Tartalom
K:
Ugyanazon gépi tanulási eszközök működhetnek mind a kiskereskedelemben, mind a gyártó vállalkozásokban?
A:
Ami a gépi tanulási eszközök testreszabását illeti mind a kiskereskedelem, mind a gyártó vállalkozások számára, van néhány jelentős hasonlóság, de vannak alapvető különbségek is.
A kiskereskedelemben a gépi tanulási eszközök és folyamatok túlnyomó többsége az értékesítésre és az ügyfelekkel szembeni kezdeményezésekre irányul. A vállalatok a gépi tanulás hatalmas erejét kihasználják az adatok átkutatására, amelyek lehetővé teszik számukra az eladást, ami növeli az átalakítást és ezáltal a profitot. Az egyik kiváló példa, amely átlépte a vonalat a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között, az ügyfelek tájékoztatása a bevásárló kosárról való elhagyás körül. Azokat a szerszámkészleteket, amelyek aktívan elérhetők azoknak az ügyfeleknek, akik elhagyták a kosárban lévő tételeket, gyakran mesterséges intelligencia eszközöknek osztályozzák, ám más eszközök, amelyek egyszerűen csak összesítik és elemzik az embereken alapuló rendszerek fejlődését, példák a kiskereskedelemben alkalmazott gépi tanulásra.
A gyártás során a gépi tanulási táj kissé másképp néz ki. A gépi tanulás a fizikai javak gyártására és előállítására nagyon sok egyedi módon vonatkozik. A gyártásban a gépi tanulás értékének nagy részét az ellátási láncok kezelésére alkalmazzák. A gépi tanulás tájékoztatja a karbantartási, javítási és nagyjavítási (MRO) folyamatokat, valamint a különálló vagy tömeggyártású termékek építésének, csomagolásának vagy összeszerelésének egyéb szempontjait. Más szavakkal, a gyártás legértékesebb gépi tanulási eszközei közül sok a üzlethelyiség felé irányul, és nem az ügyfelekre irányul, hanem a tökéletes „okos gyár” felépítésére és a fizikai folyamatok javítására. (Ez a Forbes cikk csak egy példa, amely felvázolja a gépi tanulás tíz módszerét, amelyek révén a gépi tanulás gyorsan és alapvetően megváltoztatja a gyártást.) Ezzel szemben a kiskereskedelmi gépi tanulási eszközök elsősorban az „intelligens eladási szintre” és a kereskedelem nagy részére irányulnak. most online vagy digitális platformon keresztül történik.
Ennek ellenére a kiskereskedelmi vállalkozások gépi tanulási eszközöket is használhatnak fizikai folyamatok, például készletek kezelésére. A készletkezelés során a gépi tanulás előrejelzői segíthetnek a kiskereskedelmi vállalatoknak óriási pénzeszközök megtakarításában azáltal, hogy csak egy adott időben rendelkezésre álló készleteket tartanak rendelkezésre, és a raktári és tárolási műveleteket sokkal hatékonyabbá teszik. A gépi tanulás egyik legfontosabb értéke a kiskereskedelemben továbbra is az értékesítés döntési támogatására, a mély adatgyűjtési és elemzési gyakorlatok alapján az ügyfelek megismerésére, a demográfiai adatok és a személyes információk vizsgálatára, valamint a rendkívül értékes értékesítési információk megszerzésére irányul.
A lényeg az, hogy az erős AI megjelenésének elősegítőjeként a gépi tanulás és a mélyreható tanulási eszközök egyszerűen „okosak”. Összegyűjtik az adatokat, és holisztikus képet nyújtanak egy meghatározott fogalomról, legyen szó földrajzi, fizikai térről vagy digitálisról. környezet. Tehát a különböző iparágak különböző módon használják ki a gépi tanulás erejét. A kiskereskedelemben alkalmazott gépi tanulás és a gyártásban alkalmazott gépi tanulás közötti különbség egyértelmű példa arra, hogy a vállalkozások pontosan meghatározzák igényeiket, és ennek megfelelően alkalmazzák a gépi tanulási technológiákat.