داده، نیاز اصلی کسب‌وکارها امروزی خصوصا برای بهره‌برداری بهینه از فناوری‌های پیشرفته همچون هوش مصنوعی و یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

سیستم‌های نرم‌افزاری تجاری همچون سرویس‌های ERP و CRM‌ به نقطه‌ای رسیده‌اند که سوددهی آن‌ها به‌مرور درحال کاهش است. به‌بیان دیگر، ورودی‌ این سیستم‌‌ها همچون ورودی‌های انسانی یا داده‌های استخراج‌شده براساس رخدادهای مشخص، به حداکثر رشد خود رسیده‌اند.

استفاده از سرویس‌های نرم‌افزاری مدیریت و اتوماسیون کسب‌وکارها، به نقطه‌ای از کارایی رسیده است که ارزش افزوده‌ی آن، وابسته به فرایندهای داخلی شرکت‌ها همچون تعامل گروه‌های کاری می‌شود. چنین روش کاری، درنهایت منجر به استفاده از نرم‌افزارها در داده‌های فوق‌حساس یا تأثیرگذار روی روندهای مالی و ارائه‌ی ارزش بیشتر به مشتری‌ها، نخواهد شد.

اکنون زمان آن رسیده است که داده را هرچه بیشتر به درآمدزایی مرتبط و متصل کنیم. مدل‌های کسب‌وکاری مدرن، پیرامون پلتفرم‌های هوشمندی شکل می‌گیرند که با استفاده از هوش مصنوعی، موانع مختلف را از سر راه بر می‌دارند، سیستم‌های متفاوت را به هم وصل کرده و ناممکن‌های پیشین یا داده‌های دشوار و پیچیده را رمزگشایی می‌کنند. چنین مدلی، منبعی صحیح برای کسب نتایج مالی و درآمدی محسوب می‌شود.

مقاله‌های مرتبط:

صنایع سنگین و سنتی درحال تغییر هستند. شرکت‌های موفق قدیمی همچون کاترپیلار و برکشایر هاتاوی، چرخه‌ی وابستگی به فناوری‌های اولیه را شکسته‌اند. درعوض، آن‌ها منابع داده‌ی اختصاصی خود را تولید می‌کنند. چنین رویکردی، پیش از این در میان کسب‌وکارها به‌ندرت دیده شده است.

به‌خاطر منافع کشف شده از به‌کارگیری بهینه‌ی فناوری، مدیران کسب‌وکارهای صنعتی به‌سرعت درحال تغییر تمرکز به انقلاب دیجیتال هستند. آن‌ها، فرصت‌های قابل‌توجه در بازار جدید را کشف کرده و با استفاده از آن‌ها، در زمان و هزینه‌های خود صرفه‌جویی می‌کنند. چنین صرفه‌جویی، با افزایش کارایی و بازدهی عملیاتی به‌دست می‌آید.

data science

اتصال داده به درآمد

مثال‌های متعددی در دنیای کسب‌وکار امروزی، در ارتباط با پیاده‌سازی فناوری در صنایع سنتی دیده می‌شود. نقطه‌ی مشترک، عدم توانایی اکثر فناوری‌ها در کمک به بهبود عملیات حیاتی همچون تعمیر و نگه‌داری، مهندسی، مالی و خدمات مشتری است. چنین کاربردهای ناموفقی در فناوری، موجب از بین رفتن تلاش‌های مدیران بخش اطلاعات شرکت‌ها و هزینه‌های صرف‌شده برای هماهنگی سیستم‌ها نیز می‌شود.

رهبران کسب‌وکارها، در به‌کارگیری فناوری‌های جدید اغلب در دام عدم تفکر کافی می‌افتند. آن‌ها بدون اینکه بدانند چه داده‌ای برای راه‌اندازی کسب‌وکار مناسب است، آن را به سیستم‌های فناوری اطلاعات متصل می‌کنند. در بهترین حالت، چنین رویکردی نتایج زیادی نخواهد داشت. در بدترین حالت نیز، بدون کسب هیچ نتیجه‌ای، تنها سرمایه و زمان شرکت از بین رفته است.

هوش مصنوعی بدون داده‌ی مناسب، تنها هدررفت سرمایه و زمان است

تیم‌های عملیاتی در کسب‌وکارهای مختلف، به تکه‌های متفاوتی از فناوری تکیه دارند که به‌ندرت با هم ارتباط برقرار می‌کنند. درواقع، اعضای گروه‌ها نمی‌توانند با یادگیری بیشتر اطلاعات یک حوزه، هیچ کمکی به پیشرفت حوزه‌های نزدیک یا مجاور آن، بکنند. چنین پیشرفت و کمکی، نیاز به داده‌های ماشینی با ارزش دارد که حقایق مالی و مزیت‌های دارایی‌ها و تجهیزات شرکت را روشن کنند.

به‌هرحال، روش‌های قدیمی در استفاده از فناوری‌ها، نمی‌توانند اهداف سازمانی کنونی را برآورده کنند و نتایج مالی قابل‌توجهی نیز ندارند. به‌علاوه، آن‌ها توانایی ایجاد انعطاف یا چابکی مورد نیاز برای پیروزی در بازارهای کنونی را نیز ندارند. درنهایت، کسب‌وکارها به‌وسیله‌ی خودشان محدود می‌شوند. محدودیت، به‌خاطر سرعت پایین نوآوری و کنجکاوی مفید ایجاد می‌شود و از همه مهم‌تر، یک مانع بر سر راه موفقیت است.

تحلیل داده

خبر خوب آن‌که روندهای سنتی را می‌توان با راهکارهایی خاص بهبود داد. البته، کسب‌وکارهای امروزی، داده‌های ارزشمندی که سیستم‌های سنتی‌شان قادر به جمع‌آوری یا استفاده نیستند، نادیده می‌گیرند. درواقع برای بهبود روند کنونی، در قدم اول نیاز به شناسایی داده‌های کاربردی داریم.

تفاوت داده‌ی کاربردی و غیرکاربردی

کلان‌داده در حالت اولیه‌ و خام خود، قابلیت استفاده برای اهداف کاربردی را ندارد. درواقع، برای به‌کارگیری داده باید یک نکته‌ی مهم را در مرحله‌ی جمع‌آوری در نظر داشته باشیم. هر داده‌ای که قابل شمارش و جمع‌آوری باشد، لزوما با ارزش نبوده و هر داده‌ی باارزش نیز، لزوما قابل اندازه‌گیری و شمارش نیست. به‌خاطر همین اصلی اولیه، انسان‌ها همیشه در سیستم‌های هوش مصنوعی نیز بازیگرانی حیاتی محسوب می‌شوند.

آماده‌سازی، پاک‌سازی و تشخیص داده‌ی کاربردی، برعهده‌ی هوش مصنوعی است

در دهه‌های گذشته، داده‌های کسب‌وکارها که هیچ استفاده‌ای از آن نمی‌شد، بحث اصلی دنیای داده بود. به‌هرحال این موارد موجب پیشرفت شرکت‌های عرضه‌کننده‌ی سرور، خدمات ابری و محصولات ذخیره‌سازی شد. البته، امروز می‌دانیم که برای بهره‌برداری هرچه بیشتر از آن منابع، باید داده‌های صحیح را در زمان صحیح و برای اهداف صحیح به‌کار بگیریم.

یک پلتفرم هوشمند، کارهای تکراری و وقت‌گیر را انجام می‌دهد. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که با هدف مخصوص به هر کسب‌وکار طرحی می‌شود، وظایف پیچیده‌ی آماده‌سازی، پاک‌سازی و استخراج داده‌ی مفیدتر انجام می‌شود. درواقع، هوش مصنوعی داده‌ی کاربردی را از داده‌ی غیرکاربردی جدا می‌کند. روندی که شبیه به تشخیص سیگنال مفید از نویز است. با جداسازی داده‌ی کاربردی، فاکتورهای مهم برای شرکت (KPI)، به داده‌های متصل می‌شوند و اقتصاد شرکت، بهبود می‌یابد.

data

هوش مصنوعی، با روند فوق، داده را به دانش، پیش‌بینی و پیشنهاد برای انسان‌ها تبدیل می‌کند. مواردی که برای انجام تصمیم‌گیری‌های برنامه‌ریزی‌شده استفاده می‌شوند و درنهایت، روی فاکتورهای مالی، تأثیر می‌گذارند.

به‌هرحال، با گذر زمان، هوش مصنوعی صنعتی، با تزریق هر مجموعه‌ی داده‌ی جدید، پیشرفت می‌کند. به‌علاوه، با گذر زمان دقت این هوش نیز افزایش می‌یابد. درنهایت، چرخه‌ای ایجاد می‌شود که در آن، سیستم‌ها به‌صورت پیوسته از ارزش افزوده‌ی کسب‌وکارها، نکاتی را می‌آموزند.

نقطه‌ی بزرگ بعدی در تاریخ فناوری

در دهه‌ی ۱۹۹۰، سیستم‌های ERP و CRM از اهمیت بالایی در جهان برخوردار بودند. این فناوری‌ها، با خودکار کردن فرایندهای متعدد مالی و کاری، بازدهی کسب‌وکار را افزایش می‌دادند. به‌عنوان مثال، کسب‌وکارها با استفاده از اطلاعات گذشته‌ی سیستم‌های اتوماسیون، تصمیم‌گیری‌های آتی و حتی خرید و انبارداری خود را انجام می‌دادند.

امروزه دیگر جنگ بر سر پیاده‌سازی سیستم‌های اتوماسیون نیست

به‌هرحال، استفاده از سیستم‌های اتوماسیون اداری، فرصت را برای بهبودهای بیشتر و سریع‌تر فرایندها در دنیای تجارت، فراهم کرد. امروز و پس از به بلوغ رسیدن فناوری‌های فوق، در نقطه‌ی مهم دیگری از تاریخ قرار داریم. هوش مصنوعی صنعتی، به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا هزینه‌های خود را کاهش داده،‌ درآمد را افزایش دهند و فاکتورهای جدید برای بررسی موفقیت را نیز، تدوین کنند.

به‌عنوان مثالی از کاربرد هوش مصنوعی صنعتی، می‌توان شبیه‌سازی ماشین‌آلات را نام برد. هوش مصنوعی، کپی‌های داده‌ای از دستگاه‌ها، قطعات و ماشین‌های فیزیکی ایجاد می‌کند و با استفاده از این کپی‌های دیجیتالی، بهترین زمان‌های تعمیر و نگه‌داری را برای آن‌ها پیشنهاد می‌دهد.

هوش مصنوعی

کسب‌وکارها با استفاده از روند فوق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، سؤال‌های اساسی را در فرایندهای خود پاسخ خواهند داد: چگونه باتوجه‌به عمر باقی‌مانده از دارایی ماشینی خود،‌ فرایند تولید را بهینه‌سازی کنیم؟ چگونه براساس سطح کنونی و آتی تولید، قطعات و نیروی انسانی مورد نیاز را فراهم کنیم؟ به‌علاوه، با به‌کارگیری صحیح هوش مصنوعی، می‌توان حداکثر کارایی را از دارایی‌های حیاتی کسب‌وکار به‌دست آورد و درنهایت، درآمد را نیز به حداکثر رساند.

کسب‌وکارها با بهبود به‌کارگیری فناوری‌های مدرن، می‌توانند داده‌های واقعی را با پیش‌بینی‌های خود مقایسه کنند. با بررسی فوق، می‌توان تجهیزات با کارایی پایین و دلایل ریشه‌ای کاهش کارایی را شناسایی کرد. همین داده‌ها را می‌توان با نتایج بررسی عمومی‌تر مقایسه و تنظیماتی برای بهبود کارایی ایجاد کرد.

با پیش‌بینی، تعمیر و جلوگیری از خرابی‌های آتی دستگاه‌ها، می‌توان عمر مفید آن‌ها را افزایش داد. درنتیجه، ارزش بیشتری در کسب‌وکار تولید می‌شود و هزینه‌های مصرفی نیز کاهش می‌یابد. درنهایت کسب‌وکارها با داشتن تجهیزات و دارایی‌های بهتر و سالم‌تر و همچنین محیط کار بهینه، ریسک کار نیز کاهش یافته و عمر مفید نیروی انسانی افزایش خواهد یافت.

مشخصات

دانـــــلود

برچسب ها

مطالب پیشنهادی ما

دیدگاه های شما

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دوستان ما

آخرین دیدگاه‌ها

    دسته‌ها