人工知能と機械学習が資産追跡をどのように形作るか

人工知能（AI）と機械学習（ML）の使用により、資産追跡テクノロジーはかつてないほどスマートになっています。企業は、AIとMLを組み込むことで、より適切で情報に基づいた意思決定が可能になることに気づいています。

人工知能と機械学習とは何ですか？

人工知能技術は、機械での人間のシミュレーションです。これは、AIが手動操作を必要とせずに人間の仕事をすることを意味します。 AIベースのデバイスは生データを取得し、それを有用な情報に変換します。質問に答え、エンドユーザーのためにほんの数秒でタスクを実行するSiriやAlexaのような仮想アシスタントについて考えてみてください。

機械学習はAIのサブフィールドです。 MLは、テクノロジーシステムがパターンを学習および認識するプロセスです。これらのデータパターンは、数週間、数か月、さらには数年の間にさらに細かくなります。観測データを使用して、より大量の情報を収集します。この一般的な例には、デジタルリターゲティング広告が含まれます。ソーシャルメディアフィードに突然登場する製品について、どのくらいの頻度で考えたり話したりしましたか？これは、スマートデバイスが常にあなたの声を聞いているという意味ではありません。代わりに、検索履歴、同様の検索のパターン、さらには近くにある他のスマートデバイスに基づくデータなど、さまざまなソースからデータを取得して、それに応じて広告をターゲティングしています。

消費主義におけるこれらのテクノロジーの使用は、どこにでもあるようになっています。しかし、AIとMLは資産追跡システムにどのように適合しますか？ AIやMLとの手動操作が少なくてすむため、デバイスやプログラムは商業業界でもより自動化されています。人工知能と機械学習を使用する目的は、データ分析を改善し、人為的ミスの余地を減らすことです。

AIとMLはどうですか アセットトラッキングの形成？

資産追跡システムでAIとMLを使用すると、機器の検索プロセスなどのタスクが簡素化および合理化されるため、人間が日常業務を遂行する方法が改善されます。 AIは、履歴データをすばやく識別して視覚化できるため、予測分析と予防分析を使用して職場のプロセスを強化できます。 AIテクノロジーは、施設内の製品品質検査や需要計画などのユースケースにも役立ちます。資産追跡システムでAIを使用すると、ユーザーはUI内でより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

サプライチェーン、製造、ロジスティクス企業などのアナリストは、環境に関する大量の情報を収集し、より迅速に分析することができます。 AIとMLは、資産の場所を提供するだけでなく、傾向分析によってそれらの資産に関する特定のデータを提供できます。このタイプの情報には、在庫の傾向など、時間の経過に伴う資産の量を含めることができます。

これらのテクノロジーを資産追跡システムで使用する方法のもう1つの例は、在庫管理です。会社がより多くの在庫を購入する必要があるとき、彼らは彼らが必要な正しい量のアイテムを注文することを確実にしたいです。企業は過剰注文やお金の浪費を望んでいませんが、過剰注文や十分な在庫がないため、消費者を失望させたくありません。機械学習で資産追跡システムを使用すると、ユーザーは履歴データを確認したり、在庫購入履歴を確認したりできます。その後、パターンに基づいて今後の購入を行うことができます。

AIとMLは、ほぼすべてのデバイスやプログラムに適用でき、今後数年以内に、商業環境や企業環境での採用が急増するでしょう。

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資産追跡システムに投資することはあなたの会社にとって素晴らしい決断ですが、人工知能と機械学習を組み込んだ資産追跡システムに投資することはさらに良い決断です。

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