如何通过使用大数据物联网机器学习来保留公司的成功秘诀

当您的主题专家退休或转换雇主时，您可以使用大数据来保护您的品牌。了解具体方法。最近，我在一个机场与一位中西部的酿酒师交叉路径，他说他准备退休，但根本不能。没有人能够代替他酿造该公司啤酒的商标配方。这不是一个罕见的业务问题。半导体公司报告说，他们的主要材料工程师正在退休，他们可以解决材料短缺问题并且仍能提供有效的产品。由于新员工缺乏专业知识和经验，因此创造了可能导致下一个材料短缺未解决的专有技术差距。如果这似乎是分析解决的一个完美问题，那么分析无疑正在取得进展。

来自IoT传感器的数据在酿酒过程的每一步中收集，从土壤湿度到葡萄园采样到重量标签，从案例商品到销售到消费者数据。它使葡萄园能够监控和提供优质产品。它可能有助于葡萄园继续生产优质葡萄酒 - 即使他们的葡萄酒大师退休后也是如此。

在意大利，13世纪的Parmigiano Reggiano硬奶酪通过在350个奶牛场中部署数据分析和传感器来保存，以更好地跟踪奶酪生产周期，并监控生产牛奶的奶牛的饮食。它可能使奶酪工匠能够保留这种奶酪的百年历史。

这两个用例都是公司如何克服专有技术损失威胁的例子。您如何保证贵公司的专业知识不会只是走出门并危及您的品牌和声誉?

简短的回答是：你做不到。

但有一些方法可以利用分析，物联网和机器学习技术的组合，以及企业培训和知识替代策略，可以提供帮助。

参见：如何通过规范分析获胜（ZDNet特别报道）|下载免费的PDF版本（TechRepublic）

1.不要忘记专家

分析，物联网和机器学习永远不会取代长达数十年的专家所拥有的专业知识。在您的产品专家离开公司之前，公司必须广泛采访这些专家关于产品配方和“秘密调料”的知识，以便将知识记录下来并移入分析数据库。同时，这些专家可以对产品制定的员工“学徒”进行培训。

2.使用分析

从产品专家那里获得的信息可以转化为新员工将来使用的知识库，因为他们重新创建公司产品配方和/或使用这些古老的食谱作为新产品的基础件。

3.使用物联网

如果您希望确保客户获得与过去相同的质量水平，那么一致性是产品的关键要素。为了实现一致的产品和履行品牌承诺，公司需要一致且可重复的生产流程。物联网可以帮助您完成工作，因为它可以在产品制造过程中的每一步测量环境因素，成分和组件以及生产过程。

4.使用机器学习

在产品配方和制造过程中，必然会出现新的元素和环境，并且可以通过机器学习等自动化技术捕获，这些技术可以观察产品的制定和执行，发现新的或新出现的模式，并为您的产品数据库提供新的智能员工可以使用。这方面的一个例子是气候的突然变化，可能决定采用不同的农产品方法，或者半导体制造中可能需要修改的重要金属的持续短缺。

5.使用预测分析

您的分析还应该用于研究前瞻性主题，例如过度依赖一位产品制定专家，全球变暖的长期影响以及世界某些地区的政治动荡。通过了解未来的风险，公司可以更好地采取必要的主动措施来完全避免这些风险。