पर कायम रहते हैं।

अंजीर। 01: निरीक्षण टोपोलॉजी
04 / परिणाम

कम पलायन, समान लाइन गति।

समय को धीमा किए बिना दोनों लाइनों पर कवरेज को नमूना से पूर्ण इनलाइन निरीक्षण में स्थानांतरित कर दिया गया, क्योंकि अनुमान और मानव जांच दोनों मौजूदा चक्र के अंदर चलते हैं। ऑपरेशन की पहली पूरी तिमाही में पलायन-दोष दर में गिरावट आई, प्रत्येक पकड़ का पता एक विशिष्ट फ्रेम और निर्णय से लगाया जा सकता है।

43%
दो उत्पादन लाइनों में पलायन-दोष में कमी
100%
नमूना कवरेज से ऊपर, निरीक्षण की गई इकाइयों की संख्या
0
समय समय पर लाइन में जोड़ा गया

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