Q:
Các công cụ học máy giống nhau có thể làm việc cho cả doanh nghiệp bán lẻ và sản xuất không?
A:Khi nói đến việc thiết kế các công cụ học máy cho cả doanh nghiệp bán lẻ và sản xuất, có một số điểm tương đồng đáng kể, nhưng cũng có những khác biệt cơ bản.
Trong bán lẻ, phần lớn các công cụ và quy trình học máy đều hướng đến các sáng kiến bán hàng và hướng tới khách hàng. Các công ty sử dụng sức mạnh to lớn của việc học máy để đào thông qua dữ liệu cho phép họ bán, điều đó thúc đẩy chuyển đổi và do đó, lợi nhuận. Một ví dụ tuyệt vời nằm giữa ranh giới giữa học máy và trí tuệ nhân tạo là theo đuổi việc tiếp cận khách hàng xung quanh việc từ bỏ giỏ hàng. Các bộ công cụ tích cực tiếp cận với khách hàng đã từ bỏ các mặt hàng trong giỏ hàng thường được phân loại là công cụ trí tuệ nhân tạo, nhưng các công cụ khác chỉ đơn giản là tổng hợp và phân tích dữ liệu để phát triển các hệ thống do con người điều khiển là những ví dụ về học máy được áp dụng cho bán lẻ.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Trong sản xuất, cảnh quan học máy trông khá khác biệt. Học máy áp dụng cho sản xuất và sản xuất hàng hóa vật lý theo nhiều cách độc đáo. Phần lớn giá trị của máy học trong sản xuất được áp dụng để xử lý chuỗi cung ứng. Học máy sẽ thông báo các quy trình bảo trì, sửa chữa và đại tu (MRO) và các khía cạnh khác của việc xây dựng, đóng gói hoặc lắp ráp các mặt hàng sản xuất rời rạc hoặc sản xuất hàng loạt. Nói cách khác, nhiều công cụ học máy có giá trị nhất trong sản xuất được hướng tới sàn cửa hàng, không nhằm vào khách hàng, mà là xây dựng nhà máy thông minh hoàn hảo, nhà máy và cải tiến quy trình vật lý. (Bài báo này của Forbes chỉ là một ví dụ nêu ra mười cách mà máy học đang thay đổi sản xuất một cách nhanh chóng và theo những cách cơ bản.) Ngược lại, các công cụ học máy bán lẻ chủ yếu nhắm vào sàn bán hàng thông minh trên đường phố và phần lớn thương mại mà bây giờ diễn ra trực tuyến hoặc thông qua các nền tảng kỹ thuật số.
Cùng với đó, các doanh nghiệp bán lẻ cũng có thể sử dụng các công cụ học máy để xử lý các quy trình vật lý, ví dụ như hàng tồn kho. Trong xử lý hàng tồn kho, các công cụ dự đoán học máy có thể giúp các công ty bán lẻ tiết kiệm số tiền khổng lồ bằng cách chỉ giữ lại hàng tồn kho mà họ cần có sẵn tại một thời điểm nhất định, và làm cho hoạt động kho và lưu trữ hiệu quả hơn nhiều. Tuy nhiên, giá trị chính của học máy trong bán lẻ vẫn tập trung vào hỗ trợ quyết định bán hàng, tìm hiểu thêm về khách hàng dựa trên thực tiễn tổng hợp và phân tích dữ liệu sâu, kiểm tra nhân khẩu học và thông tin cá nhân và nhận được thông tin bán hàng cực kỳ giá trị.
Điểm mấu chốt là, như một điềm báo cho sự phát triển mạnh mẽ của AI, công cụ học máy và học sâu chỉ đơn giản là thông minh. Họ tập hợp dữ liệu và cung cấp một bức tranh tổng thể về một khái niệm xác định, cho dù đó là trong không gian địa lý, vật lý hay kỹ thuật số Môi trường. Vì vậy, các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng sức mạnh của học máy theo những cách khác nhau. Sự khác biệt giữa học máy trong bán lẻ và học máy trong sản xuất là một ví dụ rõ ràng về cách các doanh nghiệp xác định nhu cầu của họ và áp dụng các công nghệ máy học phù hợp.
