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机器学习在工业物联网中的应用
人工智能 机器学习 工业物联网
机器学习在工业物联网(IIoT)中的应用,提高企业的预测分析及预测性维护的能力,为企业节省更多时间与成本。

机器学习在工业物联网中的应用

机器学习在工业物联网(IIoT)中的应用,提高企业的预测分析及预测性维护的能力,为企业节约更多时间与成本。

物联网(IoT)是一个巨大的物联网网络,人们在其中可以通过各种有线和无线技术相互交流。

工业物联网(IIoT)是指仅在行业内使用的物联网。虽然物联网被用于消费目的,但工业物联网被用于制造业、供应链、物流、农业等行业。随着大数据分析和机器学习的兴起,各行业取得了许多革命性的成果。IIoT旨在通过传感器采集实时数据,机器学习在工业物联网中的应用使组织能够获得关于制造业的惊人见解。据《福布斯》杂志的LouisColumbus称,到2025年,IIoT预计将为制造业节省超11万亿美元。这说明了在工业中使用IIoT具有节省资金的好处。

机器学习的好处

机器学习为组织和最终用户提供了许多好处。其中,机器学习最令人兴奋的好处是,系统最终将学习并适应用于给定任务的新环境,而系统之前是在一个完全静态的数据集上进行训练的。机器学习使业务人员能够了解客户的行为,并根据客户的浏览及购买历史,相应地推送最佳报价。这有助于组织提高业务人员的营销技能,并让客户获得难以置信的优惠和折扣。

此外,机器学习提供预测性维护,让企业能够发现业务中的洞察力和隐藏模式,降低企业可能会面临的风险及增加的成本。机器学习和其他建模算法可以消除人工输入数据时所产生的错误,让员工有更多时间为公司增加生产力。还有,机器学习有助于克服网络威胁,并改善客户关系管理。

机器学习在工业物联网中的应用

机器学习在工业物联网中的应用,为具有适应和学习新环境能力的行业提供了积极成果。预测分析,是机器学习的主要用途之一。机器学习通过预测分析的技术,对先前的相似数据集进行分类,从而分析数据并预测未来的结果。此外,它还可助于组织从收集的数据中衡量价值。机器学习所使用的建模算法,可帮助各个行业在业务中实现精确性。

预测性维护,是机器学习另一个最重要的好处。每个组织都会出现关于系统异常检测的查询。机器学习使用预测性维护,识别系统中的异常。此外,机器学习还可通过分析设备运行模式的变化,来预测设备可能会发生的灾难。如在飞机行业,机器学习可以根据飞机的性能历史来解释航班的延误或取消。

机器学习在工业物联网中的应用,将允许组织通过实时传感器从各个领域收集数据来发现模式和隐藏的洞察力。它将使企业节省时间和成本,并为企业业务赚取巨额利润。


责任编辑:华轩 来源: 千家网
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