Il rilevamento delle anomalie è ampiamente utilizzato nella manifattura per aumentare la produttività e l'efficienza, ridurre i costi e ottimizzare i tempi di fermo macchina.
Ecco come funziona il rilevamento delle anomalie: dei sensori sono installati su un'apparecchiatura per raccogliere dati, i modelli di machine learning elaborano i dati raccolti e li analizzano per trovare anomalie ed identificare un problema specifico. Nel caso il problema venisse rilevato, può essere preventivamente risolto prima che causi un guasto.

Un altro utilizzo riguarda l'ottimizzazione dell'inventario: consente alle macchine di controllare quante scorte tenere e come tenerle in magazzino nel modo più efficiente, per garantire che la catena di approvvigionamento non si fermi.

In altre parole, l'ottimizzazione dell'inventario basata sul machine learning assicura che la vostra azienda immagazzini preventivamente un numero sufficiente di prodotti da vendere, che questi prodotti siano immagazzinati e distribuiti in modo efficiente e che i vostri clienti ricevano i loro acquisti in tempo.

Amazon è leader mondiale nell'ottimizzazione del proprio inventario grazie al machine learning. L'azienda riesce a spedire una media di 1,6 milioni di pacchetti al giorno, con un'impeccabile accuratezza nell'evasione degli ordini.

Un grande rivenditore, cliente Zebra, disponeva di un programma di fidelizzazione basato sull'importo della spesa. Ma mancava la tecnologia per offrire promozioni personalizzate. Il reparto marketing del retailer poteva utilizzare solo il marketing globale nell'intero programma di fidelizzazione, il che significava che offriva sconti alle persone che avrebbero comunque pagato il prezzo intero. Il rivenditore si è avvicinato a Zebra per capire come si potesse applicare l'analisi prescrittiva in questa situazione e alla fine ha adottato il modulo per ottenere una migliore visibilità e controllo sulle sue promozioni.

Il modulo ora monitora gli stati di fidelizzazione dei clienti e invia azioni prescrittive al team di marketing ogni volta che un gruppo di consumatori sta per qualificarsi per un livello superiore. Le azioni prescrittive indirizzano il marketing a inviare ai clienti promozioni mirate basate su comportamenti tipici del modello di acquisto. Queste promozioni invogliano i clienti a effettuare ulteriori acquisti nelle categorie che preferiscono e spingerli oltre la soglia del livello fedeltà successivo. Da quando è stato adottato il modulo analitico prescrittivo specifico per il marketing, i membri fidelizzati ad alto livello dal rivenditore sono aumentati in modo significativo. Anche le vendite complessive sono aumentate poiché i clienti di livello superiore hanno maggiori probabilità sia di spendere più denaro sia di promuovere il brand ad altri.