1.解決低效問題。
據統計，目前大約25%的企業使用物聯網設備，而且這個比例還在增長。由於更多的公司使用這個傳感器，他們已經在收集數據。這樣，機器學習算法就能分析這些數據，從而發現工作場所的低效。
機器學習程序可以通過查看不同工作場所的數據來找出公司花費的時間非常長。然後，為了減少員工在這一領域的精力，可以建議新的工作流程。企業領導者也許從來沒認識到沒有機器學習是個問題。
機器學習程序擅長在人類可能錯過的數據點之間建立聯系。他們的預測也比傳統工具多20倍，更加精確。當物聯網設備提供給他們更多的數據時，它們只會變得更快更精確。
2.業務流程自動化。
機器學習和物聯網也可以自動化日常任務。業務流程自動化利用人工智能處理一系列管理任務，工人不用這么做。當物聯網設備向這些程序提供更多數據時，它們變得更加高效。
隨著時間的推移，這種技術使一些行業的生產率提高了40%。將諸如日程表和文檔管理等工作自動化並簡化，讓員工集中精力做其他的增值工作。
3.供應鏈可視化。
供應鏈是物聯網實施中最有前途的領域之一。汽車或者集裝箱上的物聯網傳感器能給公司提供諸如實時位置數據、產品質量等重要信息。這一數據本身可以改善供應鏈的可視性，但是結合機器學習，可以改變您的業務。
機器學習程序可以從物聯網傳感器獲取實時數據並將其付諸行動。這能預見到可能的中斷，並給員工發出警告，這樣他們就能作出回應。這種預測分析能使企業避免熟悉的供應鏈延遲手機轉台。
4.風險管理。
企業領導人若不能理解其面對的弱點，就無法作出完全知情的決策。物聯網設備可以為企業更好地了解這些風險所需的數據。人工智能能夠進一步發現人們可能忽視的焦點。
IoT設備能夠收集來自工作場所或者顧客的數據，然後通過機器學習程序進行處理。
物聯網和機器學習不能預測商業風險。物聯網空氣質量感應器能提醒商家何時更換HVAC濾網，以保護員工健康。類似地，機器學習網絡安全項目也能發現黑客企圖侵入企業網絡。
5.減少浪費。
物聯網和機器學習可以改變你的業務的另一種方式是消除浪費。從物聯網傳感器獲得的數據可以顯示公司可能會使用超過需求的資源。然後，機器學習算法可以分析這些數據並提出改進方法。
能源是商業中最常見的浪費罪魁禍首之一。由於各種低效率。物聯網傳感器可以測量浪費發生的地方，並通過機器學習進行調整，以防止浪費。
機器學習算法與物聯網設備的結合可以限制能源的使用，因此過程只使用他們需要的東西。雖然這些措施看起來很小，但它們可以節省很多費用。
沒有物聯網和機器學習，企業就無法充分發揮其潛力。它們的出現可以幫助企業節省開支。如今，物聯網和機器學習正在重塑商業世界，那些不使用這些技術的企業很快就會落後。
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