Avere un impatto: IoT e Machine Learning nel mondo degli affari (Amay Barange)

Due è meglio di uno, no? Questo è senza dubbio vero nel caso dell'IoT e del machine learning. Queste due tecnologie più popolari e di tendenza stanno offrendo un solido sistema di crescita per le aziende se implementate insieme correttamente. Se combinati, ti aiutano a sbloccare il vero potere dei dati e ad aumentare l'efficienza aziendale, le vendite e le relazioni con i clienti.

Pertanto, l'incorporazione dell'IoT e dell'apprendimento automatico nelle aziende è vista su larga scala. Discuteremo alcune delle aree popolari in cui vengono utilizzate queste tecnologie. Prima di ciò, vediamo alcune statistiche intorno a loro.

Statistiche che mostrano la tendenza di IoT e ML
Secondo l'analisi dell'IoT, entro la fine del 14.4 il mondo avrà 2022 miliardi di dispositivi connessi all'IoT, il 10% in più rispetto all'anno precedente.

Entro il 2025, questo numero raggiungerà circa 27 miliardi, indicando chiaramente che le aziende lo stanno rapidamente adottando. Il mercato dell'apprendimento automatico, d'altra parte, dovrebbe superare la soglia dei 200 miliardi di dollari entro il 2025. Queste cifre sono sufficienti per affermare con sicurezza che il mercato dell'IoT e dell'apprendimento automatico non rallenterà in qualsiasi momento, ma aumenterà tempo.

Ora sorge una domanda: quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'IoT e dell'apprendimento automatico nel mondo degli affari? Per prima cosa, sapere come lavorano insieme ti aiuterà a capire il vero valore che aggiungono alla tua attività.

In che modo IoT e Machine Learning lavorano insieme?
Come suggerisce il nome, l'Internet delle cose è una rete di tutti i dispositivi dotati di sensori, connessi tramite Internet. Questa connessione dà loro la possibilità di comunicare con qualsiasi altro dispositivo sulla rete.

E dopo? Come utilizzerai questi dati? L'apprendimento automatico è la risposta. È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale e un processo di utilizzo dei dati per sviluppare modelli o algoritmi matematici per addestrare il computer senza troppe interferenze umane.

Con tale apprendimento, il sistema può essere utilizzato per anticipare il grafico più probabile in base ai dati. La previsione può essere sbagliata o giusta e, a seconda di tale algoritmo, si aggiorna per fornire uno scenario migliore possibile la prossima volta.

Pertanto, entrambi si completano a vicenda per dare un vantaggio competitivo alle aziende rispetto ad altre attraverso l'accumulo e l'analisi dei dati in modo che possano decidere cosa è meglio per la loro crescita. Questo vale per ogni tipo di settore, sia esso sanitario, finanziario, automobilistico, agricolo, manifatturiero e altro ancora.

Ma c'è più del motivo sopra menzionato per utilizzare l'IoT e l'apprendimento automatico nei processi aziendali. Cerchiamo di capire meglio il loro ruolo in diversi business e quali vantaggi offrono.

Vantaggi dell'IoT e dell'apprendimento automatico per le aziende -
Automatizza i processi aziendali
Per qualsiasi organizzazione, piccola o grande, esiste un certo insieme di processi aziendali. Ognuno dovrebbe essere efficiente per raggiungere l'obiettivo dell'organizzazione. Tuttavia, attività monotone come la pianificazione delle e-mail o i processi di registrazione possono causare inutili ritardi e ostacolare la produttività complessiva.

L'apprendimento automatico e l'IoT possono automatizzare quelle attività noiose e ripetitive per semplificare il processo aziendale. Non solo, riduce le possibilità di errori umani e inefficienze, migliora il follow-up con il lead, la pianificazione di campagne di marketing, eventi, ecc.

Aggiunge un ulteriore livello di sicurezza
Nessun luogo è protetto da incidenti, frodi e attacchi informatici. Sono comuni nel settore e, se non affrontati immediatamente, possono causare gravi perdite all'azienda, ai suoi dipendenti e ai clienti.

Ma è difficile tenere d'occhio ogni singola area o dispositivo. L'utilizzo dell'IoT e dell'apprendimento automatico nel mondo degli affari non solo aiuta a monitorare ogni aspetto per identificare scappatoie e minacce, ma consente anche di adottare le misure preventive necessarie in anticipo.

Aiuta a identificare le risorse produttive
Che si tratti di risorse finanziarie, umane, fisiche o tecnologiche di cui dispone la tua azienda, è essenziale filtrare quelle più produttive ed eliminare le risorse raramente utilizzate. Con l'uso dell'IoT e dell'apprendimento automatico nei processi aziendali, puoi assisterti nell'analisi e prevenire spese inutili su quelle risorse inutilizzate e non produttive. Possono anche suggerire dove la tua azienda deve utilizzare tali risorse.

Aiuta a capire i clienti
I clienti sono una risorsa importante di qualsiasi azienda. Renderli soddisfatti è quindi importante per avere successo e aumentare le entrate. L'apprendimento automatico e l'IoT possono aiutare le aziende a fornire ciò che vogliono i loro clienti senza indovinarlo. Possono imparare come i clienti interagiscono con il loro marchio e quali cose non gli piacciono o gli piacciono di più.

Con tutte le preziose informazioni nelle tue mani, puoi creare prodotti e servizi che si aspettano di più. Oppure analizza quale sta andando bene sul mercato. In questo modo i marchi possono trarre vantaggio in due modi: offrire una migliore esperienza al cliente e aumentare le entrate fornendo i prodotti giusti al pubblico. Per le piattaforme di e-commerce, l'apprendimento automatico e l'IoT sono le tecnologie di riferimento per raggiungere questo obiettivo.

Casi d'uso di IoT e Machine Learning in varie aziende -
Industria della vendita al dettaglio: gestione della catena di approvvigionamento
Il settore della catena di approvvigionamento dipende dai dati, il che significa che dati errati o incompleti possono causare diversi problemi nel processo. Inefficienza dei costi, tempi di inattività tecnica, problemi nella determinazione dei prezzi e dei costi di trasporto, furto e perdita di inventario, ecc. sono alcuni di questi problemi che devono affrontare.

L'implementazione di sensori IoT sui dispositivi coinvolti per estrarre dati vitali e quindi inviarli a modelli di apprendimento automatico può aiutare nei seguenti modi.

• Migliorare la qualità dei prodotti
• Ridurre i costi operativi
• Controllare lo stato della consegna
• Prevenzione di furti di inventario e frodi
• Mantenere l'equilibrio tra domanda e offerta
• Migliorare la visibilità della supply chain per aumentare la soddisfazione del cliente
• Promuovere il trasporto di merci oltre confine
• Aumentare l'efficienza operativa e le opportunità di guadagno
• Verificare eventuali difetti del prodotto o delle apparecchiature industriali

Industria automobilistica: auto a guida autonoma
I sensori IoT stanno migliorando le capacità dei veicoli rendendoli più intelligenti e indipendenti. Le chiamiamo auto intelligenti o auto a guida autonoma, dove la presenza umana non è nemmeno un'opzione. Insieme all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico, questi veicoli possono valutare la situazione sulla strada e prendere decisioni migliori in tempo reale.

Ora dispongono di telecamere affidabili per ottenere una chiara comprensione delle strade. I rilevatori radar consentono ai veicoli autonomi di vedere anche di notte migliorando così la loro visibilità.

Industria sanitaria: soluzioni sanitarie intelligenti
Il monitoraggio dei pazienti è diventato facile con l'apprendimento automatico e l'IoT. I medici possono ora ottenere dati in tempo reale sulle condizioni di salute dei pazienti dai gadget connessi e suggerire trattamenti su misura.

Il monitoraggio remoto del glucosio è uno di questi casi d'uso in cui i medici possono monitorare il livello di glucosio dei pazienti attraverso i sistemi CGM (monitoraggio continuo del glucosio). Se c'è qualche anomalia nel livello di glucosio, viene emessa una notifica di avviso in modo che i pazienti possano immediatamente connettersi con il medico e ottenere le cure necessarie.

L'Apple Watch dotato di intelligenza artificiale è un altro caso di utilizzo ottimale di machine learning e IoT. Lo smartwatch è molto utile nel monitorare il battito cardiaco. Secondo uno studio di Cardiogram, l'orologio Apple fornisce risultati accurati al 97% sul monitoraggio della frequenza cardiaca e può rilevare la fibrillazione atriale parossistica che è principalmente causata da irregolarità nel ritmo cardiaco.

Industria manifatturiera: monitoraggio basato sulle condizioni
Le macchine senza dubbio non dureranno per sempre; subiscono continuamente usura e alla fine raggiungono un punto in cui devono essere riparati o scartati. Poiché l'industria manifatturiera è uno dei settori che dipendono fortemente dalle macchine, è necessario tenere d'occhio rigorosamente la salute delle macchine.

La CBM è una delle strategie di manutenzione predittiva più importanti che funzionano in questo caso. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico e combinate con le informazioni raccolte dai sensori IoT, è possibile monitorare le conclusioni sullo stato delle apparecchiature.

Ad esempio, con questa tecnica è possibile rilevare il disallineamento meccanico, i cortocircuiti e le condizioni di usura. Questo aiuta a identificare il problema alla radice e quanto prima una macchina necessita di manutenzione.

Inoltre, questo tipo di assistenza automatizzata basata sull'apprendimento automatico riduce del 50 % lo sforzo di ingegneria umana, riduce il budget di manutenzione e aumenta la disponibilità delle macchine. Anche i falsi allarmi, che sono uno dei problemi principali del monitoraggio delle condizioni, vengono risolti del 90% con l'aiuto di modelli di apprendimento automatico in CBM.

Conclusione
Nessuna singola tecnologia può da sola portare un enorme successo alle aziende. Pertanto, dovrebbero essere sufficientemente flessibili da incorporare diverse tecnologie insieme. L'Internet of Things (IoT) e l'apprendimento automatico sono due combinazioni così potenti che, se utilizzate correttamente, possono aumentare la crescita di un'azienda.

Stanno rimodellando quasi tutti i settori, dall'agricoltura all'IT, rendendoli più efficienti, scalabili e produttivi.

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• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/23927/making-an-impact-iot-and-machine-learning-in-business?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs