लाभ:
- स्कीमा नियंत्रण के लिए एक प्रभावी संकेत लिख सकते हैं
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा किए गए निष्कर्षों को सत्यापित करने की आदत आती है
- ऑडिटिंग को कॉर्पोरेट मानक से जोड़ सकते हैं
AI आपके लिए फ़्लोचार्ट को मान्य नहीं करता है. वह जो करता है वह बिना थके या रुके चेकलिस्ट का पालन करता है। निर्णय सदैव इंजीनियर का होता है।
एक अच्छे ऑडिट ऑर्डर में क्या शामिल है
- संदर्भ: क्षमता, लक्ष्य आटे का प्रकार, गेहूं की विशेषताएं, काम के घंटे की धारणा।
- इनपुट: योजना में उपकरण सूची (मार्ग, रोल की लंबाई, छलनी की सतह, शोधक की संख्या)।
- मानक: कंपनी की अपनी चेकलिस्ट या संदर्भ संयंत्र डेटा।
- वांछित आउटपुट प्रारूप: निष्कर्षों की सूची, प्रत्येक खोज के लिए तर्क और गंभीरता रेटिंग।
नमूना संकेत
"नीचे दिया गया प्रवाह चार्ट 300 टन/24 घंटे की क्षमता वाली एक सुविधा के लिए तैयार किया गया था, जिसमें टाइप 550 आटे को लक्ष्य किया गया था। गेहूं कठोर है, प्रोटीन 12.5% है। हमारी चेकलिस्ट के अनुसार योजना की जांच करें: क्षमता-छलनी सतह अनुकूलता, शोधक पर्याप्तता, रिटर्न लाइनों की परिभाषा, आकांक्षा संकेत, नमूना बिंदु। प्रत्येक खोज को 'महत्वपूर्ण/महत्वपूर्ण/जानकारी' के रूप में रेट करें और तर्क लिखें। अनुमान न लगाएं कि आप कहां निश्चित नहीं हैं, 'डेटा अपर्याप्त' कहें।"
अंतिम वाक्य महत्वपूर्ण है: एआई को अनिश्चित होने पर चुप रहने के लिए कहने से निष्कर्ष गढ़ने की उसकी क्षमता कम हो जाती है।
आउटपुट को मान्य करें
आरेख पर प्रत्येक खोज की दृश्य रूप से पुष्टि करें। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का काम सूची को पूरी तरह से लागू करना है, और आपका काम इसकी सटीकता की पुष्टि करना है। असत्यापित निष्कर्ष ग्राहक तक नहीं जाते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे मूल्यवान योगदान नई जानकारी उत्पन्न करना नहीं है, बल्कि बिना किसी रुकावट के आपके द्वारा ज्ञात नियंत्रण को लागू करना है। थकान के दौरान छोड़ी गई वस्तु खराब गुणवत्ता का सबसे आम कारण है।