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)約更多時間與成本。

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是一個巨大的物聯(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)地推送最佳報價。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)可能會面臨的風(fēng)險及增加的成本。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)時所產(chǎn)生的錯誤，讓員工有更多時間為公司增加生產(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)中衡量價值。機(jī)器學(xué)習(xí)所使用的建模算法，可幫助各個行業(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)另一個最重要的好處。每個組織都會出現(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)時傳感器從各個領(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)省時間和成本，并為企業(yè)業(yè)務(wù)賺取巨額利潤。