通过机器学习提升产业增长的前6种方式

工业增长一直是由奇异最重要的因素自动化驱动的!这种自动化现已成为工业增长纸,超过150年,人工智能是这一增长故事的下一个边疆。由于其机器学习能力和数据分析技术,AI已将工业过程自动化转化为新的水平。研究和创新使自动化更快和无差错。

到目前为止,自动化主要影响了常规任务和活动,人工智能越来越多地自动化了由高技能工人进行的非例行性,认知任务。这种方法的主要优点是将自动化的经验数据集成到基于目前的AI系统中。

什么是机器学习?

机器学习被认为是计算机科学,工程和统计的交叉点。它是一种技术,可以应用于通过认知计算技术完全自动化的基于数据的系统。

机器学习提供了检测数据中有效模式的能力,并且已经成为几乎任何任务所面临的一个相当重要的工具,这些工具面临着从数据集中提取基本信息的要求。

当需要获取复杂的数据集和来自这些数据集的信息时,普通开发人员和程序员与机器学习算法不那么有效。

1.数据分析:

数据分析已经为基于人工智能,认知计算等的技术带来了可行的数据。行业4.0的实现给予了急需的推动数据驱动的任务和自动化。但是,工业4.0的主要问题是多年来的大数据库存储和孤岛,如ERP,电子表格,工业控制器等。数据管理和计算能力已经采取了工业增长的中心阶段。

行业4.0垂直的整合旨在跨越全价值和供应链的数字化,其中数据交换和连接的网络处于核心。数据分析是一系列重要的技术,如机器学习和自然编程语言(NLP),可无缝收集数据,分析它们并提供可以呈现系统有效自动化的计算能力。

 

 

这是Bigdata市场份额近期急剧上升的唯一原因。 Bigdata市场一定会飙升 2027年高达1030亿美元。 BigData在软件和应用程序开发中的使用将看到2027年的呼吸值45%。此数据表明数据分析和BigData技术的广泛使用。通过开发可以通过认知计算方法的软件开发软件,可以使用这些技术自动化工业过程。

 

2.云计算:

访问数据的方法并在云中存储数据而不是硬盘驱动器称为云计算。“Cloud”术语简单地涉及Internet,其促进了数据交换和通过网络而不是专用服务器或数据存储系统的访问。云计算为更有效的工业流程带来了人体工程学。

当行业4.0开始拥抱云计算技术来实现更好的工作流程时,出现了一个重要的应用程序,并且是基于云的决策。该技术有助于解决多个企业伙伴’需要处于共同逻辑平台的意见。目前基于云的加权投票游戏的加密方法大量依赖于可信服务器,以便快速决策和提供认知解决方案。

3.智能运输系统:

人工智能动力智能汽车对我们来说并不新鲜,它已经在全球市场上进行了标记。智能运输系统已经扰乱了汽车市场,它们对工业增长的影响将是相当大的。智能交通市场有价值 2017年以5500亿美元 预计将在2018 - 2018年期间的复合年增长率(CAGR)的复合年增长率(CAGR)飙升至14.921亿美元。

智能运输系统可以通过在没有时间和货币上诱导商品和原材料的自动运输,帮助工业增长,而不会损失库存管理。进一步进一步 integration 认知计算可以预测通过智能运输系统自动化交付的库存需求和短缺可以在各种工业过程中提高效率。通过这种智能运输系统可以更有效地管理供应链管理和物流。

使用传感器的基础设施和连接系统可以通过认知汽车云管理鼓励车辆的自动化驾驶能力。它可以通过认知方法降低企业和企业的运输成本。

4.智能流程应用程序:

使用计算机智能提取有关业务流程信息的应用程序被称为智能进程应用程序。根据AIIM国际研究, 大约7% 这种水疗中心与适应性和智能的工作流程一起生活。虽然其他12%处于实验阶段。从本调查中,41%的受访者取得了成功的成果,52%的人认为结果是有前途的。企业可以通过以下建立这种智能流程应用程序 招聘开发人员 这可以将机器学习技术与过程工作流程集成。它确保了更快的客户响应和更快的端到端流程。

适用于SPA有效的五个关键方面是:

  1. 数据意识,与业务活动相关。

  1. 客户互动的协作平台。

  1. 用于执行各种业务流程的BPM工具。

  1. 文档捕获,文档输出和文档管理。

  1. 嵌入式分析工具。

5.智能制造: 

通过基于云的数据交换和机器学习方法通​​过基于云的数据交换和机器学习方法的工业制造过程的多个组件的无缝监控,控制和管理称为智能制造。它是工业互联网(IIOT)的特定应用,用于部署,涉及在制造机器中嵌入传感器以收集其运行状态和性能的数据。

数据分析师和制造工程师可以通过探索通过传感器收集的所有数据来识别由于哪些特定部件可能失败的模式。这些传感器可在机器中提供,使用户能够维护和防止意外停机。 制造商可以轻松地发现通过数据分析,生产减慢的关键生产点和其他领域。可以使用这些数据仿真来进行,可以改善整体制造过程。

智能制造系统可以通过使用物联网和机器学习的算术功能自动化制造。

6.物流4.0 /智能供应链:

物流4.0和智能供应链管理系统涉及通过端到端物流管理和供应链自动化的几个方面 行业4.0,新兴技术,网络物理系统,物联网(IOT),AI的高级数据分析以及许多其他自主决策。

与物流有关的人4.0及其进步正在寻找机器学习,区块链和事物互联网等技术的组合。物流的创新等仓库管理系统,智能集装箱和无人驾驶运输系统,腔内学越来越多地支持智能生产。

包裹起来:

行业4.0符合美国,企业已经探讨了智能自动化和创新,为工业增长提供了动力。在计算基础设施水平上,机器学习技术通过计算能力来帮助集中数据访问和分析,以加快和改进工业收益的资源分配。

机器学习和基于AI技术的工业应用的未来是巨大的,它对行业提供了独特的挑战,适应和建立可以适应这些技术的基础设施。

贡献者

Manoj rupareliya是营销顾问和博主。谁一直为各种博客写作。他以前在其帖子中涵盖了广泛的主题,包括业务,技术,金融,赚钱,加密货币和初创企业。

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