评测方法
预测工业AI成败的六项指标
用这些权重在您自己的演示中给任何平台打分。它们与采购评分表中的权重相同。
| 评分项 | 权重 | 评估内容 |
|---|---|---|
| 价值实现速度 | 20% | 从安装到首个经验证、可变现洞察的时间。以天计胜过以周计；以季度计意味着失败。 |
| ML深度与可解释性 | 20% | 平台能发现未知根因（在工艺变量上做无监督学习），还是只会盯人工设定的阈值？工程师能看到告警触发的原因吗？ |
| 无需数据科学家即可使用 | 15% | 工艺和设备工程师能独立操作，还是厂商默认您有专职数据团队？ |
| 集成与数据采集 | 15% | 对接现有传感器、PLC和历史数据库；所需硬件；接入第一条产线的时间。 |
| 已验证成果 | 15% | 经核实、可查证、附带数字的成果（废品率%、能耗%、停机小时）跨行业、跨年度。 |
| 商务可及性 | 15% | 入门价格、试点与试用条件、对中型工厂（而不仅是大集团）的合同灵活性。 |
如何使用评分标准
每项指标按1到5分给每家厂商打分，尽量使用您自己的数据。没有数字的承诺在已验证成果一项不得分。要求厂商书面承诺在您产线上获得首个验证结果的日期。如果工厂优先级不同，可以调整权重，但要在第一次演示前写下新权重。