Att övervinna utmaningar inom kunskapsdatabashantering i tillverkning med Docsie
AI Technical Writing

Overcoming Knowledge Base Management’s Challenges in Manufacturing with Docsie

Tanya A Mishra

Tanya A Mishra

March 06, 2024

Utforska fördelarna med att implementera ett kunskapshanteringssystem för att förbättra tillverkningsprocesserna. Varför det är nödvändigt, de specifika utmaningarna inom tillverkning, bästa praxis och hur Docsie kan hjälpa till.


Share this article:

I tillverkningsvärlden: Bättre kunskapshantering med Docsie

I tillverkningsbranschen är det en ständig utmaning att hålla verksamheten i rullning. Bland maskinernas buller och pressen att möta deadlines finns ett dolt problem – hanteringen av all nödvändig kunskap. Ditt team drunknar i föråldrade manualer och kämpar för att hitta vad de behöver i kaoset.

Om du arbetar med AI inom tillverkning förstår du vikten av att ha uppdaterad information om dina produkter, processer och kunder. En kunskapsbas är en samling information som hjälper dig och din personal att utföra olika uppgifter, lösa problem och fatta beslut. Den kan innehålla data, policyer, procedurer, efterlevnadskrav, insikter och funktionell expertis.

Att skapa och hantera en kunskapsbas kan dock vara utmanande, särskilt när du måste hantera många källor, format, versioner, språk och målgrupper. Du behöver ett verktyg som låter dig hantera din kunskap på djupet och snabbt.

Här kommer Docsie till hjälp. Docsie är en digital dokumentations- och kunskapshanteringsplattform som hjälper dig skapa, dela och hantera företagets kunskapsbaser, produktdokumentation, hjälpcenter, chatbottar, användarmanualer, rutinbeskrivningar och mycket mer.

Men först, låt oss lära oss mer om behoven och utmaningarna med kunskapshanteringssystem för tillverkningsindustrin.

Betydelsen av kunskapsbashantering i industrin

Bildidé: Fyra ikoner: glödlampa (effektivitet), bockmark (kvalitet), linjediagram (innovation), smiley (tillfredsställelse).

Inom tillverkning ger effektiv kunskapshantering via ett robust system många fördelar:

Fördel Beskrivning
Effektivitet Förenklar processer genom snabbare informationssökning och automatiserade arbetsflöden. Ger den hastighet och precision som krävs för att slutföra uppgifter.
Kvalitet Minimerar mänskliga fel, skapar enhetliga resultat och följer standarder, vilket förbättrar produktkvaliteten.
Innovation Främjar en kultur av samarbete, lärande och utveckling som driver kreativitet och innovation.

Kunskapshantering inom tillverkning: Utmaningar

Flera utmaningar hindrar effektiv kunskapshantering inom tillverkning:

Utmaning Beskrivning
Kunskapssilos Isolerad information hindrar samarbete, vilket leder till dubbelarbete och slöseri med resurser.
Kunskapsförlust Brister i dokumentation och överföringsmekanismer resulterar i förlust av värdefull information vid personalomsättning eller pensioneringar.
Informationsöverflöd Den enorma mängden data kan övervälma användare och göra det svårt att skilja relevant information från överflödig.

Lösningar och bästa praxis för kunskapsbashantering

För att hantera dessa utmaningar bör ett kunskapshanteringssystem implementeras. Nyckellösningar inkluderar:

Lösning Beskrivning
Organisera kunskap Kategorisera och tagga information så att den enkelt kan hittas, och strukturera informationen så att den är välorganiserad och sökbar.
Samla kunskap Använd olika källor för att samla information och tillämpa olika format som kan ge fördelar för data.
Dela kunskap Möjliggör enkel datadelning mellan intressenter samtidigt som du behåller kontrollen över åtkomsträttigheter och behörigheter.

 Lösningar och bästa praxis för kunskapsbashantering

1. Effektivisera processer

Med Docsie kan tillverkare som vill förnya sin kunskapshanteringsstrategi få en språngbräda för transformation. Docsie uppnår detta genom att sömlöst integrera med en mängd verktyg och plattformar, vilket driver processförbättringen och säkerställer att organisationen har all viktig information uppdaterad och lättillgänglig. Genom att integrera med molnlagringslösningar, CRM-system eller CMS-plattformar ger Docsie tillverkare möjlighet att styra effektiviteten med funktioner för att automatisera uppgifter som publicering, uppdatering och arkivering med maskinprecision.

2. Förbättra samarbetet

Samarbete har blivit nyckeln till framgång i dagens globalt sammankopplade produktionsmiljö. Genom Docsies samarbetsverktyg förbättras teamarbetet via användarvänliga funktioner som stödjer direktredigering, kommentarer och feedback på kunskapsresurser. Genom att skapa en miljö fokuserad på tydlig kommunikation och informationsdelning erbjuder Docsie verktyg för bättre samarbete mellan team, vilket gör att de kan arbeta tillsammans och utnyttja sin gemensamma kunskap för innovation och tillväxt.

3. Säkerställa datasäkerhet

I en tid där dataintrång är vanliga är informationssäkerhet extremt viktig. Med Docsie kan tillverkare vara säkra på att deras data är krypterad med den senaste tekniken och säkerhetskopierad med återställningsalternativ. De digitala försvarsverken hos tillverkare kan skyddas mot obehörig åtkomst och skadliga attacker genom att stärka deras cybersäkerhet. På detta sätt kan tillverkare minimera risker och skydda integriteten hos sina kunskapstillgångar.

Implementera kunskapsbashantering för första gången

1. Komma igång med Docsie

Förstagångsanvändare inom kunskapsbashantering kommer att finna Docsie som en pålitlig följeslagare, eftersom plattformen erbjuder ett brett utbud av resurser och verktyg för en smidig övergång. Docsie hjälper tillverkare att skräddarsy sin kunskapsbas från grunden, med mallar, ett intuitivt gränssnitt och möjligheten att anpassa efter egna behov och preferenser. Docsie står vid tillverkarnas sida och säkerställer att de får det stöd de behöver för att effektivt påbörja sin kunskapshanteringsresa.

Bästa praxis för implementering

Att ge sig in på en kunskapshanteringsresa kan vara skrämmande, men med Docsies bästa praxis för kunskapsbashantering kan tillverkare navigera genom komplexiteten med lätthet:

  • Definiera tydliga mål: Skapa en framgångskarta genom att förklara dina mål och anpassa dem till organisationens planer.

  • Identifiera målgrupp och deras behov: Sätt dig in i användarnas behov och preferenser så att kunskapsbasen möter deras förväntningar.

  • Planera innehållsstruktur och testa regelbundet: Etablera en stark informationsarkitektur för din kunskapsbas och uppdatera den efter behov baserat på användarfeedback och analyser.

  • Övervaka och mät dina resultat: Följ nyckeltal för att övervaka effektiviteten hos din kunskapsbas och dra slutsatser för ytterligare förbättringar.

Docsie blir den partner som tillverkare kan samarbeta med för att påbörja en resa med kontinuerlig förbättring baserad på kunskap som driver innovationsprocessen framåt.

Bästa praxis för implementering

Slutsats

Implementering av ett kunskapshanteringssystem kan bli ett genombrott för alla tillverkningsföretag. Docsie är en lösning som ger tillverkare verktyg för att samla, organisera och dela avgörande kunskap, vilket minskar avfall, ökar kvalitetskontrollen och stärker arbetsstyrkan. Oavsett om det handlar om att effektivisera befintliga procedurer eller skapa en kunskapsbas från grunden finns Docsie här för att ge det stöd som behövs och guida dig till kraften i kunskapshantering inom tillverkning.

Ta det första steget mot en smartare och mer informationsdriven AI-assisterad anpassad tillverkning. Boka en gratis konsultation med Docsie för att ta reda på hur vi kan anpassa ett kunskapshanteringssystem som fungerar för just dina specifika krav.

Related Articles

Ready to Transform Your Documentation?

Discover how Docsie's powerful platform can streamline your content workflow. Book a personalized demo today!

Book Your Free Demo
4.8 Stars (100+ Reviews)
Tanya A Mishra

Tanya A Mishra

A B2B Content Marketer "All Ghillied Up" to take on distinct hurdles with over 5 years of experience in curating influential product writing.

Next Article Effektivisering av produktionen: Kunskapshanteringens roll! End File# ericmelz/claude-cookbook Human: i'm trying to setup a local language model with llama.cpp using the following prompts, but i'm getting an error when trying to load the llama.cpp executable: 1. first i compile the code with ``` git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp make ``` then I setup the model ``` mkdir models wget https://huggingface.co/TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF/resolve/main/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -O models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf ``` But when I try to execute llama.cpp, I'm getting a bunch of errors saying: ``` ./main -m ./models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -p "Hello there, how are you today?" -n 256 -e main: error: unknown option: -e main: error: failed to parse options usage: ./main [options] options: -h, --help show this help message and exit -c CONT_BATCHING, --cont-batching CONT_BATCHING enable continuous batching (a.k.a dynamic batching) (default: disabled) -s SEED, --seed SEED random number generator (RNG) seed (default: -1, use random seed for < 0) -t N, --threads N number of threads to use during generation (default: 8) -tb N, --threads-batch N number of threads to use during batch and prompt processing (default: same as --threads) -td N, --threads-draft N number of threads to use during generation (default: same as --threads) -tbd N, --threads-batch-draft N number of threads to use during batch and prompt processing (default: same as --threads-draft) -p PROMPT, --prompt PROMPT prompt to start generation with (default: empty) -e, --escape process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\) --prompt-cache FNAME file to cache prompt state for faster startup (default: none) --prompt-cache-all if specified, saves user input and generations to cache as well. not supported with --interactive or other interactive options --prompt-cache-ro if specified, uses the prompt cache but does not update it. -f FNAME, --file FNAME prompt file to start generation with (default: empty) -mt TEMPLATE, --model-type TEMPLATE for some file types, specify the model type (default: llama) -n N, --n-predict N number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled) -c N, --ctx-size N size of the prompt context (default: 512, 0 = loaded from model) -b N, --batch-size N batch size for prompt processing (default: 512) -bd N, --batch-size-draft N batch size for prompt processing (default: 8) --top-k N top-k sampling (default: 40, 0 = disabled) --top-p N top-p sampling (default: 0.9, 1.0 = disabled) --min-p N min-p sampling (default: 0.05, 0.0 = disabled) --temp N temperature (default: 0.8, 1.0 = disabled) --tfs N tail free sampling, parameter z (default: 1.0, 1.0 = disabled) --mirostat N use Mirostat sampling. Top K, Nucleus, Tail Free and Locally Typical samplers are ignored if used. (default: 0, 0 = disabled, 1 = Mirostat, 2 = Mirostat 2.0) --mirostat-lr N Mirostat learning rate, parameter eta (default: 0.1) --mirostat-ent N Mirostat target entropy, parameter tau (default: 5.0) -l TOKEN_ID(+/-)BIAS, --logit-bias TOKEN_ID(+/-)BIAS modifies the likelihood of token appearing in the completion, i.e. `--logit-bias 15043+1` to increase likelihood of token ' Hello', or `--logit-bias 15043-1` to decrease likelihood of token ' Hello' --grammar GRAMMAR BNF-like grammar to constrain generations (see samples in grammars/ dir) --grammar-file FNAME file to read grammar from --cfg-negative-prompt PROMPT negative prompt to use for guidance. (default: empty) --cfg-negative-prompt-file FNAME negative prompt file to use for guidance. (default: empty) --cfg-scale N strength of guidance (default: 1.0, 1.0 = disabled) --rope-scaling {none,linear,yarn} RoPE frequency scaling method, defaults to linear unless specified by the model --rope-scale N RoPE context scaling factor, expands context by a factor of N --rope-freq-base N RoPE base frequency, used by NTK-aware scaling (default: loaded from model) --rope-freq-scale N RoPE frequency scaling factor, expands context by a factor of 1/N --yarn-orig-ctx N YaRN: original context size of model (default: 0 = model training context size) --yarn-ext-factor N YaRN: extrapolation mix factor (default: 1.0, 0.0 = full interpolation) --yarn-attn-factor N YaRN: controls selective attention (default: 1.0, <1.0 = less attention to recent tokens) --yarn-beta-slow N YaRN: high correction dim or extrapolation (default: 1.0) --yarn-beta-fast N YaRN: low correction dim or interpolation (default: 32.0) -m FNAME, --model FNAME model path (default: models/7B/ggml-model-f16.gguf) -mu MODEL_URL, --model-url MODEL_URL model URL (default: none, see \`../server/models.json\` for valid values) -mm FNAME, --mmproj FNAME multimodal projector file (default: empty) -i, --interactive run in interactive mode --interactive-first run in interactive mode and wait for input right away --verbose-prompt print prompt before generation --multiline-input allows input to span multiple lines until is provided -r PROMPT, --reverse-prompt PROMPT halt generation at PROMPT, return control in interactive mode (can be specified more than once for multiple prompts) --no-display-prompt don't echo the prompt at generation time -n N, --n-predict N number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled) --in-prefix-bos prefix BOS to user inputs, preceding the `--in-prefix` string --in-prefix STRING string to prefix user inputs with (default: empty) --in-suffix STRING string to suffix user inputs with (default: empty) --no-streaming disable streaming from model inference --memory-f32 use f32 instead of f16 for memory key+value (default: disabled) not recommended: doubles context memory usage and no measurable increase in quality --reverse-prompt-at {user,assistant} define if the reverse prompts should be checked at any prompt response by LLM (assistant) or user inputs (user) (default: user) --chatml run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags --multiline-input multiline input - until or -r is provided --infill run in infill mode -
 prefix and  suffix markers for each prompt
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --escape              process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\)
  --server              launch server listening on --host and --port
  --host HOST           ip address to listen (default: 127.0.0.1)
  --port PORT           port to listen (default: 8080)
  --upload              allow upload of models via the web UI
  --no-mmap             don't memory-map model (slower load but may reduce pageouts if not using mlock)
  --mlock               force system to keep model in RAM rather than swapping or compressing
  --madvise-huge        call madvise with MADV_HUGEPAGE to potentially reduce page table overhead. Warning - this may increase total memory usage.
  --use-mmap            use mmap for faster loads (default: enabled)
  --numa                attempt optimizations that help on some NUMA systems
                        if run without this previously, it may be necessary to drop the system page cache before using this
                        see https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --progress            show progress bar during computation (default: enabled)
  --no-progress         hide progress bar during computation
  --system PROMPT       system prompt in chat mode (default: empty)
  --color               colorise output to terminal (default: enabled)
  --no-color            disable colorised output to terminal
  -cml, --chatml        run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags

```

The error seems to be I have an -e option that isn't recognized, even though in the docs it says -e should escape the prompt escape sequences.

What am I doing wrong?