האם אותם כלים למידת מכונה יכולים לעבוד גם עבור עסקים קמעונאיים וגם של ייצור?

ש:

האם אותם כלים למידת מכונה יכולים לעבוד גם עבור עסקים קמעונאיים וגם של ייצור?

כשמדובר בהתאמת כלי למידה של מכונות לעסקים קמעונאיים וגם לייצור, ישנם כמה קווי דמיון משמעותיים, אך ישנם גם הבדלים מהותיים.

בקמעונאות, הרוב המכריע של כלים ותהליכי למידת מכוונים מכוונים ליוזמות מכירות ואל לקוחות. חברות מנצלות את הכוח העצום של למידת מכונות כדי לחפור נתונים המאפשרות להן למכור, מה שמגביר את ההמרה ובכך את הרווחים. דוגמא אחת מצוינת המייחסת את הגבול בין למידת מכונה לבין בינה מלאכותית היא רדיפה אחר היקף הלקוחות סביב נטישת עגלת הקניות. מערכות הכלים שמושיטות באופן פעיל ללקוחות שנטשו פריטים בעגלת קניות מסווגות לרוב ככלי בינה מלאכותית, אך כלים אחרים שפשוט מצטברים ומנתחים נתונים כדי להתפתח מערכות מונעות אנושיות הם דוגמאות ללימוד מכונה המיושם בקמעונאות.

בייצור, נוף הלמידה של המכונה נראה לא מעט שונה. למידת מכונה חלה על ייצור וייצור סחורות פיזיות בלא מעט דרכים ייחודיות. חלק ניכר מהערך של למידת מכונות בייצור מיושם בטיפול בשרשראות האספקה. למידת מכונה תיידע תהליכי תחזוקה, תיקון ושיפוץ (MRO) והיבטים אחרים של בנייה, אריזה או הרכבת פריטי ייצור נפרדים או בדידים המוניים. במילים אחרות, רבים מהכלים החשובים ביותר ללימוד מכונות בייצור מכוונים לרצפת החנות, ולא מכוונים ללקוחות, אלא לבנות את "המפעל החכם" המושלם ולשפר את התהליכים הפיזיים. (מאמר פורבס זה הוא רק דוגמה אחת המתארת ​​עשר מהדרכים בהן למידת מכונות משנה את הייצור במהירות, ובדרכים יסודיות.) לעומת זאת, כלי למידת מכונות קמעונאיות מכוונים לרוב ל"קומת המכירות החכמה "ולעיקר המסחר ש כעת מתרחש באופן מקוון או באמצעות פלטפורמות דיגיטליות.

עם זאת, עסקים קמעונאיים יכולים להשתמש בכלים למידת מכונה כדי להתמודד עם תהליכים פיזיים, למשל מלאי. בטיפול במלאי, מנבאים ללימוד מכונות יכולים לסייע לחברות קמעונאיות לחסוך כמויות אדירות של כסף על ידי שמירה על המלאי הדרוש להן בזמן נתון, ולהפוך את פעולות המחסנים והאחסון להרבה יותר יעילות. עם זאת, ערך מרכזי של למידת מכונות בקמעונאות עדיין מתמקד בתמיכת החלטות במכירות, בלמידת מידע נוסף על הלקוח בהתבסס על איסוף נתונים מעמיק ושיטות ניתוח, על בחינת דמוגרפיה ומידע אישי וקבלת מודיעין מכירות יקר במיוחד.

בשורה התחתונה, ככל שמבשר כלי AI חזק, לימוד מכונה וכלי למידה עמוקים הם פשוט "חכמים". הם מצטברים נתונים ומספקים תמונה הוליסטית של מושג מוגדר כלשהו, ​​בין אם זה במרחב גיאוגרפי, פיזי או דיגיטלי. סביבה. אז תעשיות שונות מנצלות את הכוח של למידת מכונה בדרכים שונות. ההבדל בין למידת מכונות בקמעונאות לבין למידת מכונות בייצור הוא דוגמא מובהקת לאופן בו עסקים מציינים את צרכיהם ומאמצים טכנולוגיות למידת מכונות בהתאם.