Rekayasa piranti digital menggunakan learning machine merupakan salah satu cara untuk mengotomatisasi proses bisnis. Meski tergolong baru, perusahaan nampaknya telah siap menggunakannya, khususnya untuk mendorong kecepatan dan efesiensi. Melalui serangkaian studi dan kajian, terdapat kecenderungan pengembangan kecepatan dua kali lipat di setiap penggunaan learning machine pada proses bisnis. Bahkan sejumlah perusahaan melaporkan bahwa pengembangan kecepatan meningkat sepuluh kali lipat atau lebih.

Bagaimana perusahaan melakukannya? Melalui sejumlah studi komperhensif, perusahaan menggunakan learning machine untuk menciptakan model kolaborasi human-machine melampaui persoalan kompleks proses digital.

Pada sejumlah kasus, semisal interpretasi visual atau penulisan laporan, learning machine membantuĀ  para pekerja menyelesaikan tugas-tugasnya menggunakan sejumlah piranti digital atau software. Pada kasus lain, learning machine berhasil membantu seseorang untuk mengolah data dalam jumlah besar.

[cpm_adm id=”10763″ show_desc=”no” size=”medium” align=”left”]

Perusahaan yang mengimplementasikan strategi digital melakukan pengumpulan data sebagai bagian dari proses bisnis secara intensif. Umumnya data yang diperoleh sangat tidak terstruktur dan menghasilkan beragam format dalam skala besar, sehingga sulit melakukan pemindaian pada unit spesifik dalam satu waktu. Setidaknya ada tiga jenis pekerjaan menggunakan learning machine serta piranti digital diantaranya terkait tampilan video, interpretasi visual, serta dokumentasi dan entri data.

Menambah banyak data dalam sebuah alur kerja berdampak pada penambahan waktu untuk memahami, mempelajari polanya dan melakukan tindakan. Dalam perdagangan saham, marketing dan manufaktur setidaknya menggunakan empat tipe analisis yang menggunakan learning machine di dalam piranti digital. Alat bantu teknis tersebut antara lain Monitoring Pasar, Model Prediktif, Analisis Akar Masalah, serta Prediksi Biaya Pemeliharaan.

Monitoring pasar berupaya mengevaluasi dan urgensi propagasi informasi melalui jaringan internet. Piranti digital ini dalam waktu singkat mampu menerjemahkan informasi, sehingga memberikan keuntungan yang signifikan bagi para trader.

Piranti digital model prediktif seperti SailThru membantu efektifitas promosi melalui surat elektronik dengan menganalisis email dan data di website untuk menyusun profil konsumen. Alat ini mempelajari ketertarikan konsumen, misalnya tentang hobi bersepeda ataukah panjat tebing. Pun, mempelajari perilaku konsumen, memprediksi kapan dan individu mana yang akan melakukan pemesanan.

Baca juga  Tantang Diri Anda di OPEXCON Project Competition 2024!

Selanjutnya Sight Machine sebagai piranti digital dalam hal analisis akar masalah, merupakan salah satu alat yang membantu pelanggan mengatasi masalah kompleks terkait kontrol kualitas. Sebagai sebuah software Sight Machines sangat bermanfaat dalam menginterpretasikan kode peringatan problem kualitas atau hal-hal yang bisa memicu ratusan kode peringatan dari pusat sensor.

Alat ini bekerja menginterpretasi pola kode peringatan, membantu tenaga kerja secara cepat menandai kode peringatan yang bersumber dari masalah yang sebenarnya, atau akar masalahnya.

[cpm_adm id=”11002″ show_desc=”no” size=”medium” align=”none”]

Teknologi rekayasa digital yang menggunakan learning machine membantu dalam pengambilan keputusan. Sumbangsih learning machine dalam proses bisnis perusahaan salah satunya melalui penemuan pola data yang umumnya sulit didapatkan secara manual. Pun, perusahaan diuntungkan lantaran berhasil mempercepat proses bisnis, bahkan melakukan sejumlah alur kerja dalam satu waktu, mampu mencapai efesiensi dan efektifitas waktu. [] dit