Forrester預測，過去幾年，許多企業都在智能自動化方面進行了投資，該行業將繼續從2016年的2.5億美元增長到2023年的120億美元。隨著越來越多的公司認識到并接受人工智能（AI）和機器學習（ML）的潛力，以擴大價值創造，企業正在逐漸重塑。將 AI 和 ML 與業務集成的公司能夠對其關鍵流程（產品開發、生產和分銷、質量檢查、訂單履行、資源管理、營銷、客戶關系和管理等）進行前所未有的快速變革。

人工智能 （AI） 包括廣泛的尖端技術，如機器學習 （ML）、深度學習 （DL）、光學字符識別 （OCR）、語音識別等，與機器人技術相結合，可為多個工業領域的組織創建智能自動化。

讓我們看看其中一些技術如何幫助全球各行各業在其業務中實施自動化。使用機器學習進行異常檢測

通過機器學習進行的異常檢測可以廣泛用于自動化設備的運行狀況監控，方法是借助智能傳感器設備檢測振動、聲音、溫度等各種屬性的異常。這對于識別設備的早期磨損并避免災難性損壞非常有用。它可以捕捉到人眼可能錯過的最小缺陷。數據不斷從傳感器收集，并使用不同的技術進行預處理，例如數據清理，集成，轉換和減少數據挖掘。可以根據提取特征所需的屬性類型選擇技術，并根據特征應用各種機器學習算法來檢測異常。

通過深度學習實現更智能、更安全的汽車

對于自動駕駛汽車來說，識別道路上的物體/行人至關重要，無論是白天還是黑夜，晴朗還是有霧/多云的天氣。為了自動駕駛汽車的成功，汽車公司將先進的駕駛員輔助系統與熱成像技術相結合。在熱像儀捕獲的圖像數據集上實施深度學習算法，可以在任何天氣條件下和一天中的任何時間識別行人。根據行人/物體的距離，它可以覆蓋圖像的較大部分或圖像的較小部分。很少有深度學習算法，如Fast R-CNN或YOLO，可以通過執行以下步驟從很遠的距離識別行人/物體：

將圖像分類為行人/汽車/物體等類別

查找特定類所在的圖像區域

這項技術增強了汽車行業，使自動駕駛汽車在道路上更安全、更高效，從而確保其成功。

使用基于 OCR 的自動視覺檢測對制造進行自動化質量控制

傳統上，制造工廠的質量控制（QC）由人類專家執行。但是，在自動化視覺檢測系統上運行的深度學習算法的幫助下，通過根據訓練期間提供給算法的圖像識別好的和壞的制造產品，實現了QC過程的自動化。它可以重復、一致且無任何損耗地識別制造缺陷。這在涉及火災、化學品等的危險制造環境中尤其有用，在這些環境中，人員接觸不安全。OCR是另一種使用深度學習來識別字符的技術。在制造過程中，自動化由于疲勞或隨意行為而出現人為錯誤的流程非常有用。這些活動包括驗證批號、批號、有效期等。各種CNN架構，如LeNet，Alexnet等，可用于這種自動化，也可以定制以達到所需的精度。

利用機器學習改進銀行決策

對于世界各地的銀行業來說，放貸是一項巨大的業務。貸款的價值以及是否批準貸款完全取決于個人或企業償還貸款的可能性。因此，確定信譽是該業務成功的最重要決定。除了信用評分外，還考慮了申請人年齡、收入、債務收入比等各種其他參數來做出這些決定，這使得整個過程非常復雜和耗時。為了節省時間并加快流程，可以使用經過訓練的機器學習算法（如隨機森林和支持向量機 （SVM））來預測和分類申請人的信譽。決策中涉及的所有參數的數據可用于使用上述算法訓練監督 ML 模型，并且訓練后的模型可用于預測貸款是否應該受到制裁。這可以簡化申請人的分類，并有助于貸款制裁決策。

正如我們所看到的，AI – ML不再是未來。此時此地，創造了機器與人類協作的新愿景，并將企業推向新的高度。VOLANSYS 機器學習服務可幫助各個工業領域的組織開發基于專有或開源算法/框架的定制解決方案，這些算法/框架可在云和邊緣處理數據并運行復雜的算法。我們的團隊使用最新的工具和技術幫助構建、訓練、驗證、優化、部署和測試機器學習模型。這可確保更快地制定決策、提高生產力、業務流程自動化以及更快的業務異常檢測。

審核編輯：郭婷