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到2025年,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)預(yù)計(jì)將為制造業(yè)節(jié)省超11萬億美元

2022-03-21 10:08:46來源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)閱讀量:24949

導(dǎo)讀:據(jù)《福布斯》雜志的LouisColumbus稱,到2025年,IIoT預(yù)計(jì)將為制造業(yè)節(jié)省超11萬億美元。這說明了在工業(yè)中使用IIoT具有節(jié)省資金的好處。
  機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中的應(yīng)用,提高企業(yè)的預(yù)測分析及預(yù)測性維護(hù)的能力,為企業(yè)節(jié)約更多時(shí)間與成本。
 
  物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是一個(gè)巨大的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò),人們在其中可以通過各種有線和無線技術(shù)相互交流。
 
  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)是指僅在行業(yè)內(nèi)使用的物聯(lián)網(wǎng)。雖然物聯(lián)網(wǎng)被用于消費(fèi)目的,但工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)被用于制造業(yè)、供應(yīng)鏈、物流、農(nóng)業(yè)等行業(yè)。隨著大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起,各行業(yè)取得了許多革命性的成果。IIoT旨在通過傳感器采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用使組織能夠獲得關(guān)于制造業(yè)的驚人見解。據(jù)《福布斯》雜志的LouisColumbus稱,到2025年,IIoT預(yù)計(jì)將為制造業(yè)節(jié)省超11萬億美元。這說明了在工業(yè)中使用IIoT具有節(jié)省資金的好處。
 
  機(jī)器學(xué)習(xí)的好處
 
  機(jī)器學(xué)習(xí)為組織和最終用戶提供了許多好處。其中,機(jī)器學(xué)習(xí)最令人興奮的好處是,系統(tǒng)最終將學(xué)習(xí)并適應(yīng)用于給定任務(wù)的新環(huán)境,而系統(tǒng)之前是在一個(gè)完全靜態(tài)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的。機(jī)器學(xué)習(xí)使業(yè)務(wù)人員能夠了解客戶的行為,并根據(jù)客戶的瀏覽及購買歷史,相應(yīng)地推送最佳報(bào)價(jià)。這有助于組織提高業(yè)務(wù)人員的營銷技能,并讓客戶獲得難以置信的優(yōu)惠和折扣。
 
  此外,機(jī)器學(xué)習(xí)提供預(yù)測性維護(hù),讓企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)中的洞察力和隱藏模式,降低企業(yè)可能會(huì)面臨的風(fēng)險(xiǎn)及增加的成本。機(jī)器學(xué)習(xí)和其他建模算法可以消除人工輸入數(shù)據(jù)時(shí)所產(chǎn)生的錯(cuò)誤,讓員工有更多時(shí)間為公司增加生產(chǎn)力。還有,機(jī)器學(xué)習(xí)有助于克服網(wǎng)絡(luò)威脅,并改善客戶關(guān)系管理。
 
  機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
 
  機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用,為具有適應(yīng)和學(xué)習(xí)新環(huán)境能力的行業(yè)提供了積極成果。預(yù)測分析,是機(jī)器學(xué)習(xí)的主要用途之一。機(jī)器學(xué)習(xí)通過預(yù)測分析的技術(shù),對(duì)先前的相似數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,從而分析數(shù)據(jù)并預(yù)測未來的結(jié)果。此外,它還可助于組織從收集的數(shù)據(jù)中衡量價(jià)值。機(jī)器學(xué)習(xí)所使用的建模算法,可幫助各個(gè)行業(yè)在業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)精確性。
 
  預(yù)測性維護(hù),是機(jī)器學(xué)習(xí)另一個(gè)最重要的好處。每個(gè)組織都會(huì)出現(xiàn)關(guān)于系統(tǒng)異常檢測的查詢。機(jī)器學(xué)習(xí)使用預(yù)測性維護(hù),識(shí)別系統(tǒng)中的異常。此外,機(jī)器學(xué)習(xí)還可通過分析設(shè)備運(yùn)行模式的變化,來預(yù)測設(shè)備可能會(huì)發(fā)生的災(zāi)難。如在飛機(jī)行業(yè),機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)飛機(jī)的性能歷史來解釋航班的延誤或取消。
 
  機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用,將允許組織通過實(shí)時(shí)傳感器從各個(gè)領(lǐng)域收集數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)模式和隱藏的洞察力。它將使企業(yè)節(jié)省時(shí)間和成本,并為企業(yè)業(yè)務(wù)賺取巨額利潤。
 
  原標(biāo)題:機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
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