隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和云計(jì)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(chǎng)報(bào)告，到2025年，人工智能市場(chǎng)預(yù)計(jì)將以52%的復(fù)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(wù)相關(guān)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(jī)器自動(dòng)化、提供潛在問題的早期預(yù)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(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 提高銷售額和生產(chǎn)力的幾種方法。

預(yù)測(cè)性維護(hù)

以前，資產(chǎn)（設(shè)備/電器）維護(hù)方法是繁瑣且被動(dòng)的。然而，今天隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的到位，組織已經(jīng)開始投資于預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，以提高運(yùn)營效率。預(yù)測(cè)性維護(hù)使用傳感器來跟蹤設(shè)備狀況并持續(xù)分析數(shù)據(jù)，使組織能夠在實(shí)際需要時(shí)而不是在預(yù)定的服務(wù)時(shí)間維修設(shè)備，從而最大限度地減少停機(jī)時(shí)間。甚至可以設(shè)置機(jī)器來評(píng)估自身狀況，訂購所需的更換零件，并在需要時(shí)安排技術(shù)人員。更進(jìn)一步，基于大數(shù)據(jù)的算法可用于預(yù)測(cè)未來的故障。因此，可以說人工智能增強(qiáng)的工業(yè)儀器/機(jī)器預(yù)測(cè)性維護(hù)可以降低年度維護(hù)成本、停機(jī)時(shí)間和檢查成本。根據(jù)科爾尼在《工業(yè)周刊》上對(duì)558家使用預(yù)測(cè)性維護(hù)的公司進(jìn)行的調(diào)查，觀察到設(shè)備停機(jī)時(shí)間平均減少了20.1%。

準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)

在供應(yīng)鏈中，需求預(yù)測(cè)是訂單計(jì)劃和總體戰(zhàn)略的基本工具。它可以幫助庫存主管計(jì)劃每月訂單，了解季節(jié)性趨勢(shì)，節(jié)省重新訂購的時(shí)間并減少缺貨。技術(shù)從過去學(xué)習(xí)，可以評(píng)估需求預(yù)測(cè)中涉及的復(fù)雜因素，如市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)力量、最新趨勢(shì)等。這提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性并消除了猜測(cè)。支持人工智能的預(yù)測(cè)可確保產(chǎn)品可用性，同時(shí)減少庫存堆積。它可以幫助企業(yè)詳細(xì)了解其客戶購買模式。使用這種市場(chǎng)籃分析，銷售團(tuán)隊(duì)還能夠創(chuàng)造對(duì)其他產(chǎn)品的需求。這不僅可以改善需求預(yù)測(cè)，還可以幫助組織產(chǎn)生業(yè)務(wù)。它類似于消費(fèi)者電子商務(wù)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(yù)測(cè)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(wù)的效率，就像進(jìn)行實(shí)物盤點(diǎn)一樣簡單。一項(xiàng)可能需要數(shù)天才能完成的任務(wù)可以在 24 小時(shí)內(nèi)完成，使用支持?jǐn)z像頭的無人機(jī)飛過倉庫、掃描物品并檢查放錯(cuò)位置的物品。因此，使用AI和ML，系統(tǒng)可以精確地測(cè)試需求，生產(chǎn)，結(jié)果的多個(gè)數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)此分析下達(dá)材料采購訂單。

個(gè)性化產(chǎn)品

如今，消費(fèi)者更喜歡定制、個(gè)性化和獨(dú)特的產(chǎn)品/服務(wù)，而不是標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品/服務(wù)。人工智能和軟件智能的發(fā)展使企業(yè)能夠通過構(gòu)建與個(gè)人消費(fèi)者需求高度相關(guān)的服務(wù)和產(chǎn)品，將個(gè)性化提升到一個(gè)新的水平。隨著個(gè)性化銷售，這是勢(shì)在必行的。這些企業(yè)有機(jī)會(huì)創(chuàng)建差異化的主張，這些主張可能會(huì)獲得溢價(jià)，提高消費(fèi)者流量和轉(zhuǎn)化率。德勤（Deloitte）最近的一項(xiàng)消費(fèi)者調(diào)查顯示，20%的消費(fèi)者愿意為個(gè)性化產(chǎn)品或服務(wù)支付20%的溢價(jià)。 這也使品牌能夠通過個(gè)性化產(chǎn)品與客戶建立更大的信任。美國和英國83%的消費(fèi)者可以信賴的零售商使用他們的個(gè)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(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的人工智能 （AI） 引擎驅(qū)動(dòng)的機(jī)器能夠提高制造流程效率。人工智能系統(tǒng)監(jiān)控周期時(shí)間、溫度、使用量、交貨時(shí)間、停機(jī)時(shí)間和錯(cuò)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(guān)鍵方面之一。過去，這是一個(gè)手動(dòng)過程，但現(xiàn)在人工智能對(duì)話工具正在自動(dòng)化整個(gè)過程，從而減少工作量并節(jié)省時(shí)間。此類工具記錄每個(gè)出站呼叫和代答提示，以識(shí)別呼叫的進(jìn)行方式。機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在幾秒鐘內(nèi)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(wù)銷售。它提供了可應(yīng)用于快速變化的業(yè)務(wù)環(huán)境的實(shí)時(shí)見解。

審核編輯：郭婷