機器學習在工業物聯網(IIoT)中的應用，提高企業的預測分析及預測性維護的能力，為企業節省更多時間與成本。

機器學習在工業物聯網中的應用

機器學習在工業物聯網(IIoT)中的應用，提高企業的預測分析及預測性維護的能力，為企業節約更多時間與成本。

物聯網(IoT)是一個巨大的物聯網網絡，人們在其中可以通過各種有線和無線技術相互交流。

工業物聯網（IIoT）是指僅在行業內使用的物聯網。雖然物聯網被用于消費目的，但工業物聯網被用于制造業、供應鏈、物流、農業等行業。隨著大數據分析和機器學習的興起，各行業取得了許多革命性的成果。IIoT旨在通過傳感器采集實時數據，機器學習在工業物聯網中的應用使組織能夠獲得關于制造業的驚人見解。據《福布斯》雜志的LouisColumbus稱，到2025年，IIoT預計將為制造業節省超11萬億美元。這說明了在工業中使用IIoT具有節省資金的好處。

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，系統最終將學習并適應用于給定任務的新環境，而系統之前是在一個完全靜態的數據集上進行訓練的。機器學習使業務人員能夠了解客戶的行為，并根據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務人員的營銷技能，并讓客戶獲得難以置信的優惠和折扣。

此外，機器學習提供預測性維護，讓企業能夠發現業務中的洞察力和隱藏模式，降低企業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據時所產生的錯誤，讓員工有更多時間為公司增加生產力。還有，機器學習有助于克服網絡威脅，并改善客戶關系管理。

機器學習在工業物聯網中的應用

機器學習在工業物聯網中的應用，為具有適應和學習新環境能力的行業提供了積極成果。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，對先前的相似數據集進行分類，從而分析數據并預測未來的結果。此外，它還可助于組織從收集的數據中衡量價值。機器學習所使用的建模算法，可幫助各個行業在業務中實現精確性。

預測性維護，是機器學習另一個最重要的好處。每個組織都會出現關于系統異常檢測的查詢。機器學習使用預測性維護，識別系統中的異常。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生的災難。如在飛機行業，機器學習可以根據飛機的性能歷史來解釋航班的延誤或取消。

機器學習在工業物聯網中的應用，將允許組織通過實時傳感器從各個領域收集數據來發現模式和隱藏的洞察力。它將使企業節省時間和成本，并為企業業務賺取巨額利潤。

審核編輯 ：李倩