结果:本研究将结果分为四大主题——促进因素、障碍、趋势和实施 AI 的策略。我们的研究强化了 TOE 框架和 Roger 的 DOI 理论在研究 AI 采用方面的相关性。组织因素(例如高层管理支持、战略路线图、熟练资源的可用性和企业文化)影响了 AI 的采用。缺乏数据或数据质量差是他们面临的主要挑战。有关数据的隐私法以及监管瓶颈进一步加剧了这一问题。我们还确定了标准 AI 实现并将其映射到他们的 AI 技术上。我们发现他们中的大多数都利用 AI 的图像和自然语言处理功能来自动化他们的流程。在实施方面,公司与合作伙伴合作以获取客户数据并使用联邦学习。
解决方案进行了广泛的资格测试后,Championx通过NIMS产品选择过程将SICI12589A确定为替代产品。现场试验证明了该产品在腐蚀控制中的表现优于现有产品,并且水分析显示了尺度沉积已被阻止。的变化不仅导致了大量的直接成本节省和提高的性能,而且通过消除大约125吨替代上列出的年度化学使用情况,对环境影响也有了很大的改善。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者(此版本于 2022 年 7 月 29 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.07.27.501738 doi:bioRxiv 预印本
这篇硕士论文是由两名就读阿格德大学信息系统硕士学位的学生完成的。从本科学位的第一学期开始,我们就在大多数项目上进行了合作。我们对大数据的兴趣早在学习期间就已显现,从那时起我们就一直渴望扩展这方面的知识。尤其是组织如何将其数据与人工智能联系起来,我们发现这很有趣,因为人工智能在技术领域和媒体领域都越来越普遍。在决定论文主题时,我们很快就达成一致,我们想研究数据以及数据如何影响组织决策和文化。然后,范围缩小到人工智能和组织文化。我们能够研究这一点,这要归功于精心设计的硕士课程和支持性的导师。我们特别要感谢我们的导师、UiA 信息系统教授 Ilias Pappas 在整个过程中给予的大力帮助和指导。