В этом быстро меняющемся мире, где каждый хочет, чтобы его бизнес был автоматизирован, и в этом нет его вины. Автоматизация упрощает процессы и операции и помогает сделать вещи более четкими и прозрачными, что способствует общему росту и улучшению, если это необходимо. Также он прост в реализации и экономичен.
Говоря об автоматизации, вы можете подумать, что такое автоматизация? Вот момент, когда на сцену выходят AI и ML. AI и ML — это основные технологии, которые сделали возможным то, что мы знаем об автоматизации сегодня. Как мы уже обсуждали, как AI и ML завоевывают все области. В этом разделе мы обсудим использование машинного обучения и искусственного интеллекта в логистике и туризме.
Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в логистике
Управление складом
Машинное обучение имеет очень полезный аспект в логистике. Когда вы ведете бизнес, всегда важно иметь надлежащее управление складом. Почему? Этот вопрос может прийти вам в голову, почему это необходимо. Ответ на этот вопрос прост: вы не хотите иметь недостаточный запас, когда спрос высок, и избыточный запас, когда спрос низкий. Алгоритм машинного обучения оказался очень полезным при использовании предыдущих данных для прогнозирования. Таким образом, машинное обучение помогает сделать управление складом в логистике эффективным и достаточно точным.
Искусственный интеллект для прогнозирования спроса в логистике
Использование AI и ML пользуется большим спросом в случае внедрения в управление цепочками поставок. AI и ML используют прошлую информацию, на основе которой он анализирует фактор и прогнозирует, какие факторы обязательно важны для увеличения спроса. Это очень важно, когда вы ведете бизнес или собираетесь открываться, знание спроса на тот или иной продукт региона очень важно для развития бизнеса. Например: конкретный продукт, который пользуется большим спросом в Техасе, может не пользоваться большим спросом в Лас-Вегасе, но вы продаете, потому что знаете, что он пользуется большим спросом в Техасе, таким образом, вы просто злоупотребляете своим временем и деньгами. Таким образом, методы AI и ML зарекомендовали себя как лучшие и наиболее эффективные по сравнению с традиционными методами.
Оптимизация логистических маршрутов
Чтобы снизить стоимость доставки и ускорить доставку, AI и ML используются для поиска оптимальных маршрутов для обеспечения более быстрой экосистемы доставки. Жесткий и первый принцип любого бизнеса - сделать клиента счастливым. Экосистема более быстрой доставки или оптимизация логистических маршрутов решает эту проблему с использованием ИИ и машинного обучения, которые анализируют существующие доступные маршруты и находят наиболее оптимизированные маршруты, а также сами оптимизируют пути, чтобы сделать возможной самую быструю доставку, чтобы обеспечить более быструю и более высокую прибыль, тем самым увеличивая общий доход компании. рост.
Управление взаимоотношениями с поставщиками
Выбор поставщика является очень важным аспектом, когда вы работаете или собираетесь работать. Выбор правильного поставщика необходим для того, чтобы сохранить рост бизнеса или увеличить его. ИИ и машинное обучение решают эту проблему выбора надежного поставщика с использованием системы управления взаимоотношениями с поставщиками путем анализа кредитного скоринга и аудита, чтобы сделать правильный прогноз, который помогает бизнес-домам выбирать подходящего поставщика на основе прогноза, который очень точен и надежен, поскольку прогноз, сделанный этими передовые технологии основаны на нескольких факторах прошлого опыта.
Использование машинного обучения в туризме
Прогноз отмены
Алгоритмы машинного обучения используются в туристическом секторе для прогнозирования потенциального бронирования на основе таких факторов, как наличие рейсов, номеров, мероприятий и наличия столиков в ресторанах. Модели машинного обучения обучаются на доступных данных, на основе которых они прогнозируют, будет ли бронирование отменено. или нет.
Опыт персонализации
Машинное обучение использует алгоритмы для обнаружения поведенческих моделей, что позволяет компаниям понять потребности клиентов, что позволяет им предоставлять подходящие продукты и услуги, которые помогают компаниям удерживать и конвертировать клиентов.
Оптимизация клиентского сегмента
Машинное обучение использует метод сегментации, чтобы понять потребности различных клиентов, которые подпадают под определенный сегмент, на основе которого оно позволяет бизнес-домам предлагать продукты с использованием машинного обучения, снова зарекомендовавшего себя лучше, чем любой другой традиционный метод, который эффективен и намного больше. точен, поскольку он предсказывает, основываясь на океане данных с неограниченными функциями или переменными.
Заключение
Очевидно, передовые технологии, такие как AI и ML, имеют огромное применение как в логистике, так и в сфере туризма. Причина не только в том, что они экономически эффективны и просты в реализации. Основная причина этого заключается в том, что даже если их легко реализовать, они гораздо более точны с точки зрения общей функции, будь то в случае прогнозирования или в случае автоматизации. Наконец, мы живем в мире, где эти передовые технологии произвели революцию, сделав нашу повседневную жизнь легкой и доступной. Мы несем ответственность за эффективное и бережное использование этих технологий.
Ссылка
https://www.wisys.com/wp-content/uploads/2019/07/pallet-jack-in-warehouse.jpg
https://media.gettyimages.com/vectors/supply-and-demand-vector-id533327062
https://www.mtm-inc.com/uploads/6/7/6/1/67611195/supplier_orig.jpg
https://images.newindianexpress.com/uploads/user/imagelibrary/2020/6/12/w900X450/Edn_institute_1.jpg
