Conţinut
Î:
Pot acționa aceleași instrumente de învățare automată atât pentru comerțul cu amănuntul, cât și pentru producția de producție?
A:
În ceea ce privește instrumentele de adaptare a mașinilor de adaptare, atât pentru comerțul cu amănuntul, cât și pentru industria producătoare, există unele asemănări semnificative, dar există și diferențe fundamentale.
În comerțul cu amănuntul, marea majoritate a instrumentelor și proceselor de învățare a mașinilor sunt orientate către vânzări și inițiative orientate către clienți. Companiile folosesc imensa putere a învățării mașinilor pentru a săpa prin date care le permit să vândă, care crește conversia și astfel, profitul. Un exemplu excelent care depășește linia dintre învățarea mașinii și inteligența artificială este urmărirea de către clienți în jurul renunțării la coșul de cumpărături. Seturile de instrumente care adresează în mod activ clienții care au abandonat articole dintr-un coș de cumpărături sunt adesea clasificate ca instrumente de inteligență artificială, dar alte instrumente care pur și simplu agregează și analizează datele pentru a evolua sisteme bazate pe oameni sunt exemple de învățare automată aplicată la vânzarea cu amănuntul.
În producție, peisajul de învățare a mașinii arată destul de diferit. Învățarea automată se aplică producției și producției de bunuri fizice în câteva moduri unice. O mare parte din valoarea învățării mașinilor în fabricație se aplică manipulării lanțurilor de aprovizionare. Învățarea automată va informa procesele de întreținere, reparare și revizie (MRO) și alte aspecte legate de construirea, ambalarea sau asamblarea unor articole de producție discretă sau în masă. Cu alte cuvinte, multe dintre cele mai valoroase instrumente de învățare automată în fabricație sunt orientate către podeaua magazinului, orientate nu către clienți, ci către construirea „fabricii inteligente” perfecte și îmbunătățirea proceselor fizice. (Acest articol Forbes este doar un exemplu care conține zece dintre modalitățile prin care învățarea în mașină schimbă rapid fabricația și în moduri fundamentale.) În schimb, instrumentele de învățare a mașinilor de vânzare cu amănuntul vizează mai ales „podeaua vânzărilor inteligente” și cea mai mare parte a comerțului. acum are loc online sau prin intermediul platformelor digitale.
Acestea fiind spuse, companiile de vânzare cu amănuntul pot utiliza, de asemenea, instrumente de învățare automată pentru a gestiona procesele fizice, de exemplu, inventarierea. În gestionarea stocurilor, predictorii de învățare automată pot ajuta companiile de vânzare cu amănuntul să economisească sume enorme de bani, păstrând doar inventarul de care au nevoie la un moment dat și făcând operațiunile de depozitare și depozitare mult mai eficiente. Cu toate acestea, o valoare majoră a învățării automate în comerțul cu amănuntul este încă axată pe sprijinul decizional pentru vânzări, pe învățarea mai mult despre client pe baza unor practici de agregare și analiză profunde a datelor, pe examinarea demografiei și informațiilor personale și obținerea informațiilor de vânzare extrem de valoroase.
Concluzia este că, ca un element de abordare a AI puternice, instrumentele de învățare automată și învățare profundă sunt pur și simplu „inteligente”. Ele agregă date și oferă o imagine holistică a unui concept definit, indiferent dacă se află într-un spațiu geografic, fizic sau digital. mediu inconjurator. Deci diferite industrii folosesc puterea învățării mașinii în moduri diferite. Diferența dintre învățarea mașinii în comerțul cu amănuntul și învățarea automată în fabricație este un exemplu evident al modului în care întreprinderile își identifică nevoile și adoptă tehnologiile de învățare automată în consecință.