传感器数据在确保工业运营的运营安全和效率方面起着至关重要的作用。传感器广泛用于工业环境中，以测量温度、压力、流量、振动等参数。来自这些传感器的数据为操作员提供了了解设施资产物理状态的重要窗口。物联网和自动化的发展正在推动传感器的更广泛采用。GlobalMarketInsights的一份新报告预测，工业传感器市场将增长7%，到2026年出货量将达到30亿台：“在包括石油和天然气、制造、能源和电力以及医疗保健在内的各个垂直行业中，对传感器的需求不断增长该领域的发展将推动工业传感器行业的需求。例如，电力部门越来越多地采用传感器来提高智能电网的效率，这将为市场增长带来优势。”然而，这种更广泛的采用带来了自身的挑战。随着传感器数量的增加，实时监控传入数据的任务变得更加复杂，更容易出现人为错误。此外，由于传感器故障（例如，校准错误、测量漂移、堵塞/污垢等）导致的细微数据异常通常在事故发生之前不会被人眼注意到。即使这些事件不会造成直接风险，它们也会显着降低输入数据的质量，从而改变资产状态的长期状态。反过来，这种糟糕的数据质量会对数据分析和预测性维护工作造成严重破坏。一些公司开始了解如何使用机器学习以可扩展的方式解决这个问题。ML已被用于其他领域，例如医疗诊断和欺诈预防，以检测大型数据集中的异常模式，其准确度高于人类。因此，类似的方法也可以用来减轻人工分析的负担，减少工业应用中人为错误的范围。通过在石油和天然气、发电和化工行业的试点和全面安装，过去几年取得了巨大的增长，尤其是在欧洲和中东。机器学习将在解决工业传感器的实时监控和数据质量的长期下降方面发挥越来越重要的作用。种种迹象表明，这种方法将在未来得到广泛采用，我们期待成为这一增长的重要组成部分。
