XNUMXつよりXNUMXつの方がいいですね。 これは、IoT と機械学習の場合には間違いなく当てはまります。 これら XNUMX つの最も人気がありトレンドとなっているテクノロジは、正しく組み合わせて実装すれば、企業に確実な成長システムを提供します。 これらを組み合わせることで、データの真の力を解き放ち、ビジネスの効率、販売、および顧客関係を向上させることができます。
そのため、IoTや機械学習をビジネスに取り入れる動きが広く見られます。 これらのテクノロジーが使用されている一般的な分野のいくつかについて説明します。 その前に、それらに関する統計を見てみましょう。
IoTとMLの動向を示す統計
IoT 分析によると、14.4 年末までに、世界には 2022 億台の IoT 接続デバイスがあり、これは前年より 10% 増加します。
2025 年までに、この数は約 27 億に達し、企業が急速に採用していることを明確に示しています。 一方、機械学習の市場は、200 年までに 2025 億ドルを超えると予想されています。これらの数字は、IoT と機械学習の市場がいつでも減速することはなく、むしろ増加すると自信を持って言うのに十分です。時間。
ビジネスで IoT と機械学習を使用する利点は何ですか? まず第一に、それらがどのように連携するかを知ることは、それらがビジネスにもたらす真の価値を理解するのに役立ちます.
IoT と機械学習はどのように連携するのか?
名前が示すように、モノのインターネットは、センサーを備えたすべてのデバイスがインターネット経由で接続されたネットワークです。 この接続により、ネットワーク上の他のデバイスと通信できるようになります。
その後は？ そのデータをどのように活用しますか？ 機械学習が答えです。 これは AI のサブセットであり、データを使用して数学的モデルまたはアルゴリズムを開発し、人間の干渉をあまり受けずにコンピューターをトレーニングするプロセスです。
その学習により、システムを使用して、データに基づいて最も可能性の高いプロットを予測できます。 予測は間違っている場合もあれば正しい場合もあります。そのアルゴリズムに応じて、次回はより良いシナリオを提供するようにアルゴリズム自体が更新されます。
このように、両者は互いに補完し合い、データの蓄積と分析を通じて他の企業よりも競争上の優位性を与え、成長のために何が優れているかを判断できるようにします。 これは、ヘルスケア、金融、自動車、農業、製造など、あらゆる分野に当てはまります。
しかし、ビジネス プロセスで IoT と機械学習を使用する理由は、上記の理由だけではありません。 さまざまなビジネスにおける彼らの役割と、彼らが提供する利点をよりよく理解しましょう。
ビジネスにおける IoT と機械学習の利点 –
ビジネスプロセスを自動化します
規模の大小を問わず、組織には特定の一連のビジネス プロセスがあります。 それぞれが組織の目標を達成するために効率的でなければなりません。 ただし、電子メールのスケジュール設定や記録管理プロセスなどの単調なタスクは、不要な遅延を引き起こし、全体的な生産性を妨げる可能性があります.
機械学習と IoT は、これらの退屈で反復的なタスクを自動化して、ビジネス プロセスを合理化できます。 それだけでなく、人的エラーや非効率の可能性を減らし、見込み客へのフォローアップ、マーケティング キャンペーンやイベントのスケジューリングなどを改善します。
セキュリティのレイヤーを追加
事故、詐欺、サイバー攻撃から保護されている場所はありません。 それらは業界では一般的であり、すぐに対処しないと、ビジネス、その従業員、および顧客に大きな損失をもたらす可能性があります。
しかし、すべてのエリアやデバイスを監視することは困難です。 ビジネスでIoTと機械学習を使用すると、各側面を監視して抜け穴や脅威を特定するだけでなく、必要な予防措置を事前に講じることができます.
生産的なリソースを特定するのに役立ちます
ビジネスのリソースが財務、人的、物理的、または技術的リソースであるかどうかにかかわらず、最も生産的なリソースを除外し、ほとんど使用されていないリソースを排除することが不可欠です。 ビジネス プロセスで IoT と機械学習を使用することで、これを分析し、未使用の非生産的なリソースへの不必要な出費を防ぐことができます。 また、会社がそれらのリソースを活用する必要がある場所を提案することもできます。
顧客を理解するのに役立ちます
顧客は、どの企業にとっても重要な資産です。 彼らを満足させることは、成功して収益を上げるために重要です。 機械学習と IoT は、企業が顧客が望むものを推測せずに提供するのに役立ちます。 彼らは、顧客がブランドとどのようにやり取りしているか、嫌いなものや最も好きなものを知ることができます。
すべての貴重な洞察を手にして、彼らが最も期待している製品やサービスを作成できます。 または、どちらが市場でうまくいっているかを分析します。 このようにして、ブランドは XNUMX つの方法で利益を得ることができます。つまり、顧客体験の向上と、適切な製品を視聴者に提供することによる収益の増加です。 e コマース プラットフォームの場合、機械学習と IoT はこれを実現するための頼りになるテクノロジーです。
さまざまなビジネスにおける IoT と機械学習のユースケース –
小売業: サプライ チェーン管理
サプライチェーン業界はデータに依存しているため、間違ったデータや不完全なデータがプロセスでいくつかの問題を引き起こす可能性があります。 コストの非効率性、技術的なダウンタイム、価格と輸送コストを決定する際の問題、在庫の盗難と紛失などは、彼らが直面するいくつかの問題です。
関連するデバイスに IoT センサーを実装して重要なデータを抽出し、それらを機械学習モデルに送信すると、次のように役立ちます。
• 製品の品質を向上させる
• 運用コストを削減
• 配送状況を確認する
• 在庫の盗難と詐欺の防止
• 需要と供給のバランスを維持する
• サプライチェーンの可視性を改善して顧客満足度を向上
• 国境を越えた商品輸送の促進
• 運用効率と収益機会の向上
• 製品または産業機器に欠陥がないか確認してください
自動車産業: 自動運転車
IoT センサーは、車両の機能を強化し、よりスマートで独立したものにしています。 私たちはそれらをスマートカーまたは自動運転車と呼んでおり、人間の存在さえ許されません。 人工知能と機械学習を組み合わせることで、これらの車両は路上の状況を評価し、リアルタイムでより適切な意思決定を下すことができます。
彼らは現在、道路を明確に理解するための信頼できるカメラを持っています。 レーダー探知機により、自動運転車は夜間でも視認できるようになり、視認性が向上します。
ヘルスケア業界: スマート ヘルスケア ソリューション
機械学習と IoT により、患者のモニタリングが容易になりました。 医師は、接続されたガジェットから患者の健康状態に関するリアルタイムのデータを取得し、カスタマイズされた治療法を提案できるようになりました。
リモート グルコース モニタリングは、医師が CGM (継続的グルコース モニタリング) システムを介して患者のグルコース レベルをモニタリングできるユース ケースの XNUMX つです。 血糖値に異常があれば、警告通知が出されるので、患者はすぐに医師に連絡して必要な治療を受けることができます。
AI を搭載した Apple Watch は、機械学習と IoT のもう 97 つの最適なユース ケースです。 スマートウォッチは、心拍を監視するのに非常に役立ちます。 Cardiogram の調査によると、Apple Watch は心拍数モニタリングで XNUMX% の正確な結果を出し、主に心拍リズムの不規則性が原因である発作性心房細動を検出できます。
製造業: 状態ベースの監視
機械は間違いなく永遠に続くわけではありません。 それらは継続的に損耗し、最終的には修理または廃棄が必要な段階に達します。 製造業は機械に大きく依存する分野の XNUMX つであるため、機械の健康状態を厳密に監視する必要があります。
CBM は、この場合に機能する最も重要な予知保全戦略の XNUMX つです。 機械学習技術を使用し、IoT センサーから収集した情報と組み合わせることで、機器の状態に関する結論を監視できます。
たとえば、機械的なミスアライメント、短絡、摩耗状態をこの手法で検出できます。 これは、根本的な問題と、マシンのメンテナンスが必要な時期を特定するのに役立ちます。
さらに、このタイプの自動化された機械学習支援により、人間工学の労力が 50% 削減され、メンテナンス予算が削減され、マシンの可用性が向上します。 状態監視の主な問題の 90 つである誤警報も、CBM の機械学習モデルの助けを借りて XNUMX% 解決されます。
まとめ
単一のテクノロジーだけでは、ビジネスに大きな成功をもたらすことはできません。 したがって、それらはいくつかのテクノロジーを一緒に組み込むのに十分な柔軟性を備えている必要があります。 モノのインターネット (IoT) と機械学習は、正しく使用するとビジネスの成長を拡大できる XNUMX つの強力な組み合わせです。
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- 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/23927/making-an-impact-iot-and-machine-learning-in-business?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
