隨著最近在數(shù)據(jù)存儲、分析和云計算方面的創(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(yù)計將以 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集成信息和通信系統(tǒng)、提供智能機器自動化、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） 和機器學(xué)習(xí) （ML） 提高銷售額和生產(chǎn)力的幾種方法。

預(yù)測性維護

以前，資產(chǎn)（設(shè)備/電器）維護的方法是乏味和被動的。然而，如今隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)的到位，組織已經(jīng)開始投資于提高運營效率的預(yù)測性維護解決方案。預(yù)測性維護使用傳感器來跟蹤設(shè)備的狀況并持續(xù)分析數(shù)據(jù)，使組織能夠在實際需要設(shè)備時而不是在預(yù)定的維修時間維修設(shè)備，從而最大限度地減少停機時間。

甚至可以設(shè)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(shù)人員。進一步進行預(yù)測性維護，可以利用基于大數(shù)據(jù)的算法來預(yù)測未來的故障。因此，可以說，人工智能增強的工業(yè)儀器/機器的預(yù)測性維護可以減少年度維護成本、停機時間和檢查成本。根據(jù) AT Kearney 在工業(yè)周刊上對 558 家使用預(yù)測性維護的公司進行的調(diào)查，觀察到設(shè)備停機時間平均減少了 20.1%。

準確的需求預(yù)測

在供應(yīng)鏈中，需求預(yù)測是訂單計劃和總體戰(zhàn)略的基本工具。它有助于庫存主管計劃月度訂單、了解季節(jié)性趨勢、節(jié)省重新訂購時間和減少缺貨。技術(shù)從過去中學(xué)習(xí)，可以評估需求預(yù)測中涉及的復(fù)雜因素，如市場和經(jīng)濟力量、最新趨勢等。

這提高了預(yù)測的準確性并消除了猜測。支持人工智能的預(yù)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)詳細了解他們的客戶購買模式。使用這種市場購物籃分析，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(yù)測，還可以幫助組織創(chuàng)造業(yè)務(wù)。它類似于消??費者電子商務(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，就像清點實物一樣簡單。一項可能需要數(shù)天才能完成的任務(wù)可以使用啟用攝像頭的無人機在 24 小時內(nèi)完成，這些無人機飛過倉庫，掃描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(jié)果的多個數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)此分析下達材料采購訂單。

個性化產(chǎn)品

今天，與標準化產(chǎn)品/服務(wù)相比，消費者更喜歡定制化、個性化和獨特的產(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)建與個人消費者需求高度相關(guān)的服務(wù)和產(chǎn)品，將個性化提升到一個新的水平。

此類企業(yè)有機會創(chuàng)造差異化的主張，從而獲得價格溢價，提高消費者流量和轉(zhuǎn)化率。德勤最近的一項消費者調(diào)查顯示，20% 的消費者愿意為個性化產(chǎn)品或服務(wù)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。在美國和英國，83% 的消費者接受值得信賴的零售商使用他們的個人信息來接收定制的產(chǎn)品、優(yōu)惠和推薦。

優(yōu)化流程

由運行機器學(xué)習(xí)算法的人工智能（AI） 引擎驅(qū)動的機器能夠有效地改進制造流程。人工智能系統(tǒng)監(jiān)控周期時間、溫度、使用數(shù)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)的重要方面之一。過去，這是一個手動過程，但現(xiàn)在，人工智能對話工具正在將整個過程自動化，從而減少工作量并節(jié)省時間。此類工具會記錄每個呼出電話并拾取識別呼叫進行方式的線索。機器學(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)境的實時洞察。

審核編輯：郭婷