5 Cara IoT Dan Machine Learning Mempromosikan Pengembangan Bisnis

5 Cara IoT Dan Machine Learning Mempromosikan Pengembangan Bisnis

IoT (Internet of Things) dan Machine Learning adalah dua teknologi paling mengganggu di bidang bisnis. Selain itu, kedua inovasi tersebut juga dapat membawa manfaat yang signifikan bagi perusahaan. Bersama-sama, teknologi canggih ini dapat merevolusi dan mempromosikan bisnis korporat.

Kombinasi perangkat Internet of Things dan Machine Learning adalah proses alami. Mechine Learning membutuhkan sejumlah big data yang relevan agar menjadi paling efektif dan Internet of Things dapat menyediakan data ini. Dengan popularitas yang pesat dari kedua teknologi ini, perusahaan harus mulai menggabungkannya. Baca Hal Yang Perlu Diketahui Tentang Industrial Internet of Things.

Berikut ini Labkom99 menuliskan 5 Cara IoT Dan Machine Learning Mempromosikan Pengembangan Bisnis.

1. Menyelesaikan Masalah Inefisiensi Data


Data menunjukkan bahwa sekitar 25% perusahaan saat ini sudah menggunakan perangkat IoT. Jumlah ini akan terus meningkat sesuai arah perkembangan teknologi. Karena semakin banyak perusahaan yang mengadopsi sensor semacam ini, mereka telah meningkatkan tempat untuk mengumpulkan data. Kemudian, algoritme Machine Learning dapat menganalisis data ini untuk menemukan ketidakefisienan di tempat kerja.

Dengan melihat data dari berbagai tempat kerja, program Machine Learning dapat menemukan tempat perusahaan menghabiskan banyak waktu yang tidak wajar. Kemudian dapat menyarankan alur kerja baru untuk mengurangi upaya yang dihabiskan karyawan di lapangan. Para pemimpin bisnis mungkin tidak pernah menyadari bahwa tanpa Machine Learning tidak dapat meneyelesaikan area masalah ini.

Read More

Baca juga : 10 Platform IoT Populer Tahun 2021 Yang Akan Terus Berkembang

Program Machine Learning bagus dalam membuat koneksi antara titik data yang mungkin terlewatkan oleh manusia. Program ini juga dapat membuat prediksi 20 kali lebih awal daripada alat tradisional dengan keakuratan prediksi lebih tinggi. Karena perangkat IoT memberi mereka lebih banyak data. Gabungan antara IoT dan Machine Learning akan membantu proses menjadi lebih cepat dan lebih akurat.

2. Otomatisasi Proses Bisnis


IoT dan Machine Learning juga dapat mengotomatiskan tugas sehari-hari. Otomatisasi proses bisnis menggunakan mechine learning untuk menangani serangkaian tugas manajemen. Sehingga pekerja tidak perlu melakukan hal ini. Karena perangkat IoT menyediakan lebih banyak data untuk program. Sehingga pekerjaan akan menjadi lebih efektif.

Seiring waktu, teknologi tersebut telah meningkatkan produktivitas di beberapa industri sebesar 40%. Otomatisasi akan menyederhanakan tugas seperti penjadwalan dan pencatatan. Memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas bernilai tambah lainnya.

Baca juga : Teknologi Dunia Yang Mempercepat Perkembangan Transformasi Digital

3. Visualisasi Rantai Pasokan


Salah satu area yang paling menjanjikan untuk implementasi IoT adalah rantai pasokan. Sensor IoT dalam kendaraan atau kontainer dapat memberikan informasi penting kepada perusahaan. Seperti data lokasi real-time atau kualitas produk. Data ini sendiri dapat meningkatkan visibilitas rantai pasokan. Tetapi jika digabungkan dengan Mechine Learning dapat mengubah bisnis Anda lebih mudah.

Program Mechine Learning dapat memperoleh data real-time dari sensor IoT dan menerapkannya. Hal ini dapat memprediksi kemungkinan adanya keterlambatan rantai pasokan dan memperingatkan staf. Sehingga mereka dapat bereaksi sesuai dengan prosedur untuk dilakukan. Analisis prediktif ini dapat memungkinkan perusahaan menghindari penundaan rantai pasokan yang sudah terdeteksi oleh gabungan kedua perangkat ini.

4. IoT Dan Machine Learning Melakukan Manajemen Risiko


Jika perusahaan tidak dapat memahami kelemahan yang dihadapinya, para pemimpin bisnis tidak dapat membuat keputusan yang tepat. Perangkat IoT dapat memberi perusahaan data yang mereka butuhkan untuk lebih memahami risiko ini. Machine Learning dapat melangkah lebih jauh. Menemukan kekhawatiran yang mungkin diabaikan manusia dari data ini.

Perangkat IoT dapat mengumpulkan data tentang tempat kerja atau pelanggan, yang kemudian diproses oleh program Machine Learning.

Risiko bisnis bukan satu-satunya risiko yang dapat diprediksi oleh Machine Learning dan perangkat Internet of Things. Sensor kualitas udara IoT dapat mengingatkan perusahaan kapan harus mengganti filter HVAC untuk melindungi kesehatan karyawan. Dengan cara yang sama, program keamanan siber Machine Learning dapat mendeteksi peretas yang mencoba menembus jaringan perusahaan.

Baca juga : Internet of Things Tidak Memerlukan Sistem Operasi Terpadu, Jadi Apakah Kita Dapat Melihat Windows 11?

5. IoT Dan Machine Learning Mengurangi Pemborosan


Cara lain IoT dan Machine Learning dapat mengubah bisnis Anda adalah dengan menghilangkan pemborosan. Data dari sensor IoT dapat mengungkapkan di mana perusahaan dapat menggunakan lebih banyak sumber daya daripada yang dibutuhkan. Kemudian, algoritme Machine Learning dapat menganalisis data dan menghasilkan metode yang lebih baik.

Salah satu penyebab utama pemborosan dalam bisnis adalah energi. Karena berbagai inefisiensi. Sensor IoT dapat mengukur di mana letak pemborosan terjadi dan menyesuaikannya melalui Machine Learning untuk mencegah pemborosan.

Kombinasi algoritme Machine Learning dan perangkat IoT dapat membatasi penggunaan energi. Jadi proses hanya menggunakan apa yang mereka butuhkan. Meskipun tindakan ini tampak kecil, namun gabungan kedua teknologi ini dapat menghemat banyak uang.

Baca juga : Teknologi Dunia Yang Mempercepat Perkembangan Transformasi Digital

Kesimpulan :


Tanpa teknologi canggih, perusahaan tidak dapat mencapai potensi terget penuh bisnis mereka. Gabungan  Machine Learning dan perangkat IoT dapat membantu perusahaan menghemat uang. Saat ini, Machine Learning dan perangkat IoT sedang membentuk kembali dunia bisnis terbarukan. Perusahaan yang tidak mengadopsi teknologi ini mungkin akan segera tertinggal.

Related posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *