機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中的應用，提高企業(yè)的預測分析及預測性維護的能力，為企業(yè)節(jié)省更多時間與成本。

機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用

機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中的應用，提高企業(yè)的預測分析及預測性維護的能力，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，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)被用于消費目的，但工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)被用于制造業(yè)、供應鏈、物流、農(nóng)業(yè)等行業(yè)。隨著大數(shù)據(jù)分析和機器學習的興起，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時數(shù)據(jù)，機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用使組織能夠獲得關于制造業(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。

機器學習的好處

機器學習為組織和最終用戶提供了許多好處。其中，機器學習最令人興奮的好處是，系統(tǒng)最終將學習并適應用于給定任務的新環(huán)境，而系統(tǒng)之前是在一個完全靜態(tài)的數(shù)據(jù)集上進行訓練的。機器學習使業(yè)務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，相應地推送最佳報價。這有助于組織提高業(yè)務人員的營銷技能，并讓客戶獲得難以置信的優(yōu)惠和折扣。

此外，機器學習提供預測性維護，讓企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)業(yè)務中的洞察力和隱藏模式，降低企業(yè)可能會面臨的風險及增加的成本。機器學習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，機器學習有助于克服網(wǎng)絡威脅，并改善客戶關系管理。

機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用

機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用，為具有適應和學習新環(huán)境能力的行業(yè)提供了積極成果。預測分析，是機器學習的主要用途之一。機器學習通過預測分析的技術(shù)，對先前的相似數(shù)據(jù)集進行分類，從而分析數(shù)據(jù)并預測未來的結(jié)果。此外，它還可助于組織從收集的數(shù)據(jù)中衡量價值。機器學習所使用的建模算法，可幫助各個行業(yè)在業(yè)務中實現(xiàn)精確性。

預測性維護，是機器學習另一個最重要的好處。每個組織都會出現(xiàn)關于系統(tǒng)異常檢測的查詢。機器學習使用預測性維護，識別系統(tǒng)中的異常。此外，機器學習還可通過分析設備運行模式的變化，來預測設備可能會發(fā)生的災難。如在飛機行業(yè)，機器學習可以根據(jù)飛機的性能歷史來解釋航班的延誤或取消。

機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用，將允許組織通過實時傳感器從各個領域收集數(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)務賺取巨額利潤。

審核編輯 ：李倩