راهکار های هوش مصنوعی​

در دنیای کسب و کار امروز که نیاز مشتریان همواره در حال تغییر است ، در دسترس بودن شما برای مشتریان و کاربرانتان مزیتی رقابتی محسوب می شود. آیا اپراتوران ارتباط با مشتری 24 ساعت ، 7 روز هفته و 365 روز سال جهت پاسخگویی در دسترس هستند؟ شکایات ، پیشنهادات ، نظرات و انتقادات به صورت ایمیل ، نامه و پیام های صوتی ثبت می شوند و تحلیل این بازخورد ها در ابعاد بزرگتر توسط سرمایه انسانی سازمان کاری زمانبر و پر هزینه است. این موضوع در گزارشات محصولات نامنطبق ، نگهداری و تعمیرات ، خرید ، آموزش و ... نیز از این موضوع مستثنی نخواهند بود.

با بکار گیری راهکار های هوش مصنوعی داده بنیان در حوره پردازش زبان طبیعی (NLP) سازمان قادر خواهد بود بطور هوشمند داده های این چنین در قالب متن یا صوت را پردازش نموده و در قالب چت بات های قدرتمند یا سیستم های پشتیبان تصمیم گیری شما را یاری دهند که در نهایت بدون صرف هزینه و زمان زیاد تصمیمات در اختیار مدیران ارشد سازمان قرار گیرد.

فضایی از کسب و کار را تصور کنید که در آن می دانید هر کدام از مشتریان شما چه زمانی ، چه نوع کالایی و چه مقدار از آن نیاز دارند. در چنین حالتی نصور کنید که می دانید مشتری در صورت خرید هر کالا ، ممکن است چه موارد دیگری را از شما دریافت کند. در چنین وضعیتی همواره انبار شما برای مشتری کالا در اختیار داشته یا آماده به ارائه خدمات برای ایشان هستید.

این تنها بخشی کوچک از ماجرا بود ، شما می توانید ریزش این مشتریان و علل آن در اختیار داشته باشید و پیش از وقوع آن ، از آن جلوگیری نمایید. شما قادر خواهید بود متناسب با نیاز هر مشتری او را به خرید تشویق کنید و پیشنهاد تخفیف خود را به صورت کاملا شخصی در اختیار مشتری قرار دهید. تمامی این موارد و بسیاری دیگر از خدمات حوزه فروش و ارتباط با مشتری از راهکار های هوش مصنوعی داده بنیان است.

با بکار گیری تکنولوژی اینترنت اشیاء یا IOT و  سنسور های متنوع می توان داده های وضعیت تجهیز را در هر لحظه ثبت نمود. در کنار جمع آوری داده های تجهیزات و بکارگیری الگوریتم های هوش مصنوعی ، الگو های پنهان در رفتار تجهیز را شناسایی نموده و پیش از بروز خرابی تجهیز را متوقف نماید و جهت ایجاد سیستمی ناب علل بالقوه را به مسئولین فنی سازمان اطلاع می دهد. بر اساس الگوی شناسایی شده ، سیستم می تواند اقدام به ارائه برنامه های نگهداری نموده تا خط تولید بتواند با حداکثر بهروری خود تولید را ادامه دهد.

یکی از ورودی فرایند برنامه ریزی برای تولید و بهیمه سازی زنجیره تامین بدون شک پیش بینی و برآورد تقاضای نیاز در بازار است. بر اساس نوع کسب و کار و سازمان ممکن است الگوی تقاضا برای محصول یا خدمات متفاوت باشد. با توجه به این موضوع تحلیلگران سازمان میبایست جهت پیشبینی تقاضای مشتریان خود اقدام به ایجاد مدل های ریاضی پیچیده یا بکار گرفتن نظرات خبرگان سازمان نمایند. ایجاد فرمول های ریاضی به علت بالا بودن تعداد متغیر ها هم زمان بر است و هم در شرایط خاص کارایی خود را از دست می دهد و  از سویی تجربیات خبرگان ممکن است همیشه در دسترس نبوده و از سویی برخی از متغیر های مهم را نادیده بگیرند.

با بکار گیری الگوریتم های هوش مصنوعی این امکان برای سازمان به وجود خواهد آند که بدون درگیر شدن با فرمول های پیچیده ریاضی با خوراندن داده های گذشته به هوش مصنوعی ، تخمین بسیار دقیقی از تقاضا در آینده بدست آورند.

با شناسایی محصولات نامنطبق توسط بازرسان یا سیستم بینایی ماشین داده بنیان ، این امکان وجود دارد که با جمع آوری داده مربوط به محصول نامنطبق و ریشه یابی آن ها ، سیستمی طراحی شود که با مشاهده الگو های خرابی در محصولات خط تولید ، پیش از آنکه محصولی نامنطبق گردد ، هشدار توقف خط برای افراد ذی ربط ارسال شده و در ادامه علل بالقوه ایجاد عدم انطباق جهت ریشه یابی چابک عدم انطباق توسط سیستم ارائه می گردد.

کنترل کیفیت در سازمان ها همواره فرایندی است که دارای هزینه سر بار بالا و نیازمند تخصیص نفرات و زمان بسیار برای انجام بازرسی می باشد. محصولات می توانند دارای مشخصاتی ابعادی یا ظاهری باشند که در وهله اول امکان خطا توسط بازرس وجود داشته و در وهله دوم امکان بازرسی تمامی محصولات شاید برای سازمان امکان پذیر نباشد.

با استفاده از تکنیک های بینایی ماشین ، خصوط تولید و ایستگاه های کاری می توانند تمامی محصولات را بازرسی نموده و در صورت بروز عدم انطباق محصول نامنطبق را از خط خارج نماید. بدین ترتیب هزینه های نیرو انسانی و ریسک خروج محصول نامنطبق از سازمان بطور چشگیری کاهش می یابد.