利用机器学习进行制造 – 简化预测

[nurnobi40]

是的，机器也能学习！简而言之，机器学习就是计算机化的机器无需明确教导或编程就能学会如何做出预测和/或执行分类的能力。就像人类有不同的学习方式和解决问题的技巧一样，机器也是如此，并且根据手头的任务，机器学习的方法有很多种。

概览
通过使用机器学习算法创建智能解决方案，可以提高生产率并提高制造环境中 瑞士电话 的效率和准确性。想象一下任何类型的预测场景。您可能会对制造业的以下某些方面做出预测：

何时安排工厂机器和设备的停机时间
生产线在给定时间内会产生多少废料
为了满足节假日期间的季节性需求，你们工厂的排班安排是怎样的
针对您的客户适用哪些销售策略
你的下一次促销活动是否能触及正确的市场和受众
您寻求的答案几乎总是来自过去的经验以及对当前和未来情况的洞察。过去的经验可能是在几天、几周甚至几年的时间内收集的，而当前和未来的情况可能来自各种市场趋势、传感器数据、客户特征等。各种过去、现在和潜在的未来数据都会用于进行预测。当人类做出这些预测时，可能会存在一定程度的不确定性和偏见。可以将相同的数据输入机器学习算法以创建预测模型，这些模型不仅可以更准确地预测结果，而且随着更多因素和属性被添加到预测结果的知识库中，这些模型会随着时间的推移而发展并变得更加准确。

机器学习如何工作？
当我想到机器学习时，我会想起高中时学习代数的经历。代数数学乍一看很难理解，所以我从阅读章节和大量示例开始。我反复试验，不断检查答案，并练习大量类似的问题，直到掌握它们。

使用机器学习，您需要大量良好的训练数据或示例。通过反复试验，您可以尝试各种算法，用测试数据验证结果，并在各种数据集上进行练习。一旦您有了正确的模型，就可以将其用于各种类似的数据集。机器学习相对于人类方法的一个显着优势是对数据的无限需求和几乎无限的数据处理能力。这使得机器学习可以应用于一个人无法独自解决的范围和规模的问题。

就像人类有各种各样的学习技巧一样，机器学习也有许多可用的算法和方法。分类和回归是最常见的类别，每种类别都会提供不同的结果。从根本上讲，分类是关于预测标签，而回归是关于预测数量。各种算法都有其优缺点，根据数据类型和预期结果，有一种或多种算法可供选择。大多数算法需要将大量历史数据作为示例输入算法，这需要管理和清理数据湖中常见的无数数据。

展望未来
机器学习使企业能够优化和加速那些通常耗时且本质上不准确的可重复流程。它还使计算机能够吸收从各种IIoT 支持的设备积累的大量数据并做出明智的决策和预测，而这些对于人类来说太困难或太耗时了。

在 QAD，我们正在探索和试验机器学习等先进技术，以解决当前和未来的问题。我们已做好准备，迎接将为制造商带来颠覆性挑战的行业变革，并随时准备帮助解决数字化、工业 4.0及未来面临的挑战。

我们一直在寻找更多的实验室合作伙伴！无论活动是以机器学习、物联网、机器人流程自动化还是其他新兴技术为中心，QAD 都会提供平台和资源，共同推动客户的能力发展。如果您有围绕先进技术进行实验的需求或想法，请告诉我们。