영향력 만들기: 비즈니스에서의 IoT 및 기계 학습(Amay Barange)

둘이 하나보다 낫지 않나요? IoT와 기계 학습의 경우 의심할 여지 없이 사실입니다. 이 두 가지 가장 인기 있고 유행하는 기술은 함께 올바르게 구현될 경우 회사에 견고한 성장 시스템을 제공합니다. 결합하면 데이터의 진정한 힘을 발휘하고 비즈니스 효율성, 판매 및 고객 관계를 강화하는 데 도움이 됩니다.

따라서 비즈니스에서 IoT와 기계 학습의 통합이 광범위하게 보입니다. 우리는 이러한 기술이 사용되는 일부 인기 있는 영역에 대해 논의할 것입니다. 그 전에 관련 통계를 살펴보겠습니다.

IoT 및 ML의 추세를 보여주는 통계
IoT 분석에 따르면 14.4년 말까지 전 세계에는 전년도보다 2022% 더 많은 10억 개의 IoT 연결 장치가 있을 것입니다.

2025년까지 이 숫자는 약 27억 개에 달할 것이며 이는 기업이 빠르게 채택하고 있음을 분명히 나타냅니다. 반면 머신 러닝 시장은 200년까지 2025억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이러한 수치는 IoT 및 머신 러닝 시장이 언제든지 둔화되지 않고 오히려 지속적으로 증가할 것이라고 자신 있게 말하기에 충분합니다. 시간.

이제 질문이 생깁니다. 비즈니스에서 IoT와 기계 학습을 사용하면 어떤 이점이 있습니까? 먼저 이들이 함께 작동하는 방식을 알면 이들이 비즈니스에 추가하는 진정한 가치를 이해하는 데 도움이 됩니다.

IoT와 기계 학습은 어떻게 함께 작동합니까?
사물 인터넷은 이름에서 알 수 있듯이 센서를 가진 모든 장치가 인터넷을 통해 연결된 네트워크입니다. 이 연결을 통해 네트워크의 다른 장치와 통신할 수 있습니다.

그 후에는? 그 데이터를 어떻게 사용할 것인가? 머신러닝이 답입니다. AI의 하위 집합이며 데이터를 사용하여 수학적 모델이나 알고리즘을 개발하여 사람의 간섭 없이 컴퓨터를 훈련시키는 프로세스입니다.

이러한 학습을 ​​통해 시스템을 사용하여 데이터를 기반으로 가장 가능성이 높은 플롯을 예상할 수 있습니다. 예측은 틀릴 수도 있고 맞을 수도 있으며 해당 알고리즘에 따라 다음에 더 나은 가능한 시나리오를 제공하기 위해 스스로 업데이트됩니다.

따라서 둘 다 서로를 보완하여 데이터 축적 및 분석을 통해 다른 기업보다 비즈니스에 경쟁 우위를 제공하여 성장을 위해 무엇이 더 나은지 결정할 수 있습니다. 이는 의료, 금융, 자동차, 농업, 제조 등 모든 유형의 부문에 해당됩니다.

그러나 비즈니스 프로세스에서 IoT와 기계 학습을 사용하는 이유는 위에서 언급한 것보다 더 많습니다. 다양한 비즈니스에서 그들의 역할과 그들이 제공하는 이점을 더 잘 이해합시다.

기업을 위한 IoT 및 기계 학습의 이점 –
비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
규모에 관계없이 모든 조직에는 특정 비즈니스 프로세스 집합이 있습니다. 각각은 조직의 목표를 달성하기 위해 효율적이어야 합니다. 그러나 이메일 예약 또는 기록 보관 프로세스와 같은 단조로운 작업은 불필요한 지연을 유발하고 전반적인 생산성을 저하시킬 수 있습니다.

기계 학습과 IoT는 이러한 지루하고 반복적인 작업을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 뿐만 아니라 인적 오류의 가능성과 비효율성을 줄이고 리드에 대한 후속 조치, 마케팅 캠페인 일정, 이벤트 등을 개선합니다.

추가 보안 계층 ​​추가
사고, 사기 및 사이버 공격으로부터 보호되는 곳은 없습니다. 그들은 업계에서 일반적이며 즉시 해결하지 않으면 비즈니스, 직원 및 고객에게 큰 손실을 초래할 수 있습니다.

그러나 모든 단일 영역 또는 장치를 주시하기는 어렵습니다. 비즈니스에서 IoT와 기계 학습을 사용하면 각 측면을 모니터링하여 허점과 위협을 식별하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사전에 필요한 예방 조치를 취할 수 있습니다.

생산 자원을 식별하는 데 도움이 됩니다.
기업이 가지고 있는 재정적, 인적, 물리적 또는 기술적 자원에 관계없이 가장 생산적인 자원을 걸러내고 거의 사용하지 않는 자원을 제거하는 것이 필수적입니다. 비즈니스 프로세스에서 IoT 및 기계 학습을 사용하면 이를 분석하는 데 도움이 되고 사용되지 않는 비생산적인 리소스에 대한 불필요한 비용을 방지할 수 있습니다. 또한 회사에서 이러한 리소스를 활용해야 하는 위치를 제안할 수도 있습니다.

고객 이해에 도움
고객은 모든 기업의 중요한 자산입니다. 따라서 고객을 만족시키는 것은 성공하고 수익을 늘리는 데 중요합니다. 머신 러닝과 IoT는 기업이 추측하지 않고 고객이 원하는 것을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식과 가장 싫어하거나 좋아하는 것이 무엇인지 알 수 있습니다.

모든 귀중한 통찰력을 손에 쥐고 있으면 고객이 가장 기대하는 제품과 서비스를 만들 수 있습니다. 또는 어느 것이 시장에서 잘하고 있는지 분석하십시오. 이러한 방식으로 브랜드는 두 가지 방식으로 이익을 얻을 수 있습니다. 즉, 더 나은 고객 경험을 제공하고 청중에게 올바른 제품을 제공하여 수익을 증가시키는 것입니다. 전자 상거래 플랫폼의 경우 머신 러닝과 IoT가 이를 달성하기 위한 이동 기술입니다.

다양한 비즈니스에서의 IoT 및 기계 학습 활용 사례 –
소매 산업: 공급망 관리
공급망 산업은 데이터에 의존하므로 잘못되거나 불완전한 데이터로 인해 프로세스에서 여러 문제가 발생할 수 있습니다. 비용 비효율, 기술 가동 중지 시간, 가격 및 운송 비용 결정 문제, 재고 도난 및 손실 등은 그들이 직면하는 몇 가지 문제입니다.

관련 장치에 IoT 센서를 구현하여 중요한 데이터를 추출한 다음 기계 학습 모델로 보내면 다음과 같은 방법으로 도움이 될 수 있습니다.

• 제품 품질 향상
• 운영 비용 절감
• 배송현황 확인
• 재고 도용 및 사기 방지
• 수요와 공급의 균형 유지
• 공급망 가시성을 개선하여 고객 만족도 향상
• 국경을 넘는 상품 운송 촉진
• 운영 효율성 및 수익 기회 증대
• 제품 및 산업설비의 이상 유무를 확인합니다.

자동차 산업: 자율주행차
IoT 센서는 차량의 기능을 향상시켜 차량을 더욱 스마트하고 독립적으로 만듭니다. 우리는 이를 스마트 자동차 또는 자율 주행 자동차라고 부르는데, 인간 존재는 선택 사항이 아닙니다. 인공 지능 및 기계 학습과 함께 이러한 차량은 도로 상황을 평가하고 실시간으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

그들은 이제 도로를 명확하게 이해할 수 있는 신뢰할 수 있는 카메라를 가지고 있습니다. 레이더 탐지기는 자율주행차가 밤에도 볼 수 있도록 하여 가시성을 향상시킵니다.

의료 산업: 스마트 의료 솔루션
기계 학습과 IoT로 환자 모니터링이 쉬워졌습니다. 이제 의사는 연결된 장치에서 환자의 건강 상태에 대한 실시간 데이터를 얻고 맞춤형 치료를 제안할 수 있습니다.

원격 포도당 모니터링은 의사가 CGM(지속적인 포도당 모니터링) 시스템을 통해 환자의 포도당 수준을 모니터링할 수 있는 사용 사례 중 하나입니다. 혈당 수치에 이상이 있을 경우 경고 알림을 보내 환자가 즉시 의사에게 연결해 필요한 치료를 받을 수 있도록 한다.

AI가 장착된 Apple Watch는 기계 학습 및 IoT의 또 다른 최상의 사용 사례입니다. 스마트워치는 심장 박동을 모니터링하는 데 매우 유용합니다. Cardiogram의 연구에 따르면 Apple Watch는 심박수 모니터링에서 97%의 정확한 결과를 제공하며 주로 심장 리듬의 불규칙으로 인해 발생하는 발작성 심방 세동을 감지할 수 있습니다.

제조업: 상태 기반 모니터링
기계는 의심할 여지 없이 영원히 지속되지 않을 것입니다. 그들은 지속적으로 마모되고 결국에는 수리하거나 폐기해야 하는 지점에 도달합니다. 제조업은 기계에 대한 의존도가 높은 분야 중 하나이기 때문에 기계의 상태를 엄격하게 주시해야 합니다.

CBM은 이 경우에 작동하는 가장 중요한 예측 유지 관리 전략 중 하나입니다. 기계 학습 기술을 사용하고 IoT 센서에서 수집한 정보와 결합하여 장비 상태에 대한 결론을 모니터링할 수 있습니다.

예를 들어 기계적 오정렬, 단락, 마모 상태를 이 기술을 통해 감지할 수 있습니다. 이를 통해 근본 문제를 식별하고 기계에 유지보수가 필요한 시기를 조기에 파악할 수 있습니다.

또한 이러한 유형의 자동화된 기계 학습 지원은 인간 공학 노력을 50% 줄이고 유지 관리 예산을 줄이며 기계의 가용성을 높입니다. 컨디션 모니터링의 주요 이슈 중 하나인 오경보 역시 CBM의 머신러닝 모델의 도움으로 90% 해결된다.

결론
단일 기술만으로는 비즈니스에 막대한 성공을 가져올 수 없습니다. 따라서 여러 기술을 함께 통합할 수 있을 만큼 유연해야 합니다. 사물 인터넷(IoT)과 기계 학습은 올바르게 사용하면 비즈니스 성장을 확장할 수 있는 두 가지 강력한 조합입니다.

그들은 농업에서 IT에 이르기까지 거의 모든 산업을 재편하여 보다 효율적이고 확장 가능하며 생산성을 높이고 있습니다.

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