人工智能和机器学习如何塑造资产跟踪
通过使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，资产跟踪技术变得比以往任何时候都更加智能。公司发现人工智能和机器学习的结合使他们能够做出更好、更明智的决策。
什么是人工智能和机器学习？
人工智能技术是机器中的人类模拟。这意味着人工智能无需手动操作即可完成人类的工作。基于人工智能的设备获取原始数据并将其转化为有用的信息；想想像 Siri 和 Alexa 这样的虚拟助手，它们可以在几秒钟内为最终用户回答问题并执行任务。
机器学习是人工智能的一个子领域。 ML 是技术系统学习和识别模式的过程。这些数据模式在数周、数月甚至数年的过程中变得更加细化。它使用观测数据来收集更多的信息。一个常见的例子包括数字重定向广告。您是否经常想到或谈论某个产品突然出现在您的社交媒体提要中？这并不意味着您的智能设备一直在倾听您的声音。相反，他们从各种来源提取数据，包括搜索历史记录、类似搜索的模式，甚至是基于您附近的其他智能设备的数据，以相应地定位广告。
在消费主义中使用这些技术变得无处不在。但是人工智能和机器学习如何融入资产跟踪系统？随着人工智能和机器学习所需的手动交互减少，设备和程序在商业行业中也变得更加自动化。使用人工智能和机器学习的目标是改进数据分析并减少人为错误的空间。
AI 和 ML 怎么样 塑造资产跟踪？
在资产跟踪系统中使用 AI 和 ML 通过简化和简化任务（例如搜索设备的过程等）来改善人类执行日常工作的方式。通过能够快速识别和可视化历史数据，人工智能可以使用预测性和预防性分析来改进工作场所流程。人工智能技术还可以帮助处理产品质量检查和设施内需求规划等用例。在资产跟踪系统中使用 AI 可让用户在其 UI 中做出更明智的决策。
供应链、制造、物流公司等的分析师能够收集并更快地分析更多有关其环境的信息。 AI 和 ML 不仅可以提供资产的位置，还可以通过趋势分析提供有关这些资产的特定数据。这种类型的信息可以包括一段时间内的资产数量，例如库存趋势。
如何在资产跟踪系统中使用这些技术的另一个例子是库存管理。当公司需要购买更多库存时，他们希望确保订购的商品数量正确。企业不想多订浪费钱，也不想少订，库存不足，导致消费者失望。使用带有机器学习的资产跟踪系统，用户可以查看历史数据并查看库存购买历史。然后，您可以根据模式进行即将进行的购买。
AI 和 ML 几乎可以应用于任何设备或程序，并且在未来几年内，它们在商业和企业环境中的采用率将会飙升。
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