Big Data and Machine Learning: nâng tầm công nghệ trong doanh nghiệp sản xuất

Big Data and Machine Learning là hai khái niệm không còn xa lạ đối với doanh nghiệp. Kết hợp thành công hai công nghệ này vào quá trình sản xuất sẽ là chìa khóa giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, tạo nhiều cơ hội đổi mới trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Cùng tìm hiểu về Big Data và Machine Learning trong bài viết dưới đây.

Big Data and Machine Learning là gì ?

Để hiểu được khái niệm “Big Data and Machine Learning” trước hết chúng ta cần hiểu Big Data là gì và Machine Learning là gì?

So sánh Big Data and Machine Learning
So sánh Big Data and Machine Learning

Big Data – dữ liệu lớn, là tập hợp các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, có khối lượng lưu trữ lớn và độ phức tạp cao mà không thể xử lý bằng các phương pháp thủ công hay các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống được.

Machine Learning – học máy là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành khoa học máy tính. Machine Learning nghiên cứu về các thuật toán xử lý dữ liệu và  tự động cải thiện dựa trên dữ liệu mẫu (Training Data) hoặc kinh nghiệm trong quá khứ (những gì đã được học).

Kết hợp hai khái niệm với nhau chúng ta có thuật ngữ Big Data and Machine Learning chỉ mối quan hệ hỗ trợ giữa dữ liệu lớn và học máy, nhờ đó con người có thể sử dụng nguồn dữ liệu khổng lồ từ Big Data một cách hiệu quả và liên tục cải tiến nó thông qua Machine Learning.

Hiện nay, con người đã ứng dụng Big Data and Machine Learning vào mọi hoạt động sản xuất kinh doanh để đạt hiệu quả cao hơn, giúp doanh nghiệp mở rộng tầm nhìn với thị trường, quan sát và theo dõi hành vi của khách hàng. Sự kết hợp này tạo điều kiện để phát triển nhiều ngành công nghiệp hiện nay 

Big Data và Machine Learning hoạt động với nhau như thế nào?

Nếu coi Big Data là nguyên liệu thì Machine Learning chính là phương pháp, cách thức để chế biến nguyên liệu đó. 

Big data thu thập và cung cấp nguồn dữ liệu lớn, tốc độ cao, theo thời gian thực. Dữ liệu sau đó sẽ được tiền xử lý làm sạch, chuẩn hóa để làm nguyên liệu đầu vào cho Machine Learning. Machine Learning sử dụng các dữ liệu này kết hợp với các thuật toán và các mô hình thống kê để phân tích các mẫu và xu hướng, sau đó đưa ra kết luận hoặc dự đoán chính xác.

Big Data và Machine Learning tương hỗ nhau
Big Data và Machine Learning tương hỗ nhau

Bên cạnh đó, hai công nghệ này còn khắc phục những khuyết điểm còn thiếu của nhau:

Hạn chế của Big Data là nó cung cấp lượng thông tin quá lớn nên sẽ gây ra tình trạng quá tải cho hệ thống quản lý, người dùng cũng sẽ gặp nhiều khó khăn khi phân tích, xử lý dữ liệu. Trong khi đó, Machine Learning lại có thể phân đoạn, phân tích dữ liệu để cho ra nguồn thông tin dễ hiểu hơn, giải quyết hoàn toàn vấn đề trên. Thêm vào đó, Big Data cũng thường xuyên bị đe dọa bởi các vấn đề về an toàn dữ liệu nhưng khi kết hợp với Machine Learning thì sẽ loại trừ khuyết điểm này.

Còn với Machine Learning, nó có khả năng tự học nhưng cần đủ dữ liệu, nếu không hệ thống này sẽ kém chính xác và hiệu quả. Kết hợp sử dụng Machine Learning và Big Data sẽ khắc phục được hạn chế này. Big Data sẽ cung cấp nguồn dữ liệu đa dạng và phong phú để cải thiện khả năng học máy và khả năng tự huấn luyện của Machine Learning.

Machine Learning và Big Data khi được đặt trong một bức tranh tổng thể sẽ có mối quan hệ tương hỗ và cộng sinh lẫn nhau. Machine Learning càng nâng cấp không ngừng cùng với sự phát triển của Big Data, ngược lại, giá trị của Big Data có thể khai thác được tối đa và tạo ra lợi ích to lớn hay không là nhờ vào Machine Learning.

Lợi ích của Big Data and Machine Learning với doanh nghiệp sản xuất 

Nhiều doanh nghiệp đã phát hiện sức mạnh của Big Data và Machine Learning, từ đó ứng dụng và có những tác động mạnh mẽ tới hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh.

Hai công nghệ này mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp
Hai công nghệ này mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp

Ví dụ: P&G đã sử dụng Big Data và Machine Learning để tối ưu hóa quá trình sản xuất và quản lý kho hàng. Cụ thể, P&G sử dụng dữ liệu thu thập từ các cảm biến trên máy móc sản xuất và lưu trữ để phân tích dữ liệu và đưa ra các dự đoán về nhu cầu, xu hướng sản phẩm. Điều này giúp P&G tối ưu hóa quá trình sản xuất và quản lý kho hàng, đáp ứng nhu cầu của khách hàng và tăng doanh số bán hàng.

Dưới đây là một số lợi ích khác của Big Data và Machine Learning:

Vai trò Loại dữ liệu Big Data thu thập, lưu trữ và phân tích Loại mô hình/thuật toán Machine Learning tối ưu Lợi ích
Tối ưu hóa quy trình sản xuất Dữ liệu liên quan đến quá trình sản xuất như dữ liệu về năng suất, chất lượng sản phẩm, thời gian sản xuất, chi phí sản xuất, các vấn đề kỹ thuật và khối lượng đầu vào/đầu ra. Cải thiện quy trình sản xuất. cải thiện quá trình sản xuất, tăng năng suất, giảm thời gian sản xuất, giảm chi phí sản xuất, tăng chất lượng sản phẩm và tăng hiệu quả hoạt động của nhà máy.
Dự báo nhu cầu và xu hướng Dữ liệu liên quan đến thị trường và khách hàng như dữ liệu về lịch sử mua hàng, dữ liệu từ mạng xã hội, dữ liệu về kinh tế và các yếu tố liên quan đến khách hàng. Dự báo nhu cầu và xu hướng tiêu thụ của khách hàng trong tương lai. Giúp doanh nghiệp sản xuất đưa ra các quyết định về sản xuất, marketing và phát triển sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
Cải thiện chất lượng sản phẩm Dữ liệu liên quan đến chất lượng sản phẩm như dữ liệu về phản hồi khách hàng, dữ liệu về quá trình sản xuất và kiểm định chất lượng sản phẩm. Cải thiện chất lượng sản phẩm. Giúp doanh nghiệp sản xuất đưa ra các giải pháp để cải thiện chất lượng sản phẩm
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng Dữ liệu liên quan đến chuỗi cung ứng như dữ liệu về tình trạng kho hàng, dữ liệu về các nhà cung cấp, dữ liệu về vận chuyển và lưu thông hàng hóa. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Giúp doanh nghiệp sản xuất tối ưu hóa quá trình đặt hàng, quản lý kho hàng, vận chuyển và giao hàng cho khách hàng, cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và tăng sự hài lòng của khách hàng.
Tăng cường bảo mật và an toàn thông tin Dữ liệu liên quan đến bảo mật và an ninh thông tin như dữ liệu về mối đe dọa an ninh, dữ liệu về lưu lượng truy cập và dữ liệu về các hoạt động trên mạng. Phát hiện các mối đe dọa an ninh và bảo mật thông tin. Giúp doanh nghiệp sản xuất đưa ra các giải pháp để bảo vệ thông tin và hệ thống mạng, giảm thiểu rủi ro an ninh, giữ vững uy tín của doanh nghiệp và đáp ứng các yêu cầu pháp lý.

Kết luận

Như vậy, những đột phá mà Big Data có thể mang lại cho cuộc sống con người là không thể chối cãi. Nhưng thực sự Big Data có thể tạo ra những thay đổi mang tính cách mạng hay không lại phụ thuộc vào Machine Learning. Việc kết hợp giữa Big data and Machine Learning chí là cách tạo ra hiệu quả vượt bậc chắc chắn sẽ tác động không hề nhỏ đến tương lai ngành công nghiệp sản xuất sau này.


    Đăng kí nhận tư vấn và demo sản phẩm

    Bạn đang tìm hiểu về các giải pháp chuyển đổi số và muốn chuyên gia tư vấn trực tiếp tức thì?
    Đừng ngại ngần kết nối với chúng tôi để được hỗ trợ giải pháp nhanh chóng

    Họ tên*

    Email*

    Số điện thoại*

    Tên doanh nghiệp*:

    Ngành/lĩnh vực*:

    Giải pháp quan tâm*:

    Cùng chuyên mục

    Bài viết mới

    Chức năng quản trị sản xuất trong ERP có những gì?

    Chức năng quản trị sản xuất trong ERP có những gì?

    Chức năng quản trị sản xuất trong ERP được thiết kế phù hợp với đặc thù ngành sản xuất, hỗ trợ doanh nghiệp giải quyết các bài toán liên quan đến lập kế hoạch, quản lý nhu cầu và hoạch định nguồn lực,... Cùng giaiphaperp.vn tìm hiểu chi tiết hơn
    Tại sao doanh nghiệp nên sử dụng phần mềm ERP?

    Tại sao doanh nghiệp nên sử dụng phần mềm ERP?

    Phần mềm ERP (Enterprise Resource Planning) là giải pháp quản trị tổng thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động sản xuất và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Bài viết này sẽ làm rõ lý do tại sao doanh nghiệp nên sử dụng phần mềm ERP, đồng thời
    Tìm hiểu về chức năng quản trị bán hàng trong ERP

    Tìm hiểu về chức năng quản trị bán hàng trong ERP

    Chức năng quản trị bán hàng trong ERP tổng hợp các nghiệp vụ liên quan đến bán hàng, nhân viên và khách hàng, là công cụ giúp nhà quản lý theo dõi quy trình bán hàng, số lượng hàng tồn kho, thống kê tình hình lãi/lỗ của sản phẩm… hiệu
    Review giải pháp lập kế hoạch và lịch sản xuất 3S SPS

    Review giải pháp lập kế hoạch và lịch sản xuất 3S SPS

    Giải pháp 3S SPS có thể sử dụng để hoạch định chiến lược sản xuất dài hạn (tháng và năm), lập kế hoạch trung hạn (tuần) cũng như để sắp xếp và lập kế hoạch chi tiết. Chi tiết về giải pháp lập kế hoạch và lịch sản xuất 3S