机器学习在工业物联网中的应用机器学习在工业物联网（IIoT）中的应用可以提高企业的预测分析和预测维护能力，节省更多为企业省钱很多时间和成本。物联网(IoT)是一个庞大的物联网网络，人们在其中通过各种有线和无线技术相互通信。工业物联网(IIoT)是指仅在工业内部使用的物联网。物联网用于消费目的，而工业物联网则用于制造、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，各个行业都取得了许多革命性的成果。IIoT旨在通过传感器收集实时数据，机器学习在工业IoT中的应用使组织能够获得有关制造的惊人见解。据《福布斯》杂志的LouisColumbus报道，到2025年，IIoT预计将为制造业节省超过11万亿美元。这说明了在工业中使用IIoT的省钱优势。机器学习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系统最终会针对给定任务学习并适应新环境，而系统之前是在完全静态的数据集上训练的。机器学习使业务人员能够了解客户行为，并根据客户的浏览和购买历史相应地推送最佳优惠。这有助于组织提高业务人员的营销技巧，并为客户提供令人难以置信的优惠和折扣。此外，机器学习提供预测性维护，使公司能够发现业务中的洞察力和隐藏模式，从而降低公司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手动数据输入造成的错误，让员工腾出时间来提高公司的生产力。此外，机器学习可以帮助克服网络威胁并改善客户关系管理。机器学习在工业物联网中的应用机器学习在工业物联网中的应用为具有适应和学习新环境能力的行业提供了积极的结果。预测分析是机器学习的主要用途之一。机器学习使用预测分析技术对以前的相似数据集进行分类，以分析数据并预测未来的结果。此外，它还可以帮助组织衡量所收集数据的价值。机器学习使用的建模算法可帮助各行各业实现业务精准。预测性维护是机器学习的另一个最重要的好处。每个组织都会出现有关系统异常检测的查询。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，在飞机工业中，机器学习可以根据飞机的性能历史来解释航班延误或取消。机器学习在工业物联网中的应用将使组织能够通过实时传感器从各个领域收集的数据发现模式和隐藏的见解。它将使企业节省时间和成本，并为他们的业务赚取巨额利润。
