物联网和机器学习促进企业业务发展的5种方式

简介: 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。

image.png

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。


本文转自比特网,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
在线免费体验百种AI能力:【点此跳转】
机器智能技术结尾二维码.png

相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
ERP系统中的人工智能与机器学习应用:提升企业智能化管理
【7月更文挑战第29天】 ERP系统中的人工智能与机器学习应用:提升企业智能化管理
576 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习与人工智能在物联网中的应用
【6月更文挑战第6天】在一个阳光明媚的早晨,我听到同事热议机器学习和人工智能在物联网的应用,如智能家居、工业生产和医疗诊断。通过分析物联网的海量数据,这些技术带来便利与效率的提升。示例代码展示了如何使用机器学习算法进行数据分析。尽管面临数据安全等挑战,但未来前景广阔,我决定投身这一领域,探索更多可能。
93 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习与人工智能在物联网中的应用
【6月更文挑战第5天】在这个物联网时代,智能设备间的交互变得日益频繁。机器学习与人工智能赋予了这些设备学习和协作的能力,使它们能更好地理解和适应用户需求。例如,智能空调利用机器学习了解用户习惯,预调至适宜的温度;而人工智能在安防系统中通过视频分析识别异常行为,保障安全。此外,它们还应用于智能农业、交通、医疗等领域,如预测农作物生长、优化交通路线、提升医疗服务。一个简单的Python代码示例展示了如何用机器学习预测室内温度变化,揭示了其在物联网中的潜力。
119 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
物联网(IoT)数据与机器学习的结合
【6月更文挑战第6天】物联网和机器学习加速融合,驱动数据收集与智能分析。通过机器学习算法处理 IoT 数据,实现智能家居、工业生产的智能化。示例代码展示如何用线性回归预测温度。结合带来的优势包括实时监测、预警、资源优化,但也面临数据质量、隐私安全、算法选择等挑战。未来需强化技术创新,应对挑战,推动社会智能化发展。
170 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 传感器 物联网
【Python机器学习专栏】机器学习在物联网(IoT)中的集成
【4月更文挑战第30天】本文探讨了机器学习在物联网(IoT)中的应用,包括数据收集预处理、实时分析决策和模型训练更新。机器学习被用于智能家居、工业自动化和健康监测等领域,例如预测居民行为以优化能源效率和设备维护。Python是支持物联网项目机器学习集成的重要工具,文中给出了一个使用`scikit-learn`预测温度的简单示例。尽管面临数据隐私、安全性和模型解释性等挑战,但物联网与机器学习的结合将持续推动各行业的创新和智能化。
184 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 Cloud Native 持续交付
构建高效机器学习模型的策略与实践构建未来:云原生技术在企业数字化转型中的关键作用
【4月更文挑战第30天】 在机器学习领域,构建一个高效的模型不仅需要深厚的理论基础,还需结合先进的技术手段和策略。本文将探讨一系列提升模型性能的方法,包括数据预处理、特征选择、模型调参以及集成学习等。通过具体案例分析,揭示这些方法如何在实际问题中得以应用,并讨论它们对模型性能的影响。文中还将涉及最新的研究进展,为读者提供前瞻性的指导意义。 【4月更文挑战第30天】随着企业加速其数字化转型之旅,云原生技术已成为推动创新和灵活性的核心。本文深入探讨了云原生架构的原则,包括微服务、容器化、持续集成/持续部署(CI/CD)、以及声明式APIs。分析了这些技术如何共同促进可伸缩性、敏捷性和容错性,同时
|
对象存储 机器学习/深度学习 存储
大语言模型一键转存到OSS并挂载PAI实现企业知识库
本文介绍如何实现一键转载主流的大语言模型到自己的对象存储OSS空间中,然后再挂载到PAI-DSW实现多种模型切换测试知识库的效果。
大语言模型一键转存到OSS并挂载PAI实现企业知识库
|
文件存储 数据库 存储
大语言模型转存至NAS并挂载到PAI-DSW构建企业专属知识库
介绍如何将模型库的大语言模型转载到文件存储NAS,并挂载到PAI-DSW,利用Langchain构建可更换大语言模型的企业专属知识库。
|
物联网安全
《阿里云产品手册2022-2023 版》——2021年物联网安全十强企业
《阿里云产品手册2022-2023 版》——2021年物联网安全十强企业
168 1
|
数据采集 传感器 监控
【工业物联网基础】现代企业环境中的DCS(分布式控制系统)和SCADA(站点控制和数据采集)
【工业物联网基础】现代企业环境中的DCS(分布式控制系统)和SCADA(站点控制和数据采集)

相关产品

  • 物联网平台