Šiandieninėje sparčiai kintančioje verslo aplinkoje, užtikrinant, kad klientai galėtų gauti mėgstamus produktus tinkamu laiku, tinkamoje vietoje ir tinkama kaina, yra pagrindinis iššūkis maisto ir gėrimų pramonės įmonėms. Norėdamos spręsti šį iššūkį, daugelis organizacijų pasitelkia pažangias technologijas, tokias kaip dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymas (ML). Šios technologijos suteikia galimybes inovacijoms ir veiklos efektyvumui, bet sėkmę labai lemia stipri duomenų strategija.
Pasak Kraftheinz kompanijos mašininio mokymo operacijų ir platformų pasaulinio vadovo Jorge Balestros, duomenys yra efektyvių AI ir ML įrankių platinimo pagrindas. Tvarkingai organizuoti ir prieinami duomenys leidžia įmonėms mokyti ir tobulinti inteligentinius modelius, kurie gali aptikti tiekimo grandinės sutrikimus, nustatyti sąnaudų neefektyvumus ir nuspėti produktų paklausą.
Tačiau vartotojų supakuotų prekių (CPG) sektorius susiduria su unikaliais duomenų iššūkiais. Vartotojų įpročių stebėjimo metodai skiriasi tarp prekybininkų, dėl ko gaunami nepilni duomenų rinkiniai. Balestra akcentuoja pakankamai duomenų svarbą, kad būtų galima patenkinti vartotojų poreikius, nesikišant į jų privatumą.
Norint pasinaudoti AI ir ML įrankiais tinkamai masteliu, „Kraftheinz” sutelkė dėmesį į debesų kompiuterijos lankstumą. Naudojant debesų kompiuteriją, įmonė gali pasiekti duomenis ir sumažinti skaičiavimo galios ribas. Debesų kompiuterijos lankstumas prisideda prie greitesnio analitikos ir AI paremtų sprendimų priėmimo.
Balestra pripažįsta maisto ir gėrimų pramonės kintamo pobūdžio svarbą ir pabrėžia adaptabilumo ir lankstumo svarbą. Kraftheinz, siekdama savo misijos, kurios esmė – žmonių džiaugsmo per maistą, technologiją mato kaip priemonę, leidžiančią jiems puikiai vykdyti savo misiją. Dabartinės ir ateities technologijų naudojimas leidžia jiems tiekti tinkamus produktus tinkamomis kainomis ir vietomis.
Nors pramonės ateitis lieka nežinoma, duomenų strategija ir inovacijų priėmimas per AI ir ML be abejo bus pagrindinės sėkmės veiksniai. Naudojant duomenų ir technologijų galią, maisto ir gėrimų pramonės įmonės gali pagerinti vartotojų patirtį ir pasiekti geresnius verslo rezultatus.
DUK:
1. Kodėl maisto ir gėrimų pramonės įmonės pasitelkia technologijas, tokias kaip dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymas (ML)?
– Maisto ir gėrimų pramonės įmonės pasitelkia AI ir ML technologijas siekdamos spręsti iššūkį užtikrinti, kad klientai galėtų gauti mėgstamus produktus tinkamu laiku, tinkamoje vietoje ir tinkama kaina. Šios technologijos suteikia galimybes inovacijoms ir operacijų efektyvumui.
2. Kokia yra duomenų svarba efektyviems AI ir ML priemonėms įgyvendinti?
– Duomenys yra efektyvių AI ir ML priemonių įgyvendinimo pagrindas. Tvarkingai organizuoti ir prieinami duomenys leidžia įmonėms mokyti ir tobulinti inteligentinius modelius, kurie gali aptikti tiekimo grandinės sutrikimus, nustatyti sąnaudų neefektyvumus ir nuspėti produktų paklausą.
3. Kokios yra unikalios duomenų problemos, su kuriomis susiduria vartotojų supakuotų prekių (CPG) sektorius?
– CPG sektorius susiduria su problemomis dėl nepilnų duomenų rinkinių dėl skirtingų vartotojų įpročių stebėjimo metodų tarp prekybininkų. Svarbu gauti pakankamai duomenų, kad būtų galima patenkinti vartotojų poreikius, nesikišant į jų privatumą.
4. Kaip debesų kompiuterija prisideda prie AI ir ML priemonių panaudojimo tinkamu masteliu?
– Naudojant debesų kompiuteriją, įmonės, tokioms kaip „Kraftheinz”, gali pasiekti duomenis ir sumažinti skaičiavimo galios ribas. Debesų kompiuterijos lankstumas prisideda prie greitesnio analitikos ir AI paremtų sprendimų priėmimo.
5. Kaip „Kraftheinz” mato technologiją kaip priemonę įgyvendinti savo misiją?
– „Kraftheinz” mato technologiją kaip priemonę, leidžiančią jiems puikiai vykdyti savo misiją – džiuginti žmones per maistą. Dabartinės ir ateities technologijų panaudojimas leidžia jiems tiekti tinkamus produktus tinkamomis kainomis ir vietomis.
Apibrėžimai:
– Dirbtinis intelektas (AI): Technologija, kuri leidžia mašinoms atlikti užduotis, reikalaujančias žmogiškojo proto, tokias kaip kalbos atpažinimas ir problemai sprendimas.
– Mašininis mokymas (ML): Dirbtinio intelekto dalis, apimanti mašinų apmokymą iš duomenų ir sprendimus ar prognozes be tiesioginio programavimo.
– Vartotojų supakuotos prekės (CPG) sektorius: Ekonomikos sektorius, kuris apima įmones, kurios gaminą ir pardavinėja produktus asmeniniam arba namų naudojimui, tokius kaip maistas ir gėrimai.
Siūlomi susiję nuorodų sąrašai:
– Kraftheinz kompanija
– Amazon mašininis mokymasis
– Google debesų kompiuterijos mašininio mokymo variklis
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br