Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique façonnent le suivi des ressources

Grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), les technologies de suivi des actifs deviennent plus intelligentes que jamais. Les entreprises constatent que l'intégration de l'IA et du ML leur permet de prendre des décisions meilleures et plus éclairées.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ?

La technologie de l'intelligence artificielle est une simulation humaine dans une machine. Cela signifie que l'IA fait le travail d'un humain sans avoir besoin d'une opération manuelle. Les appareils basés sur l'IA prennent les données brutes et les transforment en informations utiles ; pensez aux assistants virtuels comme Siri et Alexa qui répondent aux questions et effectuent des tâches pour l'utilisateur final en quelques secondes seulement.

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA. L'apprentissage automatique est le processus d'apprentissage et de reconnaissance des modèles de systèmes technologiques. Ces modèles de données deviennent plus granulaires au fil des semaines, des mois, voire des années. Il utilise des données d'observation pour recueillir des volumes d'informations plus importants. Un exemple courant de ceci inclut les publicités de reciblage numérique. Combien de fois avez-vous pensé ou parlé d'un produit pour qu'il apparaisse soudainement dans votre flux de médias sociaux ? Cela ne signifie pas que vos appareils intelligents vous écoutent toujours. Au lieu de cela, ils extraient des données de diverses sources, y compris l'historique des recherches, des modèles de recherches similaires et même des données basées sur d'autres appareils intelligents à proximité pour cibler les annonces en conséquence.

L'utilisation de ces technologies dans le consumérisme devient omniprésente. Mais comment l'IA et le ML s'intègrent-ils dans les systèmes de suivi des actifs ? Avec moins d'interactions manuelles nécessaires avec l'IA et le ML, les appareils et les programmes sont également de plus en plus automatisés dans l'industrie commerciale. L'objectif de l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique est d'améliorer l'analyse des données et de réduire le risque d'erreur humaine.

Comment sont l'IA et le ML Façonner le suivi des ressources ?

L'utilisation de l'IA et du ML dans les systèmes de suivi des actifs améliore la façon dont les humains effectuent leurs tâches quotidiennes en simplifiant et en rationalisant les tâches telles que le processus de recherche d'équipement, et bien plus encore. En étant capable d'identifier et de visualiser rapidement les données historiques, l'IA peut utiliser des analyses prédictives et préventives pour améliorer les processus sur le lieu de travail. La technologie de l'IA peut également aider dans les cas d'utilisation tels que les inspections de la qualité des produits et la planification de la demande au sein des installations. L'utilisation de l'IA dans un système de suivi des actifs permet aux utilisateurs de prendre des décisions plus éclairées au sein de leur interface utilisateur.

Les analystes au sein des chaînes d'approvisionnement, de la fabrication, des entreprises de logistique, etc. sont en mesure de rassembler et d'analyser plus rapidement des volumes plus importants d'informations sur leurs environnements. Au lieu de simplement fournir l'emplacement des actifs, l'IA et le ML peuvent fournir des données spécifiques sur ces actifs par analyse de tendance. Ce type d'informations peut inclure la quantité d'actifs au fil du temps, comme les tendances des stocks.

Un autre exemple de la façon dont ces technologies peuvent être utilisées dans un système de suivi des actifs est la gestion des stocks. Lorsqu'une entreprise a besoin d'acheter plus d'inventaire, elle veut être sûre de commander la bonne quantité d'articles dont elle a besoin. Les entreprises ne veulent pas commander en trop et gaspiller de l'argent, mais elles ne veulent pas non plus commander en sous-commande et ne pas avoir suffisamment de stock, ce qui entraîne des consommateurs déçus. L'utilisation d'un système de suivi des actifs avec apprentissage automatique permet aux utilisateurs de consulter les données historiques et de consulter l'historique des achats d'inventaire. Vous pouvez ensuite baser vos achats à venir sur des modèles.

L'IA et le ML peuvent être appliqués à presque tous les appareils ou programmes, et dans les années à venir, leur adoption dans les environnements commerciaux et d'entreprise va monter en flèche.

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Investir dans un système de suivi des actifs est une excellente décision pour votre entreprise, mais investir dans un système de suivi des actifs qui intègre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique est une décision encore meilleure.

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