Περιεχόμενο
Ερ:
Μπορούν τα ίδια εργαλεία εκμάθησης μηχανών να λειτουργούν τόσο για τις επιχειρήσεις λιανικής όσο και για τις επιχειρήσεις παραγωγής;
ΕΝΑ:
Όταν πρόκειται για την προσαρμογή εργαλείων μηχανικής μάθησης τόσο για τις επιχειρήσεις λιανικής όσο και για τις επιχειρήσεις παραγωγής, υπάρχουν ορισμένες σημαντικές ομοιότητες, αλλά υπάρχουν και θεμελιώδεις διαφορές.
Στο λιανικό εμπόριο, η συντριπτική πλειοψηφία των εργαλείων και διαδικασιών μάθησης μηχανών προσανατολίζονται προς τις πωλήσεις και τις πρωτοβουλίες που αντιμετωπίζουν οι πελάτες. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν την τεράστια δύναμη της μηχανικής μάθησης για να σκάψουν μέσω δεδομένων που τους επιτρέπει να πουλήσουν, που ενισχύει τη μετατροπή και επομένως τα κέρδη. Ένα εξαιρετικό παράδειγμα που περιβάλλει τη γραμμή μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης επιδιώκει την προσέγγιση των πελατών γύρω από την εγκατάλειψη του καλαθιού αγορών. Τα εργαλεία που προσεγγίζουν ενεργά τους πελάτες που εγκατέλειψαν αντικείμενα σε ένα καλάθι αγορών συχνά ταξινομούνται ως εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, αλλά άλλα εργαλεία που απλά συγκεντρώνουν και αναλύουν δεδομένα για να αναπτύξουν συστήματα με γνώμονα τον άνθρωπο αποτελούν παραδείγματα μηχανικής μάθησης που εφαρμόζεται στο λιανικό εμπόριο.
Στο μεταποιητικό τομέα, το τοπίο μάθησης μηχανών φαίνεται αρκετά διαφορετικό. Η μηχανική μάθηση αφορά την κατασκευή και την παραγωγή υλικών αγαθών με διάφορους μοναδικούς τρόπους. Μεγάλο μέρος της αξίας της μηχανικής μάθησης στον τομέα της μεταποίησης εφαρμόζεται στον χειρισμό αλυσίδων εφοδιασμού. Η μηχανική μάθηση θα ενημερώνει τις διαδικασίες συντήρησης, επισκευής και επισκευής (MRO) και άλλες πτυχές της κατασκευής, συσκευασίας ή συναρμολόγησης διακριτών ή μαζικών ειδών παραγωγής. Με άλλα λόγια, πολλά από τα πιο πολύτιμα εργαλεία εκμάθησης μηχανών στον τομέα της μεταποίησης προσανατολίζονται προς το πάτωμα, δεν απευθύνονται στους πελάτες, αλλά στη δημιουργία του τέλειου "έξυπνου εργοστασίου" και στη βελτίωση των φυσικών διεργασιών. (Αυτό το άρθρο της Forbes αποτελεί απλώς ένα παράδειγμα που περιγράφει δέκα από τους τρόπους με τους οποίους η μηχανολογική εκμάθηση αλλάζει γρήγορα την κατασκευή και με θεμελιώδεις τρόπους.) Αντίθετα, τα εργαλεία λιανικής εκμάθησης μηχανών στοχεύουν κυρίως στο "έξυπνο πάτωμα πωλήσεων" και στον όγκο του εμπορίου τώρα γίνεται online ή μέσω ψηφιακών πλατφορμών.
Με αυτό που λέγεται, οι επιχειρήσεις λιανικής μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν εργαλεία μηχανικής μάθησης για να χειριστούν φυσικές διαδικασίες, για παράδειγμα, απογραφή. Στο χειρισμό των αποθεμάτων, οι προβλέψεις μηχανικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες λιανικής να εξοικονομήσουν τεράστια χρηματικά ποσά διατηρώντας μόνο τα αποθέματα που χρειάζονται σε μια δεδομένη στιγμή και καθιστώντας τις εργασίες αποθήκευσης και αποθήκευσης πολύ πιο αποτελεσματικές. Ωστόσο, η μεγάλη αξία της εκμάθησης μηχανών στο λιανικό εμπόριο εξακολουθεί να επικεντρώνεται στην υποστήριξη αποφάσεων για πωλήσεις, στην εκμάθηση περισσότερων στοιχείων για τον πελάτη βάσει πρακτικών βαθιάς συσσωμάτωσης και ανάλυσης δεδομένων, στην εξέταση δημογραφικών στοιχείων και προσωπικών πληροφοριών και στη λήψη εξαιρετικά πολύτιμων πληροφοριών σχετικά με τις πωλήσεις.
Η κατώτατη γραμμή είναι ότι, ως προάγγελος του προσεχούς ισχυρού AI, η μηχανική μάθηση και τα εργαλεία βαθιάς μάθησης είναι απλώς "έξυπνα". Συγκεντρώνουν δεδομένα και παρέχουν μια ολιστική εικόνα για κάποια συγκεκριμένη έννοια, είτε πρόκειται για γεωγραφικό, φυσικό χώρο είτε για ψηφιακή περιβάλλον. Έτσι, διαφορετικές βιομηχανίες χρησιμοποιούν τη δύναμη της μηχανικής μάθησης με διάφορους τρόπους. Η διαφορά μεταξύ της μηχανικής μάθησης στη λιανική και της μηχανικής μάθησης στον τομέα της μεταποίησης αποτελεί ένα εμφανές παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο οι επιχειρήσεις εντοπίζουν τις ανάγκες τους και υιοθετούν τις τεχνολογικές μεθόδους μηχανικής μάθησης.