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六大权威解读机器学习革新智能制造10大趋势

2016-09-01 09:04
华静一
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  至少40%的企业已经使用机器学习提升销售和市场营销业绩

  38%的企业认为机器学习对提升销售额有用

  多家欧洲银行新品销售额提升10%,同时客户流失率降低20%

  5.商务云将带来巨大收入

  机器学习正在革新关系智能(relationship intelligence),而Salesforce正在迅速成为这方面的领导者。Salesforce所做的一系列收购使它成为机器学习和人工智能方面的全球领袖。

  下表来自 Cowen and Company 研究笔记 《Salesforce: Initiating At Outperform; Growth Engine Is Well Greased》,总结了Salesforce 的一系列机器学习和人工智能收购,还分析了它的新产品发布和预期年收入贡献。

  Akex Konrad 在文章《Salesforce Will Acquire Demandware For $2.8 Billion In Move Into Digital Commerce》中分析了 Salesforce 最近对电子商务提供商 Demandware 高达 28 亿美元的收购。Cowen&Company 预测,商务云在 2018财年将为 Salesforxce 贡献 3.25 亿的收入,其中 Demandware 的销售将为此作出重要贡献。

  6.量化具体流程对成品影响

  机器学习算法将确定哪些因素在全公司范围内最大和最小程度地影响了质量,从而革新产品和服务的质量。制造商往往在如何让产品和服务质量成为公司工作流的核心组成部分遭遇困难。机器学习能通过确定哪些内部过程、流程和因素对达成质量目标的贡献最大或最小,革新产品和服务质量。

  使用机器学习,制造商将能够获得更大的智能,能够在定义、测量、分析、提高、控制(DMAIC)的框架中,预测他们的质量和采购决策,对于实现更大的六西格玛绩效(SixSigmaperformance)有多大贡献。

  使用普通统计模型(单条褐色曲线)和机器学习分析(颜色越深风险越大)得出的结果差距很大。来源:麦肯锡报告_An Executives‘Guide to Machine Learning

  7.优化机器、员工和供应商业选择

  通过优化团队、机器、供应商和客户需求提高产量。目前机器学习在航空航天与国防、离散制造和高科技制造等领域都为车间生产带来了变化。制造业正在转向更复杂、更定制化的产品,更充分地利用生产力,而机器学习能帮助优化对机器、受训员工和供应商的选择。

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