制造业已经开始将机器学习技术融入到生产的每个阶段

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Google Assistant 和 Nuance Intelligent Virtual Assistant等语音个人助理  已在帮助高管和其他专业人士提高效率和发展业务。他们通过多种方式实现这一目标。

首先，人工智能私人助理可以完成许多与行政助理相同的任务。这包括预约、将活动添加到日历、预订航班和酒店等。他们每天 24 小时、每年 365 天都在工作。

此外，这些个人助理还能帮助员工节省一整天的时间。例如，过去，专业人员必须手动查找历史数据或关键信息。如今，高管只需让助理背诵特定季度的销售数字或提供有关利率的信息即可。

2.物流
物流和零售行业正在迅速成为数据分析和机器学习领域的专家。这是因为他们的成功往往与从每件商品中榨取最后一分钱密切相关。

机器学习可帮助企业提高运输、仓储和销售流程中每一步的效率，从而改善物流。这项技术还使有远见的企业能够将自动驾驶技术融入其车队。

国际航运公司正在使用机器学习来增加利润。这些公司正在货船、长途卡 比利时手机数据 车和小型设备上安装数千个组件。这有助于管理人员识别故障模式并制定预防性维护计划，以保持船舶和卡车正常运转。

亚马逊等零售公司也在机器学习方面处于领先地位。这家在线零售巨头正在利用机器学习来提高其配送网络的效率并预测客户需求。

例如，亚马逊创建了“预期发货”协议，使其能够提前预测特定商品的订单数量和地理分布。因此，该公司现在将手机配件和家居用品等热门商品发送到当地配送中心，以预测未来的购买情况。



这是因为人工智能技术可以通过简化库存管理、提高生产效率和预测设备故障来帮助企业节省资金。

制造业的一个优势是每天都会产生大量数据。像 Seebo这样的精明公司 正在使用 Python 开发人员来创建尖端数据分析软件。这些程序使用机器学习来预测年度制造高峰和低谷时间并提出流程改进建议。他们还创建了省钱的维护计划，帮助公司避免计划外停机。

麦肯锡预测 ，机器学习将帮助制造企业通过优化流程缩短 30% 的材料交付时间并节省 12% 的燃料。该公司还估计，如果企业将人工智能驱动的技术完全融入其业务中，总收入可以提高 13%。 

咨询公司德勤还计算出，机器学习可以通过预防性维护为企业节省数百万美元。 德勤估计， 人工智能驱动的程序可以帮助企业将计划外停机时间减少 15% 至 30%，并将维护成本降低 20% 至 30%。