Yapay zeka veri toplamanıza nasıl fayda sağlayabilir?

Yazıcılar maliyetlerden müşterilere ve envantere kadar her şey hakkında veri topluyor. Peki yapay zeka bundan en iyi şekilde yararlanmanıza nasıl yardımcı olabilir?

Yeni teknolojiyi benimsemek, bunu başaramadıkları takdirde geride kalma riski taşıyan birçok baskı işletmesi için hayati önem taşıyor. Günümüzün en çok konuşulan teknolojisi yapay zeka, yenilik, verimlilik ve işleri farklı şekilde yapmak için sayısız fırsat sunuyor. Web'den baskıya girişimlerdeki kişiselleştirilmiş ürünlerden hazır giyim endüstrisindeki kitlesel kişiselleştirme ve sanal provaya kadar yapay zeka odaklı çözümler, geleneksel süreçlerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Ancak yapay zeka ile "yalnızca koyduğunuz kadarını elde edersiniz", dolayısıyla bu fırsatlardan en iyi şekilde yararlanmak için veri kümelerinizi kullanarak onu eğitmeniz gerekir. Peki nedir bu fırsatlar? Verilerinizi AI ile kullanarak içgörülerin kilidini açabilir, operasyonları kolaylaştırabilir ve müşteri deneyimini geliştirebilirsiniz. Pazarlama stratejilerini optimize etmek, satış eğilimlerini tahmin etmek veya kusursuz sanal denemeleri mümkün kılmak olsun, yapay zekanın potansiyel uygulamaları çok geniştir.

Milyonlarca insan gibi, muhtemelen ChatGPT'yi kullanmayı denemişsinizdir, AI ile çok şey üretebilseniz de, açıkça tanımlanmış girdiler ve bir dizi ilgili bilgiyle çok daha iyi çalışır. Ona üzerinde çalışacak bir şey verirseniz, birçok yönden gerçekten dönüştürücü olabilir. Örneğin, giysi matbaacıları iade maliyetlerini azaltmak istiyorsa, sanal deneme odaları sürekli olarak iyileştirilmektedir. Google yakın zamanda giysilerin çok çeşitli vücut tiplerinde nasıl göründüğünü gösteren sanal bir giysi denemesi başlattı. Kırışıklıklar ve kıvrımlar gibi önemli kumaş ayrıntıları yakalanır.

Yapay zeka, verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza nasıl yardımcı olabilir?

Yapay zeka araçları, verilerinizden yararlı olacak, zamandan ve paradan tasarruf sağlayacak şekilde yararlanabilecek çeşitli uygulamalara sahiptir. Verilerinizle neler yapabileceğinize dair bazı örnekleri burada bulabilirsiniz.

Baskı kalitesini artırın: AI, geçmiş işleri inceleyerek yeni yazdırma işleri için en iyi ayarları belirleyebilir ve bu işlerin sürekli olarak iyi kalitede olmasını sağlayabilir. Bu, geri gelmeye devam eden daha mutlu müşteriler anlamına gelir.

Ekipman bakımı: Yapay zeka, makine verilerine göz kulak olarak ve geçmiş bakım kayıtlarını inceleyerek bir şeylerin ters gidebileceğini tahmin edebilir veya büyük bir sorundan önce sizi proaktif bakım yapmaya yönlendirebilir. Bu, daha az arıza süresi ve daha düşük onarım maliyetleriyle sonuçlanır. Burada Durst'un öngörücü bakım modeli hakkında yazmıştık.

Maliyetleri azaltmak: Yapay zeka, ne kadar malzeme kullandığınızı, enerji maliyetlerini ve personel giderlerini belirleyebilir. Yapay zeka, tasarruf edebileceğiniz veya ölçeğinizi küçültebileceğiniz alanları tespit ederek verimliliğe yardımcı olabilir, israfı azaltabilir ve ideal olarak giderleri azaltarak kârı artırabilir.

Müşteri hizmetleri: Yapay zeka, müşterilerin neyi beğendiğine, daha önce ne sipariş ettiğine ve satın alma davranışına bakarak onlara kişiselleştirilmiş hizmet sunmanıza yardımcı olabilir. Bu, özel teklifler veya beğenebilecekleri baskıların önerilmesi anlamına gelebilir. Hedefli pazarlama, segmentasyonla daha kolay hale gelirken, her zaman açık olan sohbet robotları, tüm zaman dilimlerinde 7/24 çalışabileceğiniz anlamına gelir.

Stok yönetimi: Stok yönetimi, yapay zekanın işinize yardımcı olabileceği başka bir alandır. Yapay zeka, geçmiş işleri inceleyerek gelecekteki kullanımı tahmin ederek hangi malzemelere ne zaman ihtiyacınız olacağını tahmin edebilir. Bu, sipariş vermenize yardımcı olabilir, aynı zamanda çok fazla envanter taşımamanızı da sağlayabilir.

Veri kümelerinde yapay zeka eğitimine nasıl başlanır?

Örneğin yapay zekadan envanterinizi yönetmesini istemek, yalnızca ona şu anda hangi envantere sahip olduğunuzu ve geçmişte çeşitli yazdırma işlerinde ne kadar envanter kullandığınızı söylerseniz işe yarar. Kuşkusuz zaman kazandırıcı olsa da yapay zekanın rakamları havada kaldırmasını bekleyemezsiniz. Ayrıca doğru iş için doğru yazılımı kullanmak isteyeceksiniz. Video prodüksiyonundan proje yönetimine, görüntü oluşturmaya ve talep üzerine baskıya kadar her şeyi kapsayan, giderek büyüyen bir uzman yapay zeka araçları yelpazesi var. En iyi sonuçları elde edebilmeniz için seçtiğiniz yapay zeka platformuna doğru ve alakalı verileri nasıl sağlayacağınız aşağıda açıklanmıştır.

Kesin olun: Seçtiğiniz yapay zeka platformu ne olursa olsun, ona net hedefler vermeniz gerekir. Örneğin, ekipman bakımı ihtiyaçlarınızı karşılamak veya envanteri yönetmek için yapay zekayı kullanmak istiyorsanız, onun sizin için tam olarak ne yapabileceğini tanımlamanız gerekir.

Veri ekleyin: İşleyebileceğinizden daha fazla veriye sahip olabilirsiniz. Yapay zeka bu durumda gerçekten yardımcı olabilir. Geçmiş baskı işleri, faturalar, envanter veri tabanı, baskı makinesi ayarları, müşteri bilgileri veya baskı şirketi olarak sizi ilgilendiren herhangi bir şey olsun, veriler ne kadar ilgili ve kullanışlı olursa o kadar iyidir. Yapay zeka görünüşte harikalar yaratsa da, siz veya ekibinizden birinin yapay zekanın sizin için hangi verileri işlemesini istediğiniz konusunda düşünmesi gerekecek.

Modelinizi seçin: Burada teknik konular söz konusu olabilir, ancak en iyi yapay zeka çözümlerinin çoğu, bunların çoğunda size yol gösterecek veya bunların çoğunu "kaportanın altında" yapacaktır. Seçtiğiniz yapay zeka, ondan en iyi sonucu almak için ne girmeniz gerektiği konusunda netse sorun değil. Diğer seçenekler, verilerinize ve elinizdeki göreve en uygun yapay zeka modelini seçmenizi gerektirebilir. Bu, makine öğrenme algoritmalarını veya derin öğrenme modellerini içerebilir. Belirli modeller belirli görevler için iyi çalışır; örneğin, belirlediğiniz kriterlere göre verileri gruplar halinde toplamak için kümelemeyi kullanmak isteyebilirsiniz.

Yapay zekanızı eğitin ve test edin: Üzerinde çalıştığınız şeye bağlı olarak yapay zeka yardımcınızı eğitmenin ve test etmenin farklı yolları vardır. Ancak genel olarak verileri yüklemeniz ve ardından doğrulama yapmanız gerekecektir. Bu, temelde yapay zeka modelinizin daha önce görmediği verileri ne kadar iyi işlediğini görmenin bir yoludur, çünkü bazen aşina olduğu eski veriler üzerinde harika çalışabilir ancak yeni veriler üzerinde çalışamaz. Her ikisini de eşit doğrulukla işleyebilmesi için ince ayar yapmak önemlidir. Burada yapabileceğiniz temel fark, verilerinizin yüksek kalitede olmasını ve doğru şekilde etiketlenmesini sağlamaktır. Yapay zeka modelinizin performansını değerlendirdikten sonra onu işinize yaramaya hazırsınız. Bunlardan herhangi biri yapamayacağınız bir şey gibi görünüyorsa endişelenmeyin. Makine öğrenimi ve yapay zeka verileri konusunda işe alabileceğiniz veya işbirliği yapabileceğiniz uzmanların sayısı giderek artıyor. Faydaların yeterince büyük olması durumunda veri işlemenin dış kaynak kullanımı da bir seçenektir.

Dağıtım ve veri güncellemeleri : Yapay zekanın sizin için yararlı olmasını sağlamak için gerçekleştirmeniz gereken manuel iş zorlu görünebilir, ancak bunların çoğu önden yüklenir ve yapay zekayı bir kez konuşlandırdığınızda, yalnızca entegre edilmesi gerekecektir. ne yaptın. Bundan sonra onu izlemeniz, ilgili yerlere yeni veriler eklemeniz ve yapabileceklerinin meyvelerinin tadını çıkarmanız gerekecek.

Gördüğünüz gibi, aklınızda net bir hedef yoksa yapay zekayı basılı olarak kullanmanın pek bir anlamı yok. Yapay zekadan hangi avantajlardan yararlanabileceğinizi ve bunun çalışma şeklinizi nasıl değiştirebileceğini öğrendikten sonra bu, yapay zekayı veri kümeleriniz üzerinde eğitmeye nasıl yaklaşacağınız konusunda size yol gösterecektir. Yardım, yapay zeka uzmanlarından alınabilir ancak ücretsiz olarak deneyebileceğiniz, giderek artan sayıda sezgisel yapay zeka modeli de vardır.