一家航空航天国防公司在 IBM 的帮助下统一其相异的数据。
航空航天与国防科技领域的全球领导者 Lockheed Martin 与 IBM 合作,从其有价值但不连贯的数据开始,利用 AI 实现业务转型。在 IBM 的帮助下,Lockheed Martin 简化了其数据环境,并克服了数据整合的复杂性,
最终获得了一个统一、可访问的数据库,可执行规模化 AI 实验,以及使用智能体式 AI 进行工作流和员工交互。
减少数据和 AI 工具。
数据系统和工具被一个集成平台所取代。
数据目录定义自动化。
从 46 个系统转变为单个集成平台。
由于存在多个数据湖和 46 个不同的数据管理、数据分析和商业智能系统,该公司之前一直面临着数据孤岛的困扰。
在 IBM 的帮助下,Lockheed Martin 公司用单一、互联和可访问的环境取代了这些系统。一旦建立了统一、可扩展的数据基础,该公司便能够访问其最高质量的数据,然后充分利用这些数据来推动强大的 AI 生态系统的创建。
在安全的 AI Factory 中,工程师利用开放式 AI 进行快速、大规模的构建。
可访问的数据为 Lockheed Martin AI Factory 提供了动力;这是一个安全的 AI 生态系统,10,000 名工程师可以在其中快速构建、迭代和部署大规模 AI 解决方案。IBM® Granite 是一系列开放式 AI 模型,可加速 AI Factory 内的应用程序部署,让工程师能够快速大规模推出智能解决方案。
AI Factory 中开发的智能体框架和高级虚拟代理帮助公司更好地管理工作流,简化人与技术之间的交互,并通过自动化和优化提高效率。这项技术促成了一项利用 AI 转变内部运营的计划。
当员工使用智能体式 AI 进行研究时,Lockheed Martin 能够体验到更快、更准确的响应。
他们正在构建自己的内部 AI 引擎,以提高效率、简化运营并在企业范围内实现成本效益。使用 watsonx 构建的生成式 AI 模型可让员工使用自然语言查询源数据,从而消除了对专业编码的需求。Lockheed Martin 还得以通过 watsonx 对话式 AI 聊天机器人优化员工咨询和人力资源事务的管理。借助这些 AI 助手,企业对员工问题的快速响应流程得到了简化,人力资源运营效率实现了提升。
生成式 AI 问答试点项目的早期结果显示,示例问题响应的准确性有显著提高:采用提示工程时从 45.45% 上升到 56.8%,采用查询优化时上升到 66.0%。
通过提示工程实现响应准确率跃升
通过使用 watsonx 进行查询优化,实现 AI 响应准确性的大幅提升
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示例仅供说明之用。实际结果将因客户配置和条件而异,因此通常无法提供预期的结果。