物联网和机器学习如何改善企业解决低效问题？

物联网和机器学习是当今商业领域最具颠覆性的两项技术。另外，这两种创新都能给任何公司带来显著的好处。它们一起可以彻底改变企业业务。

物联网设备和机器学习的结合是一个自然的过程。机器学习需要大量相关数据才能发挥最大作用，而物联网可以提供这些数据。随着这两种技术的应用迅速普及，企业应该开始将它们结合起来使用。

以下是物联网和机器学习可以改善企业运营的五种方式：

1、解决低效问题

数据显示，目前约有25%的企业使用物联网设备，这一数字还将继续攀升。随着越来越多的公司采用这种传感器，他们增加了收集数据的地方。然后，机器学习算法可以分析这些数据，找出工作场所的低效之处。

通过查看各种工作场所的数据，机器学习程序可以发现一家公司在哪些地方花费了异常高的时间。然后，它可以建议一个新的工作流程，以减少员工在该领域所花费的精力。商业领袖可能从未意识到，如果没有机器学习，这是一个问题领域。

机器学习程序擅长在人类可能错过的数据点之间建立联系。它们还可以比传统工具提前20倍进行预测，而且预测的准确性更高。随着物联网设备向他们提供更多的数据，他们只会变得更快、更准确。

2、业务流程自动化

机器学习和物联网也可以使日常任务自动化。业务流程自动化利用人工智能来处理一系列管理任务，因此工人们不必这么做。随着物联网设备向这些程序提供更多数据，它们变得更加有效。

随着时间的推移，这样的技术已经使一些行业的生产率提高了40%。自动化和简化任务，如日程安排和记录保存，让员工可以专注于其他增值工作。

3、供应链可视化

物联网实施最有前景的领域之一是供应链。车辆或集装箱中的物联网传感器可以为公司提供关键信息，如实时位置数据或产品质量。这些数据本身就能提高供应链的可视性，但与机器学习结合起来，它可能会改变你的业务。

机器学习程序可以从物联网传感器获取实时数据，并将其付诸行动。它可以预测可能出现的中断，并向工作人员发出警告，以便他们做出相应的反应。这些预测分析可以让企业避免再熟悉不过的供应链延迟问题。

4、风险管理

如果一家公司不能理解它所面临的弱点，企业领导人就不能做出充分知情的决定。物联网设备可以为企业提供更好地了解这些风险所需的数据。机器学习可以更进一步，从这些数据中发现人类可能忽略的关注点。

物联网设备可以收集有关工作场所或客户的数据，然后由机器学习程序进行处理。

商业风险并不是物联网和机器学习能够预测的唯一风险。物联网空气质量传感器可以提醒企业何时更换暖通空调过滤器，以保护员工健康。同理，机器学习网络安全程序可以察觉黑客试图渗透一家公司的网络。

5、减少浪费

物联网和机器学习可以改变你的业务的另一种方式是消除浪费。来自物联网传感器的数据可以揭示公司在哪些地方可能会使用超过需求的资源。然后，机器学习算法可以分析这些数据，提出改进的方法。

商业中最常见的浪费元凶之一是能源。由于各种各样的低效率。物联网传感器可以测量浪费发生的地方，并通过机器学习进行调整以阻止浪费。

机器学习算法与物联网设备结合可以限制能源使用，因此流程只使用它们需要的东西。虽然这些措施看起来都很小，但加起来就能省下一大笔支出。

没有物联网和机器学习，企业就无法充分发挥其潜力。它们的出现，能够帮助企业节省开支。如今，物联网和机器学习正在重塑商业世界，那些不采用这些技术的企业可能很快就会落后。
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