隨著最近在數據存儲、分析和云計算方面的創新，人工智能正在提高企業的效率和績效。根據研究和市場報告，到 2025 年，人工智能市場預計將以 52% 的復合年增長率（CAGR）增長。它可以幫助企業家做出更明智的業務相關決策。人工智能有能力通過集成信息和通信系統、提供智能機器自動化、提供潛在問題的早期預警等等來提高企業的生產力。

以下是企業主使用人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 提高銷售額和生產力的幾種方法。

預測性維護

以前，資產（設備/電器）維護的方法是乏味和被動的。然而，如今隨著人工智能和機器學習的到位，組織已經開始投資于提高運營效率的預測性維護解決方案。預測性維護使用傳感器來跟蹤設備的狀況并持續分析數據，使組織能夠在實際需要設備時而不是在預定的維修時間維修設備，從而最大限度地減少停機時間。

甚至可以設置機器來評估自身狀況、訂購所需的更換零件并在需要時安排技術人員。進一步進行預測性維護，可以利用基于大數據的算法來預測未來的故障。因此，可以說，人工智能增強的工業儀器/機器的預測性維護可以減少年度維護成本、停機時間和檢查成本。根據 AT Kearney 在工業周刊上對 558 家使用預測性維護的公司進行的調查，觀察到設備停機時間平均減少了 20.1%。

準確的需求預測

在供應鏈中，需求預測是訂單計劃和總體戰略的基本工具。它有助于庫存主管計劃月度訂單、了解季節性趨勢、節省重新訂購時間和減少缺貨。技術從過去中學習，可以評估需求預測中涉及的復雜因素，如市場和經濟力量、最新趨勢等。

這提高了預測的準確性并消除了猜測。支持人工智能的預測可確保產品可用性，同時減少庫存堆積。它可以幫助企業詳細了解他們的客戶購買模式。使用這種市場購物籃分析，銷售團隊還能夠創造對其他產品的需求。

這不僅可以改善需求預測，還可以幫助組織創造業務。它類似于消??費者電子商務網站，例如亞馬遜根據瀏覽或購買模式推薦產品。最近，一家擁有 600 家門店的自行車和皮劃艇零售商使用支持 AI 的需求預測工具將庫存需求降低了 7%，庫存持有成本降低了 4.5%。

人工智能還可以提高任務的效率，就像清點實物一樣簡單。一項可能需要數天才能完成的任務可以使用啟用攝像頭的無人機在 24 小時內完成，這些無人機飛過倉庫，掃描并檢查放錯位置的物品。因此，使用 AI 和 ML，系統可以精確地測試需求、生產、結果的多個數學模型，并根據此分析下達材料采購訂單。

個性化產品

今天，與標準化產品/服務相比，消費者更喜歡定制化、個性化和獨特的產品/服務。人工智能和軟件智能的發展使企業能夠通過構建與個人消費者需求高度相關的服務和產品，將個性化提升到一個新的水平。

此類企業有機會創造差異化的主張，從而獲得價格溢價，提高消費者流量和轉化率。德勤最近的一項消費者調查顯示，20% 的消費者愿意為個性化產品或服務支付 20% 的溢價。這也使品牌能夠通過個性化產品與客戶建立更大的信任。在美國和英國，83% 的消費者接受值得信賴的零售商使用他們的個人信息來接收定制的產品、優惠和推薦。

優化流程

由運行機器學習算法的人工智能（AI） 引擎驅動的機器能夠有效地改進制造流程。人工智能系統監控周期時間、溫度、使用數量、交貨時間、停機時間和錯誤等參數，以優化企業的制造/生產。

分析銷售電話是企業的重要方面之一。過去，這是一個手動過程，但現在，人工智能對話工具正在將整個過程自動化，從而減少工作量并節省時間。此類工具會記錄每個呼出電話并拾取識別呼叫進行方式的線索。機器學習算法還通過發現日常數據交換過程中的異常和差異來平息商業欺詐。

因此，基于機器的神經網絡可以在幾秒鐘內理解大量數據，為決策者提供觸手可及的完美解決方案，提高效率和業務銷售。它提供了可應用于快速變化的業務環境的實時洞察。

審核編輯：郭婷