隨著數(shù)據(jù)存儲、分析和云計算的最新創(chuàng)新，人工智能正在提高企業(yè)的效率和績效。根據(jù)研究和市場報告，到2025年，人工智能市場預計將以52%的復合年增長率（CAGR）增長。它可以幫助企業(yè)家做出更明智的業(yè)務相關決策。人工智能有能力通過與信息和通信系統(tǒng)集成、提供智能機器自動化、提供潛在問題的早期預警等等來提高企業(yè)的生產(chǎn)力。

以下是企業(yè)主如何使用人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 提高銷售額和生產(chǎn)力的幾種方法。

預測性維護

以前，資產(chǎn)（設備/電器）維護方法是繁瑣且被動的。然而，今天隨著人工智能和機器學習的到位，組織已經(jīng)開始投資于預測性維護解決方案，以提高運營效率。預測性維護使用傳感器來跟蹤設備狀況并持續(xù)分析數(shù)據(jù)，使組織能夠在實際需要時而不是在預定的服務時間維修設備，從而最大限度地減少停機時間。甚至可以設置機器來評估自身狀況，訂購所需的更換零件，并在需要時安排技術人員。更進一步，基于大數(shù)據(jù)的算法可用于預測未來的故障。因此，可以說人工智能增強的工業(yè)儀器/機器預測性維護可以降低年度維護成本、停機時間和檢查成本。根據(jù)科爾尼在《工業(yè)周刊》上對558家使用預測性維護的公司進行的調查，觀察到設備停機時間平均減少了20.1%。

準確的需求預測

在供應鏈中，需求預測是訂單計劃和總體戰(zhàn)略的基本工具。它可以幫助庫存主管計劃每月訂單，了解季節(jié)性趨勢，節(jié)省重新訂購的時間并減少缺貨。技術從過去學習，可以評估需求預測中涉及的復雜因素，如市場和經(jīng)濟力量、最新趨勢等。這提高了預測的準確性并消除了猜測。支持人工智能的預測可確保產(chǎn)品可用性，同時減少庫存堆積。它可以幫助企業(yè)詳細了解其客戶購買模式。使用這種市場籃分析，銷售團隊還能夠創(chuàng)造對其他產(chǎn)品的需求。這不僅可以改善需求預測，還可以幫助組織產(chǎn)生業(yè)務。它類似于消費者電子商務網(wǎng)站，例如亞馬遜根據(jù)瀏覽或購買模式推薦產(chǎn)品。最近，一家擁有 600 家門店的自行車和皮劃艇零售商使用支持人工智能的需求預測工具，將庫存需求降低了 7%，庫存持有成本降低了 4.5%。

人工智能還可以提高任務的效率，就像進行實物盤點一樣簡單。一項可能需要數(shù)天才能完成的任務可以在 24 小時內完成，使用支持攝像頭的無人機飛過倉庫、掃描物品并檢查放錯位置的物品。因此，使用AI和ML，系統(tǒng)可以精確地測試需求，生產(chǎn)，結果的多個數(shù)學模型，并根據(jù)此分析下達材料采購訂單。

個性化產(chǎn)品

如今，消費者更喜歡定制、個性化和獨特的產(chǎn)品/服務，而不是標準化的產(chǎn)品/服務。人工智能和軟件智能的發(fā)展使企業(yè)能夠通過構建與個人消費者需求高度相關的服務和產(chǎn)品，將個性化提升到一個新的水平。隨著個性化銷售，這是勢在必行的。這些企業(yè)有機會創(chuàng)建差異化的主張，這些主張可能會獲得溢價，提高消費者流量和轉化率。德勤（Deloitte）最近的一項消費者調查顯示，20%的消費者愿意為個性化產(chǎn)品或服務支付20%的溢價。 這也使品牌能夠通過個性化產(chǎn)品與客戶建立更大的信任。美國和英國83%的消費者可以信賴的零售商使用他們的個人信息來接收量身定制的產(chǎn)品、優(yōu)惠和建議。

優(yōu)化流程

由運行機器學習算法的人工智能 （AI） 引擎驅動的機器能夠提高制造流程效率。人工智能系統(tǒng)監(jiān)控周期時間、溫度、使用量、交貨時間、停機時間和錯誤等參數(shù)，以優(yōu)化企業(yè)的制造/生產(chǎn)。分析銷售電話是企業(yè)的關鍵方面之一。過去，這是一個手動過程，但現(xiàn)在人工智能對話工具正在自動化整個過程，從而減少工作量并節(jié)省時間。此類工具記錄每個出站呼叫和代答提示，以識別呼叫的進行方式。機器學習算法還可以通過發(fā)現(xiàn)日常數(shù)據(jù)交換過程中的異常和差異來平息企業(yè)中的欺詐行為。

因此，基于機器的神經(jīng)網(wǎng)絡可以在幾秒鐘內理解大量數(shù)據(jù)，在決策者的指尖提供完美的解決方案，提高效率和業(yè)務銷售。它提供了可應用于快速變化的業(yè)務環(huán)境的實時見解。

審核編輯：郭婷