Twee is beter dan één, toch? Dit geldt ongetwijfeld in het geval van IoT en machine learning. Deze twee meest populaire en trending technologieën bieden een solide groeisysteem voor bedrijven als ze op de juiste manier worden geïmplementeerd. Wanneer ze worden gecombineerd, helpen ze u de ware kracht van gegevens te ontsluiten en de bedrijfsefficiëntie, verkoop en klantrelaties te stimuleren.

Daarom wordt de integratie van IoT en machine learning in het bedrijfsleven op grote schaal gezien. We gaan enkele van de populaire gebieden bespreken waar deze technologieën worden gebruikt. Laten we daarvoor enkele statistieken om hen heen bekijken.

Statistieken die de trend van IoT en ML tonen
Volgens IoT-analyses zal de wereld tegen het einde van 14.4 2022 miljard IoT-verbonden apparaten hebben, wat 10% meer is dan het voorgaande jaar.

Tegen 2025 zal dit aantal ongeveer 27 miljard bedragen, wat duidelijk aangeeft dat bedrijven het snel omarmen. Aan de andere kant zal de markt van machine learning naar verwachting in 200 de grens van $ 2025 miljard overschrijden. Deze cijfers zijn voldoende om vol vertrouwen te stellen dat de markt van IoT en machine learning niet op elk moment zal vertragen, maar in de loop van de tijd zal toenemen. tijd.

Nu rijst een vraag: wat zijn de voordelen van het gebruik van IoT en machine learning in het bedrijfsleven? Om te beginnen, als u weet hoe ze samenwerken, kunt u de echte waarde die ze toevoegen aan uw bedrijf beter begrijpen.

Hoe IoT en machine learning samenwerken?
Zoals de naam al suggereerde, is het internet der dingen een netwerk van alle apparaten met sensoren, verbonden via internet. Deze verbinding geeft hen de mogelijkheid om te communiceren met elk ander apparaat op het netwerk.

Wat daarna? Hoe ga je die gegevens gebruiken? Machine learning is het antwoord. Het is een subset van AI en een proces waarbij gegevens worden gebruikt om wiskundige modellen of algoritmen te ontwikkelen om de computer te trainen zonder veel menselijke tussenkomst.

Met dat leren kan het systeem worden gebruikt om te anticiperen op de meest waarschijnlijke plot op basis van de gegevens. De voorspelling kan verkeerd of juist zijn en afhankelijk van dat algoritme wordt het zichzelf bijgewerkt om de volgende keer een beter mogelijk scenario te leveren.

Beide vullen elkaar dus aan om bedrijven een concurrentievoordeel te geven ten opzichte van anderen door middel van gegevensverzameling en -analyse, zodat ze kunnen beslissen wat beter is voor hun groei. Dit geldt voor elk type sector, of het nu gaat om gezondheidszorg, financiën, auto's, landbouw, productie en meer.

Maar er is meer dan de bovengenoemde reden om IoT en machine learning toe te passen in bedrijfsprocessen. Laten we hun rol in verschillende bedrijven beter begrijpen en welke voordelen ze bieden.

Voordelen van IoT en machine learning voor bedrijven -
Het automatiseert de bedrijfsprocessen
Voor elke organisatie, klein of groot, zijn er een aantal bedrijfsprocessen. Elk moet efficiënt zijn om het doel van de organisatie te bereiken. Eentonige taken zoals het plannen van e-mails of archiveringsprocessen kunnen echter onnodige vertragingen veroorzaken en de algehele productiviteit belemmeren.

Machine learning en IoT kunnen die saaie en repetitieve taken automatiseren om het bedrijfsproces te stroomlijnen. Niet alleen dat, het verkleint de kans op menselijke fouten en inefficiënties, verbetert de follow-up met de lead, planning van marketingcampagnes, evenementen, enz.

Voegt een extra beveiligingslaag toe
Geen enkele plaats is beschermd tegen ongevallen, fraude en cyberaanvallen. Ze komen veel voor in de branche en als ze niet onmiddellijk worden aangepakt, kunnen ze grote verliezen veroorzaken voor het bedrijf, zijn werknemers en klanten.

Maar het is moeilijk om elk afzonderlijk gebied of apparaat in de gaten te houden. Het gebruik van IoT en machine learning in het bedrijfsleven helpt niet alleen bij het bewaken van elk aspect om achterpoortjes en bedreigingen te identificeren, maar stelt u ook in staat om vooraf de nodige preventieve maatregelen te nemen.

Helpt bij het identificeren van de productieve bronnen
Of het nu gaat om financiële, menselijke, fysieke of technologische middelen die uw bedrijf heeft, het is essentieel om de meest productieve eruit te filteren en de zelden gebruikte middelen te elimineren. Met het gebruik van IoT en machine learning in bedrijfsprocessen kunt u dit analyseren en onnodige uitgaven aan ongebruikte en niet-productieve resources voorkomen. Ze kunnen ook voorstellen waar uw bedrijf die middelen moet gebruiken.

Helpt de klanten te begrijpen
Klanten zijn een belangrijk bezit van elk bedrijf. Ze tevreden stellen is dus belangrijk om succesvol te zijn en de omzet te verhogen. Machine learning en IoT kunnen bedrijven helpen te leveren wat hun klanten willen zonder het te raden. Ze kunnen leren hoe klanten omgaan met hun merk en welke dingen ze niet leuk of leuk vinden.

Met alle waardevolle inzichten in uw handen, kunt u producten en diensten creëren waar ze het meest van verwachten. Of analyseer welke het goed doet in de markt. Op deze manier kunnen merken op twee manieren profiteren: het leveren van een betere klantervaring en het verhogen van de omzet door de juiste producten aan het publiek te leveren. Voor e-commerceplatforms zijn machine learning en IoT de go-to-technologieën om dit te bereiken.

Gebruik Cases van IoT en Machine Learning in verschillende bedrijven -
Detailhandel: Supply Chain Management
De supply chain-industrie is afhankelijk van gegevens, wat betekent dat verkeerde of onvolledige gegevens verschillende problemen in het proces kunnen veroorzaken. Kosteninefficiëntie, technische stilstand, problemen bij het bepalen van prijs en transportkosten, diefstal en verlies van voorraad, enz. zijn enkele van dergelijke problemen waarmee ze worden geconfronteerd.

Het implementeren van IoT-sensoren op de betrokken apparaten om vitale gegevens te extraheren en deze vervolgens naar machine-learningmodellen te sturen, kan op de volgende manieren helpen.

• Verbeter de kwaliteit van producten
• Operationele kosten verlagen
• Controleer de status van levering
• Voorkom inventarisdiefstal en fraude
• Handhaaf het evenwicht tussen vraag en aanbod
• Verbeter de zichtbaarheid van de toeleveringsketen om de klanttevredenheid te verhogen
• Stimuleer het vervoer van goederen over de grenzen heen
• Verhoog de operationele efficiëntie en omzetkansen
• Controleer op eventuele defecten aan het product of industriële apparatuur

Automobielindustrie: zelfrijdende auto's
IoT-sensoren verbeteren de mogelijkheden van voertuigen, waardoor ze slimmer en onafhankelijker worden. We noemen ze slimme auto's of zelfrijdende auto's, waarbij menselijke aanwezigheid niet eens een optie is. Samen met kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen deze voertuigen de situatie op de weg evalueren en in realtime betere beslissingen nemen.

Ze hebben nu betrouwbare camera's om wegen goed te begrijpen. Radardetectoren zorgen ervoor dat autonome voertuigen zelfs 's nachts kunnen zien, waardoor hun zichtbaarheid wordt verbeterd.

Gezondheidszorgsector: slimme oplossingen voor de gezondheidszorg
Patiëntbewaking is eenvoudig geworden met machine learning en IoT. Artsen kunnen nu via verbonden gadgets real-time gegevens over de gezondheidstoestand van patiënten krijgen en op maat gemaakte behandelingen voorstellen.

Glucosemonitoring op afstand is zo'n use-case waarbij artsen de glucosespiegel van patiënten kunnen controleren via CGM-systemen (continue glucosemonitoring). Als er een afwijking is in de glucosespiegel, wordt er een waarschuwing gegeven zodat patiënten onmiddellijk contact kunnen opnemen met de arts en de nodige behandeling kunnen krijgen.

Met AI uitgeruste Apple Watch is een andere best use case van machine learning en IoT. De smartwatch is erg handig bij het monitoren van de hartslag. Volgens een studie van Cardiogram geeft de Apple Watch 97 procent nauwkeurige resultaten bij het meten van de hartslag en kan hij paroxysmale atriale fibrillatie detecteren, die voornamelijk wordt veroorzaakt door onregelmatigheden in het hartritme.

Maakindustrie: conditiegebaseerde monitoring
Machines gaan ongetwijfeld niet eeuwig mee; ze ondergaan voortdurend slijtage en bereiken uiteindelijk een punt waarop ze moeten worden gerepareerd of weggegooid. Omdat de maakindustrie een van de sectoren is die sterk afhankelijk is van machines, moeten ze de gezondheid van machines strikt in de gaten houden.

CBM is een van de belangrijkste voorspellende onderhoudsstrategieën die in dit geval werken. Met behulp van machine learning-technieken en in combinatie met de informatie die is verzameld van de IoT-sensoren, kunnen conclusies over de status van de apparatuur worden gemonitord.

Met deze techniek kunnen bijvoorbeeld mechanische uitlijnfouten, kortsluitingen en slijtage worden gedetecteerd. Dit helpt bij het identificeren van het onderliggende probleem en hoe vroeg een machine onderhoud nodig heeft.

Bovendien vermindert dit soort geautomatiseerde machine learning-ondersteuning de menselijke engineering-inspanning met 50%, vermindert het onderhoudsbudget en verhoogt het de beschikbaarheid van machines. Valse alarmering, een van de belangrijkste problemen van conditiebewaking, wordt ook voor 90% opgelost met behulp van machine learning-modellen in CBM.

Conclusie
Geen enkele technologie alleen kan bedrijven enorm succesvol maken. Ze moeten dus flexibel genoeg zijn om verschillende technologieën samen te integreren. Het Internet of Things (IoT) en Machine Learning zijn twee van zulke krachtige combinaties die bij correct gebruik de groei van een bedrijf kunnen versnellen.

Ze hervormen bijna elke industrie, van landbouw tot IT, waardoor ze efficiënter, schaalbaarder en productiever worden.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.finextra.com/blogposting/23927/making-an-impact-iot-and-machine-learning-in-business?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs