Kunstmatige intelligentie in Bloem, groen en styling
Bij Bloem, groen en styling zie je dat data bloemverkopers bij het nemen van beslissingen steeds meer ondersteunen. Zij nemen dagelijks beslissingen over wanneer en hoeveel producten ze kopen. Voor hen is het van belang dat ze op het juiste moment besluiten de producten (bloemen, planten, etc.) te kopen. Met data is het mogelijk om de vraag vanuit de klant beter te voorspellen. Zo is te voorspellen dat op Valentijnsdag de bloemen duurder zijn, doordat de vraag dan groter is. Maar als het mogelijk is om de bloemen langer goed te houden, kan de bloemenverkoper ze twee weken eerder kopen, voordat de prijs omhooggaat.
Sensoren in bloemen en planten kunnen in de toekomst meer mogelijkheden bieden. Gegevens vanuit de sensoren kunnen bijdragen aan de verzorging van de planten. Immers, sensoren geven informatie over de temperatuur, vochtigheid en kwaliteit van het water en de bodem van de bloemen en planten.
Input
-
Bevolkingsgegevens
-
Online gegevens
Technologie
-
Data mining
Output
-
Suggestion
Impact van kunstmatige intelligentie op werkveld van Bloem, groen & styling
Impact op werkprocessen
Het aanbod van de producten en de prijs van de bloemen en planten bepalen wat de winkelier kan aanbieden in de winkel en welke pakketten hij kan samenstellen. De input vanuit slimme systemen kan zodoende het werk beïnvloeden.
Voor een beroepsbeoefenaar niveau 2 geldt dat die moet leren werken met sensoren. De beroepsbeoefenaar niveau 3 moet niet alleen kunnen werken met een systeem van sensoren maar het ook kunnen bedienen. Een beroepsbeoefenaar niveau 4 moet ook weten hoe een sensor werkt en weten welke data van bepaalde sensoren nodig zijn. Als de sensoren niet functioneren, moet hij achterhalen waardoor dat komt en moet hij onderhoud en reparaties kunnen uitvoeren. Dus kennis is nodig van hoe zo’n sensor werkt om te zorgen dat de meting klopt en in staat zijn om een sensor te vervangen.
Impact op benodigde vaardigheden
Een beginnend beroepsbeoefenaar moet zich bewust zijn van wat je met data kunt en hoe die te gebruiken zijn. Voor hem zou het goed zijn om te begrijpen hoe je vanuit data inzichtelijk krijgt wat het aanbod zal zijn en hoe je met data suggesties kunt verkrijgen van wat je moet inkopen of niet.