機器學習是人工智能的一個分支，具有最大的未來潛力并為行業(yè)帶來最大的利益。據(jù)相關報告顯示，到2025年，機器學習市場規(guī)模將達到967億美元。與2018年的68億美元相比，這將是一個巨大的增長。

在未來幾年，越來越多的公司將選擇機器學習技術來改善他們的業(yè)務。

工業(yè)4.0中的機器學習

十年前，工業(yè)4.0這個術語被創(chuàng)造出來，指的是工業(yè)部門的數(shù)字化過程。從那時起，我們看到該領域中越來越多的公司致力于實施先進技術，如物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能的所有分支：機器學習、深度學習、認知智能等。

機器學習等技術在行業(yè)中的應用有助于提高生產(chǎn)率、制造效率，并允許更快、更靈活和更高效的流程。

在這個方向上，歐盟正邁著堅定的步伐向前邁進。2020年2月，歐盟委員會發(fā)布了《人工智能白皮書》。正如歐盟主席所說，所有歐盟國家的聯(lián)合戰(zhàn)略旨在未來十年每年吸引超過200億歐元投資人工智能。這一數(shù)字預計將通過私營部門的貢獻和國家的共同融資來實現(xiàn)。

公共投資將推動工業(yè)4.0和電子行業(yè)的技術進步、云計算技術的發(fā)展和智能工廠的實施。

來自不同行業(yè)的企業(yè)將能夠受益于機器學習等技術在行業(yè)中的應用優(yōu)勢，但最重要的是，他們將是該技術的四個戰(zhàn)略領域的一部分，也就是陶瓷、汽車、安裝和能源管理和食品。

將從機器學習中獲益最多的工業(yè)部門

陶瓷、汽車、能源管理以及食品和飲料市場的公司已經(jīng)受益于通過機器學習算法實現(xiàn)人工智能的優(yōu)勢。

他們正在實施一種技術，使他們能夠預測糟糕和錯誤的行為，優(yōu)化生產(chǎn)流程，深入分析市場或需求，以便更好地了解它，從而更精確地適應客戶的需求。所有這些都是通過機器學習的不同應用實現(xiàn)的。

陶瓷領域

在陶瓷領域，人工智能開始發(fā)揮主導作用。機器學習算法已經(jīng)被使用，尤其是在質(zhì)量控制過程中。通過各種算法，可以預測材料在極端溫度條件下的行為，并檢測瓷磚中的異常和缺陷。

在人工智能的幫助下進行的研究試圖預測材料在制造過程中的異常行為，從而有可能控制和使用比目前制造的更符合阻力條件的組件。

另一方面，通過識別不正確的模式，他們能夠盡早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中的異常情況，減少浪費材料情況，增加盈利能力。

如今，我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)一些公司正在使用這項技術，并將其用于這一行業(yè)或其他領域。首先，它們是陶瓷、瓷器和地板行業(yè)的公司。

汽車領域

在汽車領域，人工智能也越來越多地被用于改善工業(yè)流程。汽車和所有相關行業(yè)都在使用機器學習來增加他們的營業(yè)額。該行業(yè)正在使用這種技術進行組件耐久性的預測分析，并在早期識別異常和缺陷。

機器學習在汽車行業(yè)的另一個應用是供應鏈的優(yōu)化。這是改善汽車行業(yè)公司生產(chǎn)流程的絕佳機會。在這個意義上，它們除其他職能外，更好地控制不同設施所需的庫存水平。

越來越多的汽車企業(yè)正在利用機器學習的優(yōu)勢來改善他們的生產(chǎn)過程。

安裝及能源管理

在安裝和能源管理領域，人工智能通過機器學習推動了巨大的進步。這種技術的引入在這個領域正在發(fā)展智能網(wǎng)絡或智能電網(wǎng)。該類型的網(wǎng)絡將利用機器學習技術進行實時分析，通過識別消費模式來更好地調(diào)整電力供應以滿足需求，并攔截可能發(fā)生在整個供應鏈中的任何故障或欺詐。

能源管理方面的其他進展將涉及改進網(wǎng)絡的管理和優(yōu)化、上門服務、價格優(yōu)化、按地區(qū)預測增長、發(fā)現(xiàn)消費和需求高峰或某些客戶或城市的行為。

AI技術在城市能源管理中的應用，給個人和企業(yè)帶來了不同的優(yōu)勢。據(jù)一項研究顯示，到2022年，智能電網(wǎng)將為市民節(jié)省約140億美元的能源成本。該行業(yè)的許多公司已經(jīng)獲得了這些好處，通過使用先進的機器學習平臺改善城市的能源管理。

食品領域

在食品領域，通過機器學習算法的人工智能有助于降低成本和提高質(zhì)量。它在食品和飲料行業(yè)以及餐飲行業(yè)等所有領域都這樣做。這使得該行業(yè)獲得許多關鍵優(yōu)勢以改善其業(yè)務。這些優(yōu)勢之一是分析食品市場，以了解消費趨勢，從而適應客戶的真正需求。

機器學習的另一個應用與改善生產(chǎn)工廠的衛(wèi)生有關。它可以用來檢測機器是否臟污，是否需要清洗，或監(jiān)控和檢查所有參與生產(chǎn)鏈的工人的衛(wèi)生。

機器學習也被用于工業(yè)中優(yōu)化食品和飲料供應鏈。如今，食品行業(yè)的許多企業(yè)都受益于人工智能，更確切地說，受益于機器學習。?