916深思AI（5）
AI助力企業(yè)高效運營與質(zhì)量管理
Hanthink & ThinkDeep
在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境中
本文將詳細介紹漢思如何通過三個具體的應(yīng)用場景——SOP助手
在制藥和其他制造行業(yè)
為了解決這些問題，AI SOP助手應(yīng)運而生
更重要的是
例如，在一家制藥企業(yè)中
，某些SOP文件需要定期更新。以往，相關(guān)人員需要查閱大量的SOP文檔來確認文件修訂步驟?div id="4qifd00" class="flower right"> |
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面對日益增長的數(shù)據(jù)量
數(shù)據(jù)分析助手通過自然語言轉(zhuǎn)換成SQL語句的技術(shù)，極大地簡化了這一過程
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自然語言轉(zhuǎn)SQL |
此外，系統(tǒng)內(nèi)置了多種高級分析方法
假設(shè)一個市場分析師想要了解某個產(chǎn)品的銷售趨勢，他只需輸入“按月份統(tǒng)計24年合格的XXXXX產(chǎn)品”
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數(shù)據(jù)統(tǒng)計 |
控制圖分析 |
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過程能力分析 |
時間趨勢分析 |
對比傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析功能，AI數(shù)據(jù)分析有如下優(yōu)勢：
交互方式的變革
，AI分析助手允許用戶通過自然語言提問，即使是非專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員也能輕松理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。無需深入掌握統(tǒng)計學(xué)知識，即可快速獲取有價值的信息，極大地降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。智能歸納總結(jié)
，除了提供原始數(shù)據(jù)和圖表外，AI分析助手能夠?qū)Ψ治鼋Y(jié)果進行智能歸納和總結(jié)，提煉出關(guān)鍵結(jié)論和行動建議。幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)背后的意義。在線實時更新
，利用AI可以在線獲取最新信息的特點，AI數(shù)據(jù)分析助手能為企業(yè)提供更加全面和及時的數(shù)據(jù)分析建議。這意味著企業(yè)不僅可以基于歷史數(shù)據(jù)做出決策，還能根據(jù)最新的市場動態(tài)調(diào)整策略，避免陷入思維定勢。預(yù)測性分析
，通過對過去數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，基于企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)進行深度分析，從而預(yù)測未來趨勢。這種方法不僅可以幫助企業(yè)識別潛在的風(fēng)險和機會，還可以為長期戰(zhàn)略規(guī)劃提供堅實的科學(xué)依據(jù)。在制藥及其他制造行業(yè)中
，及時準確地處理偏差對于保證產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。傳統(tǒng)的偏差管理流程通常耗時較長AI偏差分析助手通過導(dǎo)入企業(yè)的歷史偏差報告，構(gòu)建了一個智能化的知識庫
。當偏差發(fā)生時，用戶可以通過對話形式獲取AI基于歷史偏差報告提供的初步調(diào)查方向，并結(jié)合在線數(shù)據(jù)獲得發(fā)散性建議，以拓寬思路。例如，如果初次分析指向設(shè)備故障可能是原因，AI助手會進一步詢問關(guān)于設(shè)備維護記錄、最近變更等詳細信息，幫助精準定位問題根源。在整個偏差處理過程中
，用戶將采取的具體措施和根本原因反饋給AI助手。系統(tǒng)會持續(xù)跟進并根據(jù)最新進展提供優(yōu)化建議，直至問題解決。例如，在處理一次生產(chǎn)中的異常偏差時，用戶可以根據(jù)AI助手的建議逐步排查可能的原因，并在每次行動后將結(jié)果反饋給系統(tǒng)。最終，AI助手可以根據(jù)對話歷史自動生成詳細的偏差報告，包括所有調(diào)查步驟和措施效果，確保整個過程有據(jù)可查且文檔完整規(guī)范。
偏差處理流程
在一個實際案例中
，一家制藥企業(yè)在生產(chǎn)過程中遇到了一批藥品生產(chǎn)過程關(guān)鍵參數(shù)出現(xiàn)偏差。通過與AI偏差分析助手的多輪對話，工程師們逐步縮小了可能的原因范圍，并最終確定根本原因。通過這一過程，不僅解決了當前的偏差問題，還積累了寶貴的經(jīng)驗，為未來類似問題的處理提供了參考。 |
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引入智能化偏差管理
，企業(yè)運營在多方面獲得優(yōu)化與提升。包括但不限于提高問題解決效率，增強決策能力，改進知識傳承等提升解決問題效率
快速定位根本原因：通過AI助手提供的基于歷史數(shù)據(jù)的初步調(diào)查方向和動態(tài)調(diào)整機制，用戶可以更迅速地識別出偏差的根本原因
多輪對話深入探究：利用多輪對話機制
增強決策支持能力
發(fā)散性建議激發(fā)創(chuàng)新思維：結(jié)合在線實時數(shù)據(jù)
行動計劃跟蹤與優(yōu)化：AI助手能夠持續(xù)跟進用戶的行動計劃
改進知識管理和傳承
自動報告生成促進文檔規(guī)范化：當偏差被解決后
知識庫更新助力持續(xù)改進：每次偏差解決后的報告重新導(dǎo)入AI知識庫
，有助于不斷完善和豐富知識庫內(nèi)容，為未來類似問題的處理提供寶貴的經(jīng)驗參考，形成良性循環(huán)。提高合規(guī)性和審計準備度
記錄詳細過程保障透明度：AI助手記錄了從初次調(diào)查到最后解決問題的所有步驟和措施，增強了偏差處理過程的透明度
，有利于滿足內(nèi)部和外部審計的要求。標準化流程降低風(fēng)險：通過使用偏差分析助手
，企業(yè)可以建立一套標準化的偏差處理流程，從而有效降低因人為因素導(dǎo)致的風(fēng)險，確保所有操作均符合行業(yè)標準和法規(guī)要求。在AI助手開發(fā)過程中，確實遇到了一些問題
，但通過相應(yīng)的解決思路，這些問題都得到了有效的處理。以下是根據(jù)您提供的信息總結(jié)的問題及解決方案：（1）SOP助手
問題一：出現(xiàn)答非所問
，且出現(xiàn)引用混亂的情況解決思路：
• 檢查原始文檔
，確保文檔能夠被正確解析。• 確認文檔的分片是否合理
，以便更準確地提取信息• 檢查檢索方式是否合理，優(yōu)化檢索算法以提高準確性
• 進行提示詞優(yōu)化
（2）數(shù)據(jù)分析助手
問題一：自然語言轉(zhuǎn)SQL的準確度不高
解決思路：
• 查看表以及字段備注是否定義明確
• 預(yù)先向AI提供一些SQL示例進行訓(xùn)練
問題二：數(shù)據(jù)分析的結(jié)果不準確，且分析效率較低
解決思路：
• 針對不同的分析方法
• 使用編碼的方式代替大型模型進行數(shù)據(jù)分析
（3）偏差分析助手
問題一：偏差的檢索結(jié)果和關(guān)聯(lián)不準確
解決思路：
• 進行提示詞優(yōu)化
• 使用RAG Flow對文檔檢索進行優(yōu)化
問題二：對話內(nèi)容解析不穩(wěn)定，導(dǎo)致信息提取不準確
解決思路：
• 進行提示詞優(yōu)化
• 采用插件形式進行系統(tǒng)優(yōu)化
通過這三個場景的應(yīng)用，我們可以看到由漢思提供的AI助手在企業(yè)運營和質(zhì)量管理中的巨大潛力
隨著AI技術(shù)的不斷進步
