인공 지능 및 기계 학습이 자산 추적을 형성하는 방법

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 통해 자산 추적 기술이 그 어느 때보다 스마트해지고 있습니다. 기업들은 AI와 ML의 통합으로 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다는 사실을 알게 되었습니다.

인공 지능과 기계 학습이란 무엇입니까?

인공 지능 기술은 기계에서 인간이 시뮬레이션하는 것입니다. 이는 AI가 수동 조작 없이 인간의 일을 한다는 것을 의미합니다. AI 기반 장치는 원시 데이터를 가져와 유용한 정보로 바꿉니다. 몇 초 만에 최종 사용자를 위해 질문에 답하고 작업을 수행하는 Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서에 대해 생각해 보십시오.

머신 러닝은 AI의 하위 분야입니다. ML은 기술 시스템이 패턴을 학습하고 인식하는 프로세스입니다. 이러한 데이터 패턴은 몇 주, 몇 달 또는 몇 년이 지나면서 더욱 세분화됩니다. 관측 데이터를 사용하여 더 많은 양의 정보를 수집합니다. 이에 대한 일반적인 예는 디지털 리타게팅 광고를 포함합니다. 소셜 미디어 피드에 갑자기 나타나도록 제품에 대해 생각하거나 이야기한 적이 얼마나 자주 있습니까? 이것은 스마트 장치가 항상 당신의 말을 듣고 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 대신 검색 기록, 유사한 검색의 패턴, 심지어 타겟 광고에 근접한 다른 스마트 기기를 기반으로 한 데이터를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.

소비주의 내에서 이러한 기술을 사용하는 것이 보편화되고 있습니다. 그러나 AI와 ML은 자산 추적 시스템에 어떻게 적합합니까? AI 및 ML에 필요한 수동 상호 작용이 줄어들면서 상업 산업에서도 장치와 프로그램이 더욱 자동화되고 있습니다. 인공 지능과 머신 러닝을 사용하는 목표는 데이터 분석을 개선하고 인적 오류의 여지를 줄이는 것입니다.

AI와 ML은 어떻습니까 자산 추적을 형성하시겠습니까?

자산 추적 시스템에서 AI 및 ML을 사용하면 장비 검색 프로세스 등과 같은 작업을 단순화하고 간소화하여 인간이 일상적인 작업을 수행하는 방식이 개선됩니다. AI는 과거 데이터를 빠르게 식별하고 시각화할 수 있으므로 예측 및 예방 분석을 사용하여 작업장 프로세스를 향상할 수 있습니다. AI 기술은 시설 내 제품 품질 검사 및 수요 계획과 같은 사용 사례에도 도움이 될 수 있습니다. 자산 추적 시스템에서 AI를 사용하면 사용자가 UI 내에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

공급망, 제조, 물류 회사 등의 분석가는 환경에 대한 더 많은 양의 정보를 수집하고 더 빠르게 분석할 수 있습니다. AI와 ML은 자산의 위치를 ​​제공하는 대신 추세 분석을 통해 해당 자산에 대한 특정 데이터를 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 정보에는 재고 추세와 같은 시간 경과에 따른 자산의 양이 포함될 수 있습니다.

자산 추적 시스템에서 이러한 기술을 사용할 수 있는 또 다른 예는 재고 관리입니다. 회사에서 더 많은 재고를 구매해야 하는 경우 필요한 품목의 정확한 수량을 주문하기를 원합니다. 기업은 과잉 주문을 하고 돈을 낭비하는 것을 원하지 않지만, 또한 과소 주문하고 재고가 충분하지 않아 소비자를 실망시키는 것도 원하지 않습니다. 기계 학습과 함께 자산 추적 시스템을 사용하면 사용자가 과거 데이터를 보고 재고 구매 내역을 볼 수 있습니다. 그런 다음 패턴을 기반으로 예정된 구매를 할 수 있습니다.

AI와 ML은 거의 모든 기기나 프로그램에 적용할 수 있으며 향후 몇 년 안에 상업 및 기업 환경에서의 채택이 급증할 것입니다.

더 똑똑한 자산 추적 시스템을 찾고 계십니까?

자산 추적 시스템에 투자하는 것은 회사를 위한 훌륭한 결정이지만 인공 지능과 머신 러닝이 통합된 자산 추적 시스템에 투자하는 것이 훨씬 더 나은 결정입니다.

Link Labs IoT 소프트웨어 플랫폼을 통해 사용자는 자산 위치 및 상태를 실시간으로 확인하면서 추세 및 과거 데이터를 시각화할 수 있습니다. Tableau와 같은 통합을 통해 사용자는 데이터를 더욱 발전시킬 수 있습니다. 우리 팀은 사용자가 정보에 입각하여 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 소프트웨어 플랫폼을 지속적으로 업그레이드하고 있습니다. 자세한 내용은 당사 팀에 문의하세요.