幾年前，西門子公司推出了“列車互聯網”（InternetofTrains），這是一種通過物聯網傳感器監控列車的概念，生成的數據被發送到機器學習模型，機器學習模型通過數據分析生成見解并預測停機時間。這是一個巨大的成功，因為所有的火車都是準時的，而且運行誤差很小。《福布斯》在一篇報道這個項目的文章指出，“西門子稱其智能鐵路基礎設施管理平臺Railigent。它建立在Teradata的Aster數據庫和分析之上，運行在AWS云平臺中。三年來，致力于鐵路服務解決方案的團隊已發展到70人，團隊總部設在德國、莫斯科和美國。”

物聯網和機器學習是兩種尖端技術，它們以各種方式顛覆了行業及其運營結構。雖然他們有自己的能力，但當他們結合起來時，可以創造奇跡。物聯網和機器學習可以協同工作，以提高運營效率和減少停機時間。根據麥肯錫的一篇文章，到2023年，全球物聯網設備的數量預計將增加到430億臺。物聯網可以跨行業連接設備，并以更快的速度向機器學習模型提供數據。

以下來看看結合機器學習和物聯網可以提高業務效率的一些好處。

預測性維護

物聯網使用各種傳感器和納米攝像頭通過互聯網監控設備，并將數據傳輸到機器學習系統。機器學習算法以其處理大量數據集以獲得見解的能力而聞名。物聯網數據使機器學習系統能夠通過分析各種設備的性能來預測結果。機器學習模型分析數據以發現異常、相關性和預測。基于機器學習的物聯網數據分析在醫療行業非常有用，可以預測健康狀況和遠程醫療。

供應鏈管理

高效的供應鏈管理、物流和快速交貨是當今企業的期望。通過物聯網和機器學習的結合，行業可以更好地了解其供應鏈和物流運營。物聯網傳感器能夠實時跟蹤車輛，這有助于消除不必要的延誤和改道等瓶頸。物聯網傳感器有助于獲取位置和產品細節，從而提供端到端的可視性，從而降低成本并將錯誤最小化。

機器學習模型使用物聯網數據集來重新路由或預測供應鏈和運輸中斷。機器學習還可以提供關于物流有效路徑的見解，從而減少供應鏈延遲。物流廠商UPS公司的道路集成優化和導航（ORION）技術，以加強供應鏈管理和物流就是一個例子。UPS公司透露，自它誕生以來，獵戶座每年已經節省了約1億英里和1000萬加侖的燃料。

提高效率和自動化業務

在工作區實施物聯網可以生成各種業務流程的數據，然后可以將這些數據反饋給機器學習系統以收集見解。機器學習通過分析數據來了解工作場所的低效率，并提供減少低效率的見解。這些技術協同工作以提高生產率并設計高效的工作流模式。企業利用人工智能、物聯網和機器學習來管理業務流程自動化，以減少工作量和運營成本。

智能的未來

工業4.0帶來了跨行業的數字化轉型，并引入了各種顛覆性技術。物聯網和機器學習是其中兩種可以共同重新定義業務運營的前沿技術。由于機器學習以其預測能力而聞名，物聯網數據可用于風險管理和了解市場趨勢。

機器學習、人工智能和物聯網相結合，增強了客戶的個性化和體驗，進而促進了業務增長。智能城市是這一組合的另一個受益者，在這一組合中，一切都基于數據和分析。麥肯錫的一份報告顯示，50%的受訪者表示，他們的公司至少在一個業務流程中采用了人工智能。

人工智能和其他技術將繼續存在，它將為重新定義業務流程的更多創新鋪平道路。
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