隨著最近在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和云計(jì)算方面的創(chuàng)新，人工智能正在提高企業(yè)的效率和績(jī)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(zhǎng)率（CAGR）增長(zhǎng)。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集成信息和通信系統(tǒng)、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)的方法是乏味和被動(dòng)的。然而，如今隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的到位，組織已經(jīng)開始投資于提高運(yùn)營(yíng)效率的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案。預(yù)測(cè)性維護(hù)使用傳感器來跟蹤設(shè)備的狀況并持續(xù)分析數(shù)據(jù)，使組織能夠在實(shí)際需要設(shè)備時(shí)而不是在預(yù)定的維修時(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。進(jìn)一步進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，可以利用基于大數(shù)據(jù)的算法來預(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)器的預(yù)測(cè)性維護(hù)可以減少年度維護(hù)成本、停機(jī)時(shí)間和檢查成本。根據(jù) AT Kearney 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。它有助于庫存主管計(jì)劃月度訂單、了解季節(jié)性趨勢(shì)、節(jié)省重新訂購時(shí)間和減少缺貨。技術(shù)從過去中學(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)了解他們的客戶購買模式。使用這種市場(chǎng)購物籃分析，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)，還可以幫助組織創(chuàng)造業(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 AI 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，就像清點(diǎn)實(shí)物一樣簡(jiǎn)單。一項(xiàng)可能需要數(shù)天才能完成的任務(wù)可以使用啟用攝像頭的無人機(jī)在 24 小時(shí)內(nèi)完成，這些無人機(jī)飛過倉庫，掃描并檢查放錯(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

今天，與標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品/服務(wù)相比，消費(fèi)者更喜歡定制化、個(gè)性化和獨(dú)特的產(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。

此類企業(yè)有機(jī)會(huì)創(chuàng)造差異化的主張，從而獲得價(jià)格溢價(jià)，提高消費(fèi)者流量和轉(zhuǎn)化率。德勤最近的一項(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。在美國(guó)和英國(guó)，83% 的消費(fèi)者接受值得信賴的零售商使用他們的個(gè)人信息來接收定制的產(chǎn)品、優(yōu)惠和推薦。

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)器能夠有效地改進(jìn)制造流程。人工智能系統(tǒng)監(jiān)控周期時(shí)間、溫度、使用數(shù)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)的重要方面之一。過去，這是一個(gè)手動(dòng)過程，但現(xiàn)在，人工智能對(duì)話工具正在將整個(gè)過程自動(dòng)化，從而減少工作量并節(jié)省時(shí)間。此類工具會(huì)記錄每個(gè)呼出電話并拾取識(shí)別呼叫進(jìn)行方式的線索。機(jī)器學(xué)習(xí)算法還通過發(fā)現(xiàn)日常數(shù)據(jù)交換過程中的異常和差異來平息商業(yè)欺詐。

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)，為決策者提供觸手可及的完美解決方案，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)洞察。

審核編輯：郭婷