Opis rozwiązania
Uczenie maszynowe zastosowane w procesach zakupowych i łańcucha dostaw może zredukować błędy w prognozowaniu o 50%. Podobny poziom redukcji zapasów osiągniemy, planując zaopatrzenie w oparciu o sugestie modeli uczenia maszynowego. Dodajmy do tego przewidywanie awarii maszyn lub decyzji zakupowych klientów, a i tak będzie to ułamek możliwości, jakie stwarza przedsiębiorstwom uczenie maszynowe. Bo możliwości tej technologii są ogromne.
Kompilacja ANEGIS Aplikacje AIktóre inteligentnie wyczuwają, przetwarzają i działają na informacje, aby zautomatyzować procesy biznesowe oraz zwiększyć szybkość i wydajność. Wykorzystanie Microsoft i infrastruktura, w tym , Usługi poznawczei Bot Framework, ANEGIS opracowuje inteligentne rozwiązania dla wysokowartościowych, złożonych scenariuszy korporacyjnych.
Przypadki użycia uczenia maszynowego
- Korzystanie z platformy uczenia maszynowego firmy Microsoft do analizy Dynamics 365 for Salesdane umożliwiające automatyczne przewidywanie, które produkty polecić na podstawie trendów zakupowych klientów. Wykorzystaj potencjał Microsoftu Usługi poznawczeInterfejsy API, takie jak interfejsy API analizy tekstu do wykrywania nastrojów, fraz kluczowych, tematów i języka z tekstu znalezionego w .
- Połącz usługę Azure Bot Service z funkcją Cognitive Services Language Understanding, aby tworzyć potężne boty zwiększające produktywność przedsiębiorstwa. Usprawnij rutynowe czynności robocze poprzez integrację systemów zewnętrznych, takich jak kalendarz usługi Office 365 i dane klientów przechowywane w Dynamics 365.
- Optymalizuj asortyment produktów detalicznych i decyzje dotyczące planowania przestrzeni na poziomie lokalnym. Opracuj złożone modele predykcyjne, w tym powierzchnię podłogi, zastępowalność produktów, dane demograficzne klientów i nawyki zakupowe.
Konserwacja predykcyjna z Internet rzeczy
Konserwacja predykcyjna techniki służą do przewidywania, kiedy maszyna użytkowa ulegnie awarii, dzięki czemu konserwację można zaplanować z wyprzedzeniem. Dane operacyjne z czujników IoT można łączyć z innymi źródłami danych, takimi jak warunki środowiskowe, w celu zbudowania modeli predykcyjnych.
Strategia predykcyjna wykorzystuje uczenie maszynowe w nadzorowanym procesie uczenia się. Ten proces uczenia się wymaga danych - pełnej historii życia szeregu urządzeń - do szkolenia modelu sztucznej inteligencji. Im pełniejsze dane dotyczące żywotności, tym dokładniejszy model. Aby nauczyć się przewidywać awarie, dane muszą zawierać wystąpienia tych błędów. Strategia konserwacji predykcyjnej ma na celu wymianę sprzętu i części na czas, unikając nieplanowanych awarii i maksymalizując żywotność.
Analizę w czasie rzeczywistym można skonfigurować bez konieczności zarządzania złożoną infrastrukturą i oprogramowaniem, co ułatwia konfigurowanie pulpitów nawigacyjnych z aktualnymi metrykami, takimi jak wydajność maszyny, warunki pracy, zachowania i potencjał awarii.
Wyzwania
Dane, które gromadzimy, mogą kryć w sobie ukryte wzorce i zależności.
Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na odkrywanie tych prawidłowości, nawet jeśli nie są one oczywiste na pierwszy rzut oka.
W wielu dziedzinach potrzebujemy automatycznych systemów podejmujących decyzje.
Uczenie maszynowe pozwala na tworzenie modeli, które formułują reguły decyzyjne na podstawie analizy danych.
Maszyny muszą być elastyczne i zdolne do nauki na bieżąco.
Modele uczenia maszynowego potrafią generalizować i wnioskować na podstawie nowych danych, co pozwala na przyswajanie nowych pojęć.
Dane często są niepełne, zaszumione lub wymagają doprecyzowania.
Algorytmy uczenia maszynowego potrafią dostosowywać się do nowych informacji, a także uogólniać wnioski na większe zbiory danych.
Maszyny muszą być zdolne do uczenia się na bieżąco, w oparciu o interakcje z użytkownikami lub środowiskiem.
Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem pozwala na zdobywanie wiedzy poprzez interakcję z otoczeniem.
Korzyści
Uczenie maszynowe pozwala na automatyzację wielu zadań, co przekłada się na efektywniejsze procesy. Na przykład, systemy ML mogą analizować dane dotyczące produkcji, logistyki czy obsługi klienta, pomagając zoptymalizować dostawy, planowanie zasobów czy zarządzanie zapasami.
Systemy ML potrafią przewidywać trendy, np. w sprzedaży, popycie czy zachowaniach klientów. Dzięki temu firma może podejmować bardziej trafne decyzje strategiczne.
ML umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości informacji, np. w medycynie (analiza obrazów medycznych), marketingu (segmentacja klientów) czy logistyce (optymalizacja tras dostaw).
Dzięki algorytmom ML firma może lepiej zrozumieć preferencje i potrzeby swoich klientów. To pozwala na dostarczanie spersonalizowanych ofert, rekomendacji produktów czy indywidualnego wsparcia.
W sektorze finansowym czy cyberbezpieczeństwa ML może pomóc w identyfikacji nieprawidłowości, np. podejrzanych transakcji czy ataków hakerskich.
Dzięki ML można zoptymalizować zarządzanie zasobami, np. planowanie produkcji, dystrybucji czy obsługi serwisowej. To przekłada się na oszczędności czasu i kosztów.
