物聯網和機器學習是當今商業領域最具顛覆性的兩項技術。另外，這兩種創新都能給任何公司帶來顯著的好處。它們一起可以徹底改變企業業務。

物聯網設備和機器學習的結合是一個自然的過程。機器學習需要大量相關數據才能發揮最大作用，而物聯網可以提供這些數據。隨著這兩種技術的應用迅速普及，企業應該開始將它們結合起來使用。

以下是物聯網和機器學習可以改善企業運營的五種方式：

1. 解決低效問題

數據顯示，目前約有25%的企業使用物聯網設備，這一數字還將繼續攀升。隨著越來越多的公司采用這種傳感器，他們增加了收集數據的地方。然后，機器學習算法可以分析這些數據，找出工作場所的低效之處。

通過查看各種工作場所的數據，機器學習程序可以發現一家公司在哪些地方花費了異常高的時間。然后，它可以建議一個新的工作流程，以減少員工在該領域所花費的精力。商業領袖可能從未意識到，如果沒有機器學習，這是一個問題領域。

機器學習程序擅長在人類可能錯過的數據點之間建立聯系。它們還可以比傳統工具提前20倍進行預測，而且預測的準確性更高。隨著物聯網設備向他們提供更多的數據，他們只會變得更快、更準確。

2. 業務流程自動化

機器學習和物聯網也可以使日常任務自動化。業務流程自動化利用人工智能來處理一系列管理任務，因此工人們不必這么做。隨著物聯網設備向這些程序提供更多數據，它們變得更加有效。

隨著時間的推移，這樣的技術已經使一些行業的生產率提高了40%。自動化和簡化任務，如日程安排和記錄保存，讓員工可以專注于其他增值工作。

3. 供應鏈可視化

物聯網實施最有前景的領域之一是供應鏈。車輛或集裝箱中的物聯網傳感器可以為公司提供關鍵信息，如實時位置數據或產品質量。這些數據本身就能提高供應鏈的可視性，但與機器學習結合起來，它可能會改變你的業務。

機器學習程序可以從物聯網傳感器獲取實時數據，并將其付諸行動。它可以預測可能出現的中斷，并向工作人員發出警告，以便他們做出相應的反應。這些預測分析可以讓企業避免再熟悉不過的供應鏈延遲問題。

4. 風險管理

如果一家公司不能理解它所面臨的弱點，企業領導人就不能做出充分知情的決定。物聯網設備可以為企業提供更好地了解這些風險所需的數據。機器學習可以更進一步，從這些數據中發現人類可能忽略的關注點。

物聯網設備可以收集有關工作場所或客戶的數據，然后由機器學習程序進行處理。

商業風險并不是物聯網和機器學習能夠預測的唯一風險。物聯網空氣質量傳感器可以提醒企業何時更換暖通空調過濾器，以保護員工健康。同理，機器學習網絡安全程序可以察覺黑客試圖滲透一家公司的網絡。

5. 減少浪費

物聯網和機器學習可以改變你的業務的另一種方式是消除浪費。來自物聯網傳感器的數據可以揭示公司在哪些地方可能會使用超過需求的資源。然后，機器學習算法可以分析這些數據，提出改進的方法。

商業中最常見的浪費元兇之一是能源。由于各種各樣的低效率。物聯網傳感器可以測量浪費發生的地方，并通過機器學習進行調整以阻止浪費。

機器學習算法與物聯網設備結合可以限制能源使用，因此流程只使用它們需要的東西。雖然這些措施看起來都很小，但加起來就能省下一大筆支出。

沒有物聯網和機器學習，企業就無法充分發揮其潛力。它們的出現，能夠幫助企業節省開支。如今，物聯網和機器學習正在重塑商業世界，那些不采用這些技術的企業可能很快就會落后。