Q:
As mesmas ferramentas de aprendizado de máquina podem funcionar para as empresas de varejo e manufatura?
UMA:Quando se trata de adaptar ferramentas de aprendizado de máquina para as empresas de varejo e manufatura, existem algumas semelhanças significativas, mas também existem diferenças fundamentais.
No varejo, a grande maioria das ferramentas e processos de aprendizado de máquina é orientada para vendas e iniciativas voltadas para o cliente. As empresas utilizam o imenso poder do aprendizado de máquina para cavar dados que lhes permitem vender, que aumentam a conversão e, portanto, os lucros. Um excelente exemplo que se estende à linha entre aprendizado de máquina e inteligência artificial é buscar o alcance do cliente em torno do abandono do carrinho de compras. Os conjuntos de ferramentas que alcançam ativamente os clientes que abandonaram itens em um carrinho de compras geralmente são classificados como ferramentas de inteligência artificial, mas outras ferramentas que simplesmente agregam e analisam dados para desenvolver sistemas orientados a humanos são exemplos de aprendizado de máquina aplicado ao varejo.
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Na fabricação, o cenário de aprendizado de máquina parece um pouco diferente. O aprendizado de máquina se aplica à manufatura e à produção de bens físicos de várias maneiras únicas. Grande parte do valor do aprendizado de máquina na fabricação é aplicado ao manuseio de cadeias de suprimentos. O aprendizado de máquina informará os processos de manutenção, reparo e revisão geral (MRO) e outros aspectos da construção, embalagem ou montagem de itens discretos ou de produção em massa. Em outras palavras, muitas das ferramentas de aprendizado de máquina mais valiosas da manufatura são orientadas ao chão de fábrica, destinadas não aos clientes, mas à construção da “fábrica inteligente” perfeita e à melhoria dos processos físicos. (Este artigo da Forbes é apenas um exemplo que descreve dez das maneiras pelas quais o aprendizado de máquina está mudando rapidamente a manufatura, e de maneiras fundamentais.) Por outro lado, as ferramentas de aprendizado de máquina de varejo visam principalmente o "piso de vendas inteligente" e a maior parte do comércio agora ocorre online ou através de plataformas digitais.
Com isso dito, as empresas de varejo também podem usar ferramentas de aprendizado de máquina para lidar com processos físicos, por exemplo, inventário. No manuseio de inventário, os preditores de aprendizado de máquina podem ajudar as empresas de varejo a economizar enormes quantias de dinheiro, mantendo apenas o estoque necessário em um determinado momento e tornando as operações de armazenamento e armazenamento muito mais eficientes. No entanto, um grande valor do aprendizado de máquina no varejo ainda está focado no suporte à decisão de vendas, em aprender mais sobre o cliente com base em práticas profundas de agregação e análise de dados, em examinar dados demográficos e informações pessoais e obter inteligência de vendas extremamente valiosa.
O ponto principal é que, como prenúncio de uma forte IA de IA, as ferramentas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo são simplesmente "inteligentes". Agregam dados e fornecem uma imagem holística de algum conceito definido, seja em um espaço geográfico, físico ou digital. meio Ambiente. Assim, diferentes indústrias utilizam o poder do aprendizado de máquina de maneiras diferentes. A diferença entre o aprendizado de máquina no varejo e o aprendizado de máquina na fabricação é um exemplo evidente de como as empresas identificam suas necessidades e adotam tecnologias de aprendizado de máquina de acordo.
