Содержание
Q:
Могут ли одни и те же инструменты машинного обучения работать на предприятиях розничной торговли и производства?
A:
Когда речь идет об адаптации инструментов машинного обучения для предприятий розничной торговли и производства, есть некоторые существенные сходства, но есть и фундаментальные различия.
В розничной торговле подавляющее большинство инструментов и процессов машинного обучения ориентированы на продажи и инициативы, ориентированные на клиентов. Компании используют огромные возможности машинного обучения, чтобы копаться в данных, которые позволяют им продавать, что повышает конверсию и, следовательно, прибыль. Одним из превосходных примеров, который преодолевает грань между машинным обучением и искусственным интеллектом, является привлечение клиентов к заброшенной корзине. Наборы инструментов, которые активно обращаются к клиентам, которые оставили товары в корзине, часто классифицируются как инструменты искусственного интеллекта, но другие инструменты, которые просто объединяют и анализируют данные для развития управляемых человеком систем, являются примерами машинного обучения, применяемого в розничной торговле.
На производстве ландшафт машинного обучения выглядит несколько иначе. Машинное обучение относится к производству и производству физических товаров несколькими уникальными способами. Большая часть стоимости машинного обучения в производстве применяется для обработки цепочек поставок. Машинное обучение будет информировать процессы технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта (MRO), а также другие аспекты строительства, упаковки или сборки отдельных или массовых изделий. Другими словами, многие из наиболее ценных инструментов машинного обучения на производстве ориентированы на цех, нацелены не на клиентов, а на создание совершенной «умной фабрики» и совершенствование физических процессов. (Эта статья Forbes - всего лишь один пример, в котором описываются десять способов, которыми машинное обучение меняет производство быстро и фундаментально.) В отличие от этого, инструменты машинного обучения в розничной торговле в основном нацелены на «умные продажи» и большую часть торговли, которая Сейчас происходит онлайн или через цифровые платформы.
При этом розничные предприятия могут также использовать инструменты машинного обучения для управления физическими процессами, например, инвентаризацией. В обработке запасов предикторы машинного обучения могут помочь розничным компаниям сэкономить огромные суммы денег, сохраняя только тот инвентарь, который им необходим, доступным в определенный момент времени, и делая операции складирования и хранения намного более эффективными. Тем не менее, основная ценность машинного обучения в розничной торговле по-прежнему сосредоточена на поддержке принятия решений по продажам, на изучении клиентов, основанных на глубоких методах агрегирования и анализа данных, на изучении демографии и личной информации и получении чрезвычайно ценной информации о продажах.
Суть в том, что, как предвестник грядущего сильного ИИ, инструменты машинного обучения и глубокого обучения просто «умны». Они объединяют данные и дают целостную картину некоторой определенной концепции, будь то географическое, физическое пространство или цифровое пространство. окружающая обстановка. Таким образом, разные отрасли промышленности по-разному используют возможности машинного обучения. Разница между машинным обучением в розничной торговле и машинным обучением в производстве является наглядным примером того, как предприятия точно определяют свои потребности и соответственно применяют технологии машинного обучения.