物联网和机器学习是当今商业中最具颠覆性的两种技术。此外，这两项创新都可以为任何公司带来巨大利益。它们可以共同彻底改变企业业务。物联网设备和机器学习的结合是一个自然的过程。机器学习需要大量相关数据才能最有效，而物联网可以提供这些数据。随着这两种技术的迅速采用，企业应该开始一起使用它们。以下是物联网和机器学习改善业务运营的五种方式：1.解决效率低下问题数据显示，目前约有25%的企业使用物联网设备，而且这一数字还将继续攀升。随着越来越多的公司采用此类传感器，他们增加了收集数据的地点。然后机器学习算法可以分析这些数据以发现工作场所的低效率。通过查看来自不同工作场所的数据，机器学习程序可以发现公司在哪些地方花费了异常多的时间。然后它可以建议一个新的工作流程，以减少员工在该领域花费的精力。企业领导者可能永远不会意识到，如果没有机器学习，这是一个问题领域。机器学习程序擅长在人类可能遗漏的数据点之间建立联系。他们还可以比传统工具早20倍做出预测，而且准确度更高。随着物联网设备向它们提供更多数据，它们只会变得更快、更准确。2.业务流程自动化机器学习和物联网也可以自动化日常任务。业务流程自动化利用人工智能来处理一系列管理任务，因此员工不必这样做。随着物联网设备为这些程序提供更多数据，它们变得更加有效。随着时间的推移，此类技术已将某些行业的生产率提高了40%。自动化和简化任务，例如日程安排和记录保存，使员工能够专注于其他增值工作。3.供应链可视化物联网实施最有前途的领域之一是供应链。车辆或集装箱中的物联网传感器可以为公司提供关键信息，例如实时位置数据或产品质量。这些数据本身就可以提高供应链的可见性，但当与机器学习相结合时，它可以改变您的业务。机器学习程序可以从物联网传感器获取实时数据并将其付诸行动。它可以预测可能的中断并提醒员工，以便他们做出相应的反应。这些预测分析可以让公司避免再熟悉不过的供应链延误。4.风险管理如果一家公司不能理解它所面临的弱点，那么企业领导者就无法做出明智的决策。物联网设备可以为企业提供更好地了解这些风险所需的数据。机器学习可以更进一步，发现这些数据中人类可能遗漏的问题。物联网设备可以收集有关工作场所或客户的数据，然后可以由机器学习程序进行处理。业务风险并不是物联网和机器学习可以预测的唯一风险。物联网空气质量传感器可以提醒企业何时更换HVAC过滤器以保护员工健康。同样，机器学习网络安全程序可以发现试图渗透公司网络的黑客。5.减少浪费物联网和机器学习可以改变您的业务的另一种方式是消除浪费。来自物联网传感器的数据可以揭示公司可能在哪些地方使用了超出需要的资源。然后机器学习算法可以分析这些数据以提出改进方法。企业中最常见的浪费罪魁祸首之一是能源。由于各种低效。物联网传感器可以测量浪费发生的位置，并通过机器学习进行调整以阻止浪费。机器学习算法与物联网设备相结合可以限制能源使用，因此流程只使用它们需要的东西。虽然这些措施看似微不足道，但它们加起来可以节省大量资金。没有物联网和机器学习，企业就无法充分发挥其潜力。它们的出现可以帮助企业省钱。今天，物联网和机器学习正在重塑商业世界，那些不采用这些技术的人可能很快就会落伍。
