人工智能如何提高企业的生产力

　　随着数据存储、分析和云计算的最新创新，人工智能正在提高企业的效率和绩效。根据研究和市场报告，到2025年，人工智能市场预计将以52%的复合年增长率（CAGR）增长。它可以帮助企业家做出更明智的业务相关决策。人工智能有能力通过与信息和通信系统集成、提供智能机器自动化、提供潜在问题的早期预警等等来提高企业的生产力。

　　以下是企业主如何使用人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 提高销售额和生产力的几种方法。

　　预测性维护

　　以前，资产（设备/电器）维护方法是繁琐且被动的。然而，今天随着人工智能和机器学习的到位，组织已经开始投资于预测性维护解决方案，以提高运营效率。预测性维护使用传感器来跟踪设备状况并持续分析数据，使组织能够在实际需要时而不是在预定的服务时间维修设备，从而最大限度地减少停机时间。甚至可以设置机器来评估自身状况，订购所需的更换零件，并在需要时安排技术人员。更进一步，基于大数据的算法可用于预测未来的故障。因此，可以说人工智能增强的工业仪器/机器预测性维护可以降低年度维护成本、停机时间和检查成本。根据科尔尼在《工业周刊》上对558家使用预测性维护的公司进行的调查，观察到设备停机时间平均减少了20.1%。

　　准确的需求预测

　　在供应链中，需求预测是订单计划和总体战略的基本工具。它可以帮助库存主管计划每月订单，了解季节性趋势，节省重新订购的时间并减少缺货。技术从过去学习，可以评估需求预测中涉及的复杂因素，如市场和经济力量、最新趋势等。这提高了预测的准确性并消除了猜测。支持人工智能的预测可确保产品可用性，同时减少库存堆积。它可以帮助企业详细了解其客户购买模式。使用这种市场篮分析，销售团队还能够创造对其他产品的需求。这不仅可以改善需求预测，还可以帮助组织产生业务。它类似于消费者电子商务网站，例如亚马逊根据浏览或购买模式推荐产品。最近，一家拥有 600 家门店的自行车和皮划艇零售商使用支持人工智能的需求预测工具，将库存需求降低了 7%，库存持有成本降低了 4.5%。

　　人工智能还可以提高任务的效率，就像进行实物盘点一样简单。一项可能需要数天才能完成的任务可以在 24 小时内完成，使用支持摄像头的无人机飞过仓库、扫描物品并检查放错位置的物品。因此，使用AI和ML，系统可以精确地测试需求，生产，结果的多个数学模型，并根据此分析下达材料采购订单。

　　个性化产品

　　如今，消费者更喜欢定制、个性化和独特的产品/服务，而不是标准化的产品/服务。人工智能和软件智能的发展使企业能够通过构建与个人消费者需求高度相关的服务和产品，将个性化提升到一个新的水平。随着个性化销售，这是势在必行的。这些企业有机会创建差异化的主张，这些主张可能会获得溢价，提高消费者流量和转化率。德勤（Deloitte）最近的一项消费者调查显示，20%的消费者愿意为个性化产品或服务支付20%的溢价。 这也使品牌能够通过个性化产品与客户建立更大的信任。美国和英国83%的消费者可以信赖的零售商使用他们的个人信息来接收量身定制的产品、优惠和建议。

　　优化流程

　　由运行机器学习算法的人工智能 （AI） 引擎驱动的机器能够提高制造流程效率。人工智能系统监控周期时间、温度、使用量、交货时间、停机时间和错误等参数，以优化企业的制造/生产。分析销售电话是企业的关键方面之一。过去，这是一个手动过程，但现在人工智能对话工具正在自动化整个过程，从而减少工作量并节省时间。此类工具记录每个出站呼叫和代答提示，以识别呼叫的进行方式。机器学习算法还可以通过发现日常数据交换过程中的异常和差异来平息企业中的欺诈行为。

　　因此，基于机器的神经网络可以在几秒钟内理解大量数据，在决策者的指尖提供完美的解决方案，提高效率和业务销售。它提供了可应用于快速变化的业务环境的实时见解。

　　审核编辑：郭婷