머신러닝으로 가장 많은 혜택을 받는 4개 산업

머신러닝은 미래 잠재력이 가장 크고 업계에 가장 큰 이점을 제공하는 인공지능의 한 분야입니다. 관련 보고서에 따르면, 머신러닝 시장 규모는 2025년까지 967억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 2018년의 68억 달러와 비교하면 엄청난 증가폭이다.

향후 몇 년 동안 점점 더 많은 회사가 비즈니스 개선을 위해 기계 학습 기술을 선택할 것입니다.

Industry 4.0의 머신러닝

10년 전, Industry 4.0이라는 용어는 산업 부문의 디지털화 과정을 지칭하기 위해 만들어졌습니다. 그 이후로 우리는 IoT, 블록체인 및 인공 지능의 모든 분야(머신 러닝, 딥 러닝, 인지 지능 등)와 같은 고급 기술을 구현하기 위해 노력하는 현장 기업의 수가 증가하는 것을 보았습니다.

산업에서 기계 학습과 같은 기술을 적용하면 생산성과 제조 효율성이 향상되고 더 빠르고 유연하며 효율적인 프로세스가 가능해집니다.

이런 방향으로 EU는 확고한 발걸음을 내딛고 있습니다. 2020년 2월, 유럽연합 집행위원회는 '인공지능 백서'를 발표했습니다. 유럽연합(EU) 의장이 말했듯이 모든 유럽연합 국가의 공동 전략은 향후 10년 동안 매년 인공지능에 대한 투자를 200억 유로 이상 유치하는 것을 목표로 하고 있다. 이 수치는 민간 부문의 기부와 국가의 공동 자금 조달을 통해 달성될 것으로 예상됩니다.

공공 투자는 4차 산업혁명과 전자 산업의 기술 발전, 클라우드 컴퓨팅 기술 개발, 스마트 공장 구현을 촉진할 것입니다.

다양한 업계의 기업은 업계에서 기계 학습과 같은 기술의 응용 이점을 활용할 수 있지만 가장 중요한 것은 이 기술의 4가지 전략적 영역, 즉 세라믹, 자동차, 설치의 일부가 될 것이라는 점입니다. 그리고 에너지 관리와 음식.

머신러닝의 가장 큰 혜택을 받을 산업 분야

세라믹, 자동차, 에너지 관리, 식음료 시장의 기업들은 이미 머신러닝 알고리즘을 통해 인공지능의 장점을 활용하고 있습니다.

그들은 불량하고 잘못된 행동을 예측하고, 생산 프로세스를 최적화하고, 시장이나 수요를 심층 분석하여 더 잘 이해하고 고객의 요구에 더 정확하게 적응할 수 있는 기술을 구현하고 있습니다. 이 모든 것은 다양한 머신러닝 애플리케이션을 통해 달성됩니다.

도자기 분야

도자기 분야에서는 인공지능이 주도적인 역할을 하기 시작했습니다. 기계 학습 알고리즘은 특히 품질 관리 프로세스에서 이미 사용되고 있습니다. 다양한 알고리즘을 통해 극한의 온도 조건에서 재료의 거동을 예측하고 타일의 이상 및 결함을 감지하는 것이 가능합니다.

인공 지능의 도움으로 수행된 연구는 제조 중 재료의 비정상적인 동작을 예측하여 현재 제조되는 것보다 저항 조건에 더 강한 구성 요소를 제어하고 사용할 수 있도록 시도합니다.

반면, 잘못된 패턴을 식별함으로써 제품의 이상 징후를 조기에 감지하고 낭비되는 재료를 줄이고 수익성을 높일 수 있습니다.

오늘 우리는 일부 회사에서 이 기술을 사용하고 있으며 이 산업이나 다른 분야에서 사용하고 있음을 발견했습니다. 첫째, 그들은 도자기, 도자기 및 바닥재 산업에 종사하는 회사입니다.

자동차 분야

자동차 분야에서도 산업 공정 개선을 위해 인공지능이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 자동차를 비롯한 모든 관련 업계에서는 매출 증대를 위해 머신러닝을 활용하고 있습니다. 업계에서는 부품 내구성을 예측 분석하고 이상 및 결함을 조기에 식별하기 위해 이 기술을 활용하고 있습니다.

자동차 산업에서 기계 학습을 적용하는 또 다른 방법은 공급망 최적화입니다. 이는 자동차 산업 기업의 생산 프로세스를 개선할 수 있는 좋은 기회입니다. 이러한 의미에서 이는 다른 기능 중에서도 다양한 시설에 필요한 재고 수준을 더 잘 제어할 수 있는 기능을 제공합니다.

점점 더 많은 자동차 회사가 기계 학습을 활용하여 생산 프로세스를 개선하고 있습니다.

설치 및 에너지 관리

설치 및 에너지 관리 분야에서 인공지능은 머신러닝을 통해 엄청난 발전을 이루었습니다. 이 분야에 이 기술을 도입하는 것이 스마트 네트워크, 즉 스마트 그리드 개발이다. 이러한 유형의 네트워크는 기계 학습 기술을 사용하여 실시간 분석을 수행하여 소비 패턴을 식별하고 공급망 전체에서 발생할 수 있는 모든 실패나 사기를 차단함으로써 수요를 충족하도록 전력 공급을 더 잘 조정합니다.

에너지 관리의 다른 발전에는 네트워크 관리 개선 및 최적화, 방문 서비스, 가격 최적화, 지역별 성장 예측, 소비 및 수요 피크 또는 특정 고객이나 도시의 행동 식별이 포함됩니다.

도시 에너지 관리에 AI 기술을 적용하면 개인과 기업에 다양한 이점이 제공됩니다. 한 연구에 따르면 스마트 그리드는 2022년까지 시민들의 에너지 비용을 약 140억 달러 절약할 것으로 예상됩니다. 업계의 많은 기업은 고급 기계 학습 플랫폼을 사용하여 도시의 에너지 관리를 개선함으로써 이미 이러한 이점을 누리고 있습니다.

식품 부문

식품 분야에서는 머신러닝 알고리즘을 통한 인공지능이 비용 절감과 품질 향상에 도움을 줍니다. 이는 식품 및 음료 산업과 케이터링 산업을 포함한 모든 분야에서 이루어집니다. 이를 통해 업계는 비즈니스를 개선하기 위한 많은 주요 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 강점 중 하나는 식품 시장을 분석하여 소비자 동향을 이해하고 이를 통해 고객의 실제 요구에 부응하는 것입니다.

기계 학습의 또 다른 응용 분야는 생산 공장의 위생 개선과 관련이 있습니다. 기계가 더럽고 청소가 필요한지 여부를 감지하거나 생산 체인에 관련된 모든 작업자의 위생을 모니터링하고 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

기계 학습은 식품 및 음료 공급망을 최적화하기 위해 업계에서도 사용됩니다. 오늘날 식품 산업의 많은 기업은 인공 지능, 더 구체적으로 기계 학습의 이점을 누리고 있습니다.

위 내용은 머신러닝으로 가장 많은 혜택을 받는 4개 산업의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!