Wywieranie wpływu: IoT i uczenie maszynowe w biznesie (Amay Barange)

Dwa są lepsze niż jeden, prawda? Bez wątpienia tak jest w przypadku IoT i uczenia maszynowego. Te dwie najbardziej popularne i zyskujące popularność technologie oferują solidny system wzrostu dla firm, jeśli zostaną prawidłowo wdrożone razem. W połączeniu pomagają uwolnić prawdziwą moc danych i zwiększyć wydajność biznesową, sprzedaż i relacje z klientami.

Włączenie IoT i uczenia maszynowego do biznesu obserwuje się więc na szeroką skalę. Omówimy niektóre z popularnych obszarów, w których te technologie są wykorzystywane. Zanim to nastąpi, przyjrzyjmy się kilku statystykom na ich temat.

Statystyki pokazujące trend IoT i ML
Według analityków IoT do końca 14.4 roku na świecie będzie 2022 miliarda urządzeń podłączonych do IoT, czyli o 10% więcej niż w poprzednim roku.

Do 2025 roku liczba ta osiągnie około 27 miliardów, co wyraźnie wskazuje, że firmy szybko to przyjmują. Z drugiej strony oczekuje się, że rynek uczenia maszynowego przekroczy granicę 200 miliardów dolarów do 2025 roku. Liczby te są wystarczające, aby z całą pewnością stwierdzić, że rynek IoT i uczenia maszynowego nie zwolni w żadnym momencie, ale raczej wzrośnie z upływem czasu. czas.

Teraz pojawia się pytanie: jakie są korzyści z zastosowania IoT i uczenia maszynowego w biznesie? Po pierwsze, wiedza o tym, jak ze sobą współpracują, pomoże Ci zrozumieć prawdziwą wartość dodaną dla Twojej firmy.

Jak IoT i uczenie maszynowe współpracują ze sobą?
Jak sama nazwa wskazuje, Internet rzeczy to sieć wszystkich urządzeń posiadających czujniki, połączonych za pośrednictwem Internetu. To połączenie daje im możliwość komunikowania się z dowolnym innym urządzeniem w sieci.

Co po tym? Jak wykorzystasz te dane? Odpowiedzią jest uczenie maszynowe. Jest to podzbiór sztucznej inteligencji i proces wykorzystywania danych do opracowywania modeli matematycznych lub algorytmów do szkolenia komputera bez dużej ingerencji człowieka.

Dzięki tej wiedzy system może być wykorzystany do przewidywania najbardziej prawdopodobnego wykresu na podstawie danych. Prognoza może być błędna lub prawidłowa i w zależności od tego algorytm aktualizuje się, aby następnym razem zapewnić lepszy możliwy scenariusz.

W ten sposób oba uzupełniają się nawzajem, aby zapewnić firmom przewagę konkurencyjną nad innymi poprzez gromadzenie i analizę danych, aby mogły decydować, co jest lepsze dla ich rozwoju. Dotyczy to każdego rodzaju sektora, czy to opieki zdrowotnej, finansów, motoryzacji, rolnictwa, produkcji i innych.

Ale jest więcej niż wyżej wymieniony powód, aby używać IoT i uczenia maszynowego w procesach biznesowych. Zrozummy lepiej ich rolę w różnych biznesach i jakie korzyści oferują.

Korzyści z IoT i uczenia maszynowego dla firm –
Automatyzuje procesy biznesowe
W każdej organizacji, zarówno małej, jak i dużej, istnieje określony zestaw procesów biznesowych. Każdy powinien być skuteczny w osiąganiu celu organizacji. Jednak monotonne zadania, takie jak planowanie poczty e-mail lub procesy prowadzenia dokumentacji, mogą powodować niepotrzebne opóźnienia i ograniczać ogólną produktywność.

Uczenie maszynowe i IoT mogą zautomatyzować te nudne i powtarzalne zadania, aby usprawnić proces biznesowy. Nie tylko to, zmniejsza ryzyko błędów ludzkich i nieefektywności, poprawia monitorowanie działań z leadem, planowanie kampanii marketingowych, wydarzeń itp.

Dodaje dodatkową warstwę bezpieczeństwa
Żadne miejsce nie jest chronione przed wypadkami, oszustwami i cyberatakami. Są one powszechne w branży i jeśli nie zostaną natychmiast rozwiązane, mogą spowodować poważne straty dla firmy, jej pracowników i klientów.

Ale trudno jest mieć oko na każdy obszar lub urządzenie. Wykorzystanie IoT i uczenia maszynowego w biznesie nie tylko pomaga w monitorowaniu każdego aspektu w celu identyfikacji luk i zagrożeń, ale także pozwala z wyprzedzeniem podjąć niezbędne środki zapobiegawcze.

Pomaga zidentyfikować zasoby produkcyjne
Niezależnie od tego, czy chodzi o zasoby finansowe, ludzkie, fizyczne czy technologiczne, którymi dysponuje Twoja firma, konieczne jest odfiltrowanie tych najbardziej produktywnych i wyeliminowanie rzadko używanych zasobów. Wykorzystując IoT i uczenie maszynowe w procesach biznesowych, możesz pomóc sobie w analizie i zapobiec niepotrzebnym wydatkom na nieużywane i nieproduktywne zasoby. Mogą również zasugerować, gdzie Twoja firma musi wykorzystać te zasoby.

Pomaga zrozumieć klientów
Klienci są ważnym zasobem każdej firmy. Zadowolenie ich jest zatem ważne, aby odnieść sukces i zwiększyć przychody. Uczenie maszynowe i IoT mogą pomóc firmom w dostarczaniu tego, czego chcą ich klienci, bez zgadywania. Mogą dowiedzieć się, w jaki sposób klienci wchodzą w interakcje z ich marką i czego nie lubią, a czego najbardziej nie lubią.

Mając wszystkie cenne spostrzeżenia w swoich rękach, możesz tworzyć produkty i usługi, których najbardziej oczekują. Lub przeanalizuj, który z nich dobrze sobie radzi na rynku. W ten sposób marki mogą odnieść korzyści na dwa sposoby — zapewniając lepszą obsługę klienta i zwiększając przychody, dostarczając odbiorcom odpowiednie produkty. W przypadku platform handlu elektronicznego uczenie maszynowe i IoT to technologie umożliwiające osiągnięcie tego celu.

Przypadki użycia IoT i uczenia maszynowego w różnych firmach –
Branża detaliczna: zarządzanie łańcuchem dostaw
Branża łańcucha dostaw jest zależna od danych, co oznacza, że ​​błędne lub niekompletne dane mogą powodować kilka problemów w procesie. Nieefektywność kosztowa, przestoje techniczne, problem z ustaleniem ceny i kosztów transportu, kradzież i utrata zapasów itp. to tylko niektóre z problemów, z którymi się borykają.

Wdrażanie czujników IoT na zaangażowanych urządzeniach w celu wyodrębniania ważnych danych, a następnie wysyłania ich do modeli uczenia maszynowego może pomóc na następujące sposoby.

• Poprawić jakość produktów
• Zmniejsz koszty operacyjne
• Sprawdź status dostawy
• Zapobiegaj kradzieży zapasów i oszustwom
• Utrzymanie równowagi między popytem a podażą
• Popraw widoczność łańcucha dostaw, aby zwiększyć zadowolenie klientów
• Zwiększenie transgranicznego transportu towarów
• Zwiększ wydajność operacyjną i możliwości uzyskania przychodów
• Sprawdź, czy nie ma wad produktu lub sprzętu przemysłowego

Przemysł motoryzacyjny: samochody autonomiczne
Czujniki IoT zwiększają możliwości pojazdów, czyniąc je inteligentniejszymi i bardziej niezależnymi. Nazywamy je inteligentnymi samochodami lub samojezdnymi samochodami, w których obecność człowieka nie wchodzi nawet w grę. Wraz ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym pojazdy te potrafią oceniać sytuację na drodze i podejmować lepsze decyzje w czasie rzeczywistym.

Mają teraz niezawodne kamery, aby uzyskać dokładny obraz dróg. Detektory radarowe pozwalają autonomicznym pojazdom widzieć nawet w nocy, poprawiając w ten sposób ich widoczność.

Branża opieki zdrowotnej: inteligentne rozwiązania dla opieki zdrowotnej
Monitorowanie pacjentów stało się łatwe dzięki uczeniu maszynowemu i IoT. Lekarze mogą teraz uzyskiwać dane w czasie rzeczywistym na temat stanu zdrowia pacjentów z połączonych gadżetów i proponować dostosowane do nich terapie.

Zdalne monitorowanie glukozy to jeden z takich przypadków użycia, w którym lekarze mogą monitorować poziom glukozy u pacjentów za pomocą systemów CGM (ciągłego monitorowania glukozy). Jeśli wystąpi jakakolwiek anomalia w poziomie glukozy, wydawane jest powiadomienie ostrzegawcze, aby pacjenci mogli natychmiast skontaktować się z lekarzem i uzyskać niezbędne leczenie.

Apple Watch wyposażony w sztuczną inteligencję to kolejny najlepszy przypadek wykorzystania uczenia maszynowego i IoT. Smartwatch jest bardzo przydatny w monitorowaniu bicia serca. Według badań przeprowadzonych przez Cardiogram, zegarek Apple daje 97 procent dokładnych wyników monitorowania tętna i może wykryć napadowe migotanie przedsionków, które jest spowodowane głównie nieregularnością rytmu serca.

Przemysł produkcyjny: monitorowanie oparte na stanie
Maszyny niewątpliwie nie będą działać wiecznie; stale ulegają zużyciu i ostatecznie osiągają punkt, w którym należy je naprawić lub wyrzucić. Ponieważ przemysł wytwórczy jest jednym z sektorów w dużym stopniu zależnych od maszyn, musi on ściśle monitorować stan maszyn.

CBM to jedna z najważniejszych strategii konserwacji predykcyjnej, która sprawdza się w tym przypadku. Korzystając z technik uczenia maszynowego i w połączeniu z informacjami zebranymi z czujników IoT, można monitorować wnioski dotyczące stanu sprzętu.

Za pomocą tej techniki można na przykład wykryć mechaniczne niewspółosiowość, zwarcia i stany zużycia. Pomaga to zidentyfikować główny problem i określić, jak wcześnie maszyna wymaga konserwacji.

Co więcej, ten rodzaj zautomatyzowanej pomocy uczenia maszynowego zmniejsza wysiłek inżynieryjny człowieka o 50%, zmniejsza budżet na konserwację i zwiększa dostępność maszyn. Fałszywe alarmy, które są jednym z głównych problemów monitorowania stanu, są również rozwiązywane w 90% za pomocą modeli uczenia maszynowego w CBM.

Wnioski
Żadna pojedyncza technologia nie może sama przynieść firmom ogromnego sukcesu. Dlatego powinny być wystarczająco elastyczne, aby łączyć ze sobą kilka technologii. Internet rzeczy (IoT) i uczenie maszynowe to dwie tak potężne kombinacje, które przy prawidłowym użyciu mogą przyspieszyć rozwój firmy.

Przekształcają prawie każdą branżę, od rolnictwa po IT, czyniąc je bardziej wydajnymi, skalowalnymi i produktywnymi.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.finextra.com/blogposting/23927/making-an-impact-iot-and-machine-learning-in-business?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs