物聯(lián)網(wǎng)和機器學習是當今商業(yè)領域最具顛覆性的兩項技術。另外，這兩種創(chuàng)新都能給任何公司帶來顯著的好處。它們一起可以徹底改變企業(yè)業(yè)務。

物聯(lián)網(wǎng)設備和機器學習的結合是一個自然的過程。機器學習需要大量相關數(shù)據(jù)才能發(fā)揮最大作用，而物聯(lián)網(wǎng)可以提供這些數(shù)據(jù)。隨著這兩種技術的應用迅速普及，企業(yè)應該開始將它們結合起來使用。

以下是物聯(lián)網(wǎng)和機器學習可以改善企業(yè)運營的五種方式：

1. 解決低效問題

數(shù)據(jù)顯示，目前約有25%的企業(yè)使用物聯(lián)網(wǎng)設備，這一數(shù)字還將繼續(xù)攀升。隨著越來越多的公司采用這種傳感器，他們增加了收集數(shù)據(jù)的地方。然后，機器學習算法可以分析這些數(shù)據(jù)，找出工作場所的低效之處。

通過查看各種工作場所的數(shù)據(jù)，機器學習程序可以發(fā)現(xiàn)一家公司在哪些地方花費了異常高的時間。然后，它可以建議一個新的工作流程，以減少員工在該領域所花費的精力。商業(yè)領袖可能從未意識到，如果沒有機器學習，這是一個問題領域。

機器學習程序擅長在人類可能錯過的數(shù)據(jù)點之間建立聯(lián)系。它們還可以比傳統(tǒng)工具提前20倍進行預測，而且預測的準確性更高。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備向他們提供更多的數(shù)據(jù)，他們只會變得更快、更準確。

2. 業(yè)務流程自動化

機器學習和物聯(lián)網(wǎng)也可以使日常任務自動化。業(yè)務流程自動化利用人工智能來處理一系列管理任務，因此工人們不必這么做。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備向這些程序提供更多數(shù)據(jù)，它們變得更加有效。

隨著時間的推移，這樣的技術已經(jīng)使一些行業(yè)的生產(chǎn)率提高了40%。自動化和簡化任務，如日程安排和記錄保存，讓員工可以專注于其他增值工作。

3. 供應鏈可視化

物聯(lián)網(wǎng)實施最有前景的領域之一是供應鏈。車輛或集裝箱中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以為公司提供關鍵信息，如實時位置數(shù)據(jù)或產(chǎn)品質量。這些數(shù)據(jù)本身就能提高供應鏈的可視性，但與機器學習結合起來，它可能會改變你的業(yè)務。

機器學習程序可以從物聯(lián)網(wǎng)傳感器獲取實時數(shù)據(jù)，并將其付諸行動。它可以預測可能出現(xiàn)的中斷，并向工作人員發(fā)出警告，以便他們做出相應的反應。這些預測分析可以讓企業(yè)避免再熟悉不過的供應鏈延遲問題。

4. 風險管理

如果一家公司不能理解它所面臨的弱點，企業(yè)領導人就不能做出充分知情的決定。物聯(lián)網(wǎng)設備可以為企業(yè)提供更好地了解這些風險所需的數(shù)據(jù)。機器學習可以更進一步，從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人類可能忽略的關注點。

物聯(lián)網(wǎng)設備可以收集有關工作場所或客戶的數(shù)據(jù)，然后由機器學習程序進行處理。

商業(yè)風險并不是物聯(lián)網(wǎng)和機器學習能夠預測的唯一風險。物聯(lián)網(wǎng)空氣質量傳感器可以提醒企業(yè)何時更換暖通空調過濾器，以保護員工健康。同理，機器學習網(wǎng)絡安全程序可以察覺黑客試圖滲透一家公司的網(wǎng)絡。

5. 減少浪費

物聯(lián)網(wǎng)和機器學習可以改變你的業(yè)務的另一種方式是消除浪費。來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)可以揭示公司在哪些地方可能會使用超過需求的資源。然后，機器學習算法可以分析這些數(shù)據(jù)，提出改進的方法。

商業(yè)中最常見的浪費元兇之一是能源。由于各種各樣的低效率。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以測量浪費發(fā)生的地方，并通過機器學習進行調整以阻止浪費。

機器學習算法與物聯(lián)網(wǎng)設備結合可以限制能源使用，因此流程只使用它們需要的東西。雖然這些措施看起來都很小，但加起來就能省下一大筆支出。

沒有物聯(lián)網(wǎng)和機器學習，企業(yè)就無法充分發(fā)揮其潛力。它們的出現(xiàn)，能夠幫助企業(yè)節(jié)省開支。如今，物聯(lián)網(wǎng)和機器學習正在重塑商業(yè)世界，那些不采用這些技術的企業(yè)可能很快就會落后。