Привет, ребята! Сегодня мы обсудим вариант использования машинного обучения в логистике и туризме. Как мы знаем, машинное обучение почти используется в различных отраслях, таких как здравоохранение, банковский сектор, платформы социальных сетей, такие как Facebook, Twitter, Instagram, логистика и туризм, и многие другие. подробнее. В моей последней статье мы читали о сценарии использования машинного обучения в здравоохранении. Перейдите по следующей ссылке, чтобы прочитать краткий и простой блог.
Теперь давайте перейдем к варианту использования ML в логистике.
1. Вариант использования ML в логистике:
1. Управление цепочками поставок:
Начнем с того, что интеграция машинного обучения в управление цепочками поставок может помочь автоматизировать ряд рутинных задач и позволить предприятиям сосредоточиться на более стратегических и важных бизнес-операциях.
Используя интеллектуальное программное обеспечение для машинного обучения, менеджеры по цепочке поставок могут оптимизировать запасы и найти наиболее подходящих поставщиков, чтобы обеспечить эффективную работу своего бизнеса. Сегодня все больше предприятий проявляют интерес к приложениям машинного обучения, от его разнообразных преимуществ до полного использования огромных объемов данных, собираемых складскими, транспортными системами и промышленной логистикой.
Это также может помочь предприятиям создать целую модель цепочки поставок на основе искусственного интеллекта, чтобы снизить риски, улучшить понимание и повысить производительность, что чрезвычайно важно для построения модели цепочки поставок, конкурентоспособной на глобальном уровне.
2. Управление складом
Надлежащее управление складом и запасами является обязательным условием эффективного планирования цепочки поставок. Почему? Да потому, что как избыток, так и недостаток запасов могут обернуться настоящим испытанием для вашего бизнеса и разрушить даже самую эффективную стратегию SCP. Машинное обучение и его функция прогнозирования могут решить проблему и полностью изменить управление складом к лучшему. И, опять же, искусственный интеллект может анализировать большой набор данных намного быстрее, чем вы, и легко избежать всех ошибок, которые может совершить человек.
В McKinsey говорят:«Самый значительный вклад машинного обучения будет заключаться в том, чтобы предоставить операторам цепочки поставок более важные сведения о том, как можно повысить эффективность цепочки поставок, предвидя аномалии в затратах на логистику и производительности до того, как они произойдут».
3.Трек и анализ склада.
Компьютерное зрение (CV) — это область исследования, которая отвечает за разработку различных методов, помогающих компьютерам видеть и понимать изображения и видео. И это именно тот инструмент, который может обеспечить вам автоматизацию склада и решить ряд задач. Например, системы компьютерного зрения могут автоматизировать процесс считывания штрих-кода и, следовательно, ускорить и упростить его.
Они также могут контролировать периметр склада и отслеживать сотрудников, анализировать данные и предотвращать кражи и нарушения правил безопасности. А благодаря технологии распознавания лиц система компьютерного зрения также способна определить, кто входит и выходит на территорию склада.
4.ИИ в логистике для прогнозирования спроса
Чтобы повысить эффективность вашей цепочки поставок, вы можете использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы прогнозировать спрос или улучшать прогнозирование спроса. В случае, если вы уже пытались сделать что-то подобное. На основе прошлого опыта вы получите подробный анализ всех факторов, которые могут повлиять на спрос. Используя эти знания, вы сможете принять правильное бизнес-решение.
2. Пример использования машинного обучения в туризме
Вы можете бронировать авиабилеты и отели в мобильных приложениях, легко находить рестораны и развлечения и оплачивать все онлайн. Современные технологии упрощают путешествия.
Это также означает, что с мобильных устройств постоянно генерируется много данных. Отрасли используют это с помощью решений для работы с большими данными, чтобы улучшить услуги и упростить жизнь потребителей.
Помимо простого анализа этих данных для выявления потребительских моделей, машинное обучение и ИИ используются для прогнозирования будущих результатов, что помогает решать проблемы до того, как они возникнут.
Давайте проверим, как эти данные используются для создания приложения для индустрии туризма.
1. Чат-боты
Преимущества чат-бота:
- Экономия времени,
- Персонализированные услуги,
- Очень низкие финансовые затраты для компаний,
- Чат можно анализировать, чтобы понять, о чем говорят клиенты, и спланировать будущие улучшения.
2. Системы рекомендаций
Преимущества системы рекомендаций:
- Быстро предоставлять персонализированные предложения,
- Поддерживает точный маркетинг,
- Облегчает разумные путешествия для туристов.
3. Ориентация на правильную аудиторию
Преимущества работы с целевой аудиторией:
- Лучшие рекомендации,
- Увеличение конверсии,
- Лучше и эффективнее рекламные кампании.
Это все с моей стороны. Есть много других преимуществ, я перечислил лишь некоторые из них.
Надеюсь, у вас было хорошее представление о том, как машинное обучение используется в сфере логистики и туризма.
Большое вам спасибо за ваше время.
