Entenda como o Machine Learning pode trazer insights para sua empresa
O Machine Learning, em português, Aprendizado de Máquina, consiste em um sistema de aprendizagem a partir de dados coletados para ajudar nas tomadas de decisão. A tecnologia busca mensurar os dados das operações empresariais através de algoritmos e sistemas de aprendizagem.
Quando utilizamos smartphones, GPS e outros dispositivos, eles geram diversos dados sobre nosso cotidiano. Os dispositivos de IoT (Internet das coisas) não são diferentes. Ao longo da jornada de trabalho, eles produzem uma variedade de dados sobre a rotina de trabalho.
A principio, os dados gerados pela rede de dispositivos extrapolam a capacidade humana e é nesta lacuna que o Machine Learning se insere no processo, analisando e filtrando os dados obtidos.
O Machine Learning pauta diversos aspectos da nossa vida. Nos aplicativos de delivery, o algoritmo indica ao usuário a melhor opção de restaurante de acordo com seu comportamento de consumo. Semelhante ao aplicativo de trânsito que a ML filtra e analisa o caminho mais rápido e sem trânsito, entre outros aspectos.
Tipos de aprendizagem do Machine Learning
Existem algumas opções de aprendizados para a Machine Learning, aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, aprendizagem semi supervisionada e aprendizagem por reforço.
A supervisionada é a mais comum entre elas. O algoritmo recebe predefinições do que o sistema estima e analisa a situação real das atividades. Dessa forma, a AI identifica e sugere mudanças em erros que estão inclusos no sistema.
A aprendizagem não supervisionada se estabelece em dados que não possuem predefinições. Assim, a IA lê os dados e busca identificar padrões entre eles e fornecer informações.
Semi supervisionada, articula os dados que são pré-estabelecidos pela empresa e que não tem predefinições. Essa forma de aprendizagem analítica produz insights de previsões, classificações e outras informações baseadas em suposições prévias.
Aprendizagem por reforço se baseia no aprendizado por tentativa e erro. Ou seja, o Machine Learning identifica a melhor forma de contornar e otimizar a situação através da experiência.
Após fazer a aprendizagem, o algoritmo pode oferecer sugestões para a otimização de tarefas dentro do ambiente analisado. Existem diversas atividades práticas que a ML pode se integrar com a IoT.
Como a solução tecnológica pode influenciar nas decisões da sua empresa
A fusão tecnológica pode ser implementada em diversos setores do mercado. Em estudo feito pela IDC, estima que este ano os gastos mundiais em IA e tecnologias relacionadas vão ultrapassar a casa de 50 bilhões de dólares.
Sistemas de IoT podem ser a ferramenta para alimentar o Machine Learning e assim entender os processos empresariais. O ML pode criar um sistema analítico para filtrar as informações geradas pela cadeia da internet das coisas.
O Machine Learning auxilia o entendimento dos processos padrões da empresa. O algoritmo pode estabelecer um paralelo entre o que é esperado e como está a performance geral da empresa.
Na logística, o Machine Learning pode agregar valor no gerenciamento do estoque. As informações dos dispositivos móveis geram dados que podem ser mensurados. Portanto, a IA pode ter controle da situação em tempo real do estoque, localização de produtos e outras tarefas.
O Machine Learning também pode prever pico de demandas e análises sobre saídas e chegadas de produtos na empresa. Os dados emitidos pelos dispositivos de IoT e pela cadeia de suprimentos são analisados pela IA que pode projetar a demanda necessária, WMS e MDM, são exemplos disso, elas se nutrem de dados operacionais e buscam identificar e sugerir as tarefas a serem otimizadas.
No campo da entrega, o ML em conjunto com os dados do GPS pode contribuir nas melhores alternativas de rotas. A IA fornece a melhor rota buscando evitar trânsito e localização arriscadas para o motorista.
O Machine Learning pode auxiliar os processos de supervisão e inspeções dentro da empresa. Com os padrões preestabelecidos, a performance da empresa pode ser monitorada remotamente.
Além disso, A solução também pode antever problemas com os dispositivos de IoT. O Machine Learning pode identificar alterações de rendimento habitual pré-definidos pelo gestor e sugerir manutenções do device.
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Por: Grupo Artico