机器学习在工业物联网中的应用

工业物联网机器学习(IIoT)应用，提高企业的预测分析和预测维护能力，为企业节省更多的时间和成本。

物联网(IoT)它是一个巨大的物联网网络，人们可以通过各种有线和无线技术相互交流。

工业物联网(IIoT)是指只在行业内使用的物联网。虽然物联网用于消费，但工业物联网用于制造业、供应链、物流、农业等行业。随着大数据分析和机器学习的兴起，各行业取得了许多革命性的成就。物联网旨在通过传感器收集实时数据，机器学习在工业物联网中的应用使组织能够获得制造业的惊人见解。据《福布斯》杂志Louiscolumbus介绍，到2025年，IIOT预计将为制造业节省超过11万亿美元。这说明在工业上使用物联网有节约资金的好处。

机器学习为组织和最终用户提供了许多好处。其中，机器学习最令人兴奋的好处是，该系统最终将学习并适应给定任务的新环境，该系统以前在一个完全静态的数据集中进行过训练。机器学习使业务人员能够了解客户的行为，并根据客户的浏览和购买历史相应地推送最佳报价。这有助于组织和提高业务人员的营销技能，让客户获得不可思议的折扣和折扣。

此外，机器学习还提供预测性维护，使企业能够在业务中找到洞察力和隐藏模式，降低企业可能面临的风险和增加的成本。机器学习和其他建模算法可以消除人工输入数据时的错误，给员工更多的时间为公司增加生产力。此外，机器学习有助于克服网络威胁，改善客户关系管理。

机器学习在工业物联网中的应用为适应和学习新环境的行业提供了积极的成果。机器学习的主要用途之一是预测分析。通过预测分析技术，机器学习对以前的类似数据集进行分类，从而分析数据，预测未来的结果。此外，它还可以帮助组织从收集的数据中衡量价值。机器学习中使用的建模算法可以帮助各个行业在业务中实现精确性。

预测性维护是机器学习的另一个最重要的好处。每个组织都会查询系统的异常检测。机器学习使用预测性维护来识别系统中的异常。此外，机器学习还可以通过分析设备运行模式的变化来预测设备可能发生的灾难。例如，在飞机行业，机器学习可以根据飞机的性能历史来解释航班的延误或取消。

机器学习在工业物联网中的应用将允许组织通过实时传感器从各个领域收集数据来发现模式和隐藏的洞察力。它将节省企业的时间和成本，为企业的业务赚取巨大的利润。

广州鲁邦通物联网科技股份有限公司成立于2010年，致力为行业客户提供软硬件结合的5G+工业互联网平台解决方案，通过设备物联、机器人乘梯、设备售后管理系统、电梯物联网等产品和服务，助力电梯及特种设备、医疗设备、机器人、环保设备、环卫设备、电力设备和水务设备等工业客户进行后市场服务的数字化转型，降本增效，开启利润增长的第二曲线。