Cómo conservar los secretos del éxito de su empresa mediante el uso de big data, IoT, aprendizaje automático

            Cuando sus expertos en la materia se retiran o cambian de empleador, puede usar big data para proteger su marca. Averiguar como.
        

            
                                                                             
            
            

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                                            Imagen: iStockphoto / Kinwun
                                        

Recientemente, crucé caminos en un aeropuerto con un maestro cervecero del Medio Oeste que compartía que era Listo para retirarse, pero simplemente no pudo. No había nadie para ocupar su lugar que pudiera elaborar las recetas de cerveza de la compañía. Este no es un problema de negocios poco común.

Las compañías de semiconductores informan que sus ingenieros de materiales maestros, que podrían solucionar una escasez de material y aún producir un producto efectivo, se están retirando. Está creando una brecha en el know-how que podría dejar sin resolver la próxima escasez de materiales, ya que los empleados más nuevos carecen del know-how y la experiencia.

Si esto parece ser un problema perfecto para que la analítica lo resuelva, la analítica ciertamente está haciendo avances.

VER: Directo: cómo va la industria de bourbon de Kentucky (Artículo de portada de TechRepublic) {{1945901919) Descargar como PDF (se requiere registro gratuito)

Aquí hay algunos ejemplos de “vino y queso”.

Los datos de los sensores de IoT se recopilan en cada paso del proceso de elaboración del vino desde la humedad del suelo hasta el muestreo del viñedo, las etiquetas de peso, las carcasas y las ventas hasta los datos del consumidor. Permite a los viñedos monitorear y entregar un producto de calidad. Podría contribuir a que los viñedos continúen produciendo excelentes vinos, incluso después de que sus maestros de vinos se hayan retirado.

En Italia, el queso duro Parmigiano Reggiano del siglo XIII se conserva mediante el despliegue de análisis de datos y sensores en 350 granjas lecheras para realizar un mejor seguimiento del ciclo de producción de quesos y para controlar las dietas de las vacas que producen la leche. Podría permitir a los artesanos del queso conservar la grandeza centenaria de este queso .

Ambos casos de uso son ejemplos de cómo las empresas han superado las amenazas de pérdida de conocimiento. ¿Cómo puede garantizar que el conocimiento de su compañía no saldrá por la puerta y ponga en peligro su marca y su reputación?

La respuesta corta es: No puedes.

Pero existen formas en las que puede ser útil utilizar una combinación de analítica, IoT y técnicas de aprendizaje automático, junto con la capacitación corporativa y las estrategias de reemplazo de conocimientos.

VER: Cómo ganar con analíticas prescriptivas (Informe especial de ZDNet) | Descargue la versión gratuita en PDF (TechRepublic)

1. No se olvide de los expertos

La analítica, la IoT y el aprendizaje automático nunca reemplazarán el know-how que tienen los expertos de décadas. Antes de que sus expertos en productos salgan de la empresa, es imperativo que la empresa entreviste ampliamente a estos expertos sobre recetas de productos y “salsas secretas” para que el conocimiento se pueda documentar y trasladar a una base de datos analítica. Al mismo tiempo, los “aprendices” de los empleados pueden ser capacitados por estos expertos en la formulación de productos.

2. Use analytics

La información obtenida de los expertos en productos se puede traducir a una base de datos de conocimientos que los nuevos empleados usarán en el futuro al recrear las recetas de productos de la compañía y / o usar estas antiguas recetas como elementos fundamentales para nuevos productos.

3. Use IoT

La consistencia es un ingrediente clave para los productos si desea garantizar que los clientes obtengan el mismo nivel de calidad que tenían en el pasado. Para lograr productos consistentes y cumplir con las promesas de la marca, la compañía necesita un proceso de producción consistente y repetible. IoT puede ayudar en el esfuerzo, ya que mide los factores ambientales, los ingredientes y los componentes, y los procesos de producción en cada paso del proceso de fabricación.

4. Utilice el aprendizaje automático

Durante la formulación y fabricación del producto, es probable que surjan nuevos elementos y circunstancias que puedan ser capturados a través de técnicas automatizadas como el aprendizaje automático, que observa la formulación y ejecución del producto. o patrones emergentes, y presenta nueva inteligencia a la base de datos de productos que los empleados pueden usar. Un ejemplo de esto es un cambio repentino de clima que podría dictar un enfoque diferente para cultivar un producto, o una falta constante de un metal importante en la fabricación de semiconductores que deba modificarse.

5. Use análisis predictivos

Sus análisis también deben usarse para estudiar temas a futuro, como el exceso de confianza en un experto en formulación de productos, el impacto a largo plazo del calentamiento global y la inestabilidad política en ciertas áreas del mundo. Al comprender los riesgos del futuro, la compañía está mejor equipada para tomar las medidas proactivas necesarias para evitar estos riesgos por completo.

                                                                                

                                                

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