लाभ:
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता को दिए जाने वाले इनपुट को पूर्व-व्यवहार्यता के लिए तैयार कर सकते हैं
- आलोचनात्मक दृष्टि से परिणाम का निरीक्षण कर सकते हैं
- ग्राहक को खाता उपलब्ध करा सकते हैं
पूर्व-व्यवहार्यता गणनाओं की एक दोहरावदार श्रृंखला है: क्षमता से उत्पादन तक, उत्पादन से राजस्व तक, राजस्व से भुगतान समय तक। कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस श्रृंखला को शीघ्रता से स्थापित करती है; यदि इनपुट सही हैं, तो आउटपुट सुसंगत होगा।
इनपुट आपको देने होंगे
- लक्ष्य क्षमता (टन/24 घंटे) और दैनिक कार्य घंटों की धारणा।
- लक्ष्य आटे का प्रकार और अपेक्षित उपज।
- गेहूं खरीद मूल्य और आटा/चोकर बिक्री मूल्य (क्षेत्रीय)।
- ऊर्जा इकाई मूल्य और अनुमानित स्थापित शक्ति।
- कर्मियों की संख्या और लागत.
- निवेश मदों की सूची (उपरोक्त इकाई से)।
अनुरोधित आउटपुट
वार्षिक उत्पादन, वार्षिक आय, वार्षिक परिचालन व्यय, सकल लाभ, सरल भुगतान अवधि और संवेदनशीलता विश्लेषण (क्या होगा यदि गेहूं की कीमत ±10% बदलती है, उपज ±1 अंक बदलती है)।
ऑडिट: नंबर कहां से आया?
गणना करते समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुमान लगा सकती है। प्रत्येक संख्या का स्रोत पूछें: "आपको यह ऊर्जा खपत कहाँ से मिली?" यदि यह उत्तर नहीं दे पाता है, तो उस पंक्ति को व्यवहार्यता से हटा दिया जाता है या आपके डेटा से बदल दिया जाता है।
कीमतें मत बनाओ और एआई को ऐसा करने मत दो। यदि कोई अज्ञात वस्तु है, तो "निर्धारित किया जाना है" लिखें; एक बना-बनाया नंबर बाद की सभी गणनाओं को दूषित कर देता है।