物聯網和機器學習是當今商業領域最具颠覆性的兩項技術。另外，這兩種創新都能給任何公司帶來顯著的好處。它們一起可以徹底改變企業業務。
物聯網裝置和機器學習的結合是一個自然的過程。機器學習需要大量相關資料才能發揮最大作用，而物聯網可以提供這些資料。随着這兩種技術的應用迅速普及，企業應該開始将它們結合起來使用。
以下是物聯網和機器學習可以改善企業營運的五種方式：
1. 解決低效問題
資料顯示，目前約有25%的企業使用物聯網裝置，這一數字還将繼續攀升。随着越來越多的公司采用這種傳感器，他們增加了收集資料的地方。然後，機器學習算法可以分析這些資料，找出工作場所的低效之處。
通過檢視各種工作場所的資料，機器學習程式可以發現一家公司在哪些地方花費了異常高的時間。然後，它可以建議一個新的工作流程，以減少員工在該領域所花費的精力。商業領袖可能從未意識到，如果沒有機器學習，這是一個問題領域。
機器學習程式擅長在人類可能錯過的資料點之間建立聯系。它們還可以比傳統工具提前20倍進行預測，而且預測的準确性更高。随着物聯網裝置向他們提供更多的資料，他們隻會變得更快、更準确。
2. 業務流程自動化
機器學習和物聯網也可以使日常任務自動化。業務流程自動化利用人工智能來處理一系列管理任務，是以勞工們不必這麼做。随着物聯網裝置向這些程式提供更多資料，它們變得更加有效。
随着時間的推移，這樣的技術已經使一些行業的生産率提高了40%。自動化和簡化任務，如日程安排和記錄儲存，讓員工可以專注于其他增值工作。
3. 供應鍊可視化
物聯網實施最有前景的領域之一是供應鍊。車輛或集裝箱中的物聯網傳感器可以為公司提供關鍵資訊，如實時位置資料或産品品質。這些資料本身就能提高供應鍊的可視性，但與機器學習結合起來，它可能會改變你的業務。
機器學習程式可以從物聯網傳感器擷取實時資料，并将其付諸行動。它可以預測可能出現的中斷，并向從業人員發出警告，以便他們做出相應的反應。這些預測分析可以讓企業避免再熟悉不過的供應鍊延遲問題。
4. 風險管理
如果一家公司不能了解它所面臨的弱點，企業上司人就不能做出充分知情的決定。物聯網裝置可以為企業提供更好地了解這些風險所需的資料。機器學習可以更進一步，從這些資料中發現人類可能忽略的關注點。
物聯網裝置可以收集有關工作場所或客戶的資料，然後由機器學習程式進行處理。
商業風險并不是物聯網和機器學習能夠預測的唯一風險。物聯網空氣品質傳感器可以提醒企業何時更換暖通空調過濾器，以保護員工健康。同理，機器學習網絡安全程式可以察覺黑客試圖滲透一家公司的網絡。
5. 減少浪費
物聯網和機器學習可以改變你的業務的另一種方式是消除浪費。來自物聯網傳感器的資料可以揭示公司在哪些地方可能會使用超過需求的資源。然後，機器學習算法可以分析這些資料，提出改進的方法。
商業中最常見的浪費元兇之一是能源。由于各種各樣的低效率。物聯網傳感器可以測量浪費發生的地方，并通過機器學習進行調整以阻止浪費。
機器學習算法與物聯網裝置結合可以限制能源使用，是以流程隻使用它們需要的東西。雖然這些措施看起來都很小，但加起來就能省下一大筆支出。
沒有物聯網和機器學習，企業就無法充分發揮其潛力。它們的出現，能夠幫助企業節省開支。
本文轉自比特網，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
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