到2025年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)預計將為制造業(yè)節(jié)省超11萬億美元

2022-03-21 10:08:46來源：千家網(wǎng) 關鍵詞：機器學習工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)閱讀量：25039

導讀：據(jù)《福布斯》雜志的LouisColumbus稱，到2025年，IIoT預計將為制造業(yè)節(jié)省超11萬億美元。這說明了在工業(yè)中使用IIoT具有節(jié)省資金的好處。

　　機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中的應用，提高企業(yè)的預測分析及預測性維護的能力，為企業(yè)節(jié)約更多時間與成本。

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是一個巨大的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡，人們在其中可以通過各種有線和無線技術相互交流。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)是指僅在行業(yè)內(nèi)使用的物聯(lián)網(wǎng)。雖然物聯(lián)網(wǎng)被用于消費目的，但工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)被用于制造業(yè)、供應鏈、物流、農(nóng)業(yè)等行業(yè)。隨著大數(shù)據(jù)分析和機器學習的興起，各行業(yè)取得了許多革命性的成果。IIoT旨在通過傳感器采集實時數(shù)據(jù)，機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用使組織能夠獲得關于制造業(yè)的驚人見解。據(jù)《福布斯》雜志的LouisColumbus稱，到2025年，IIoT預計將為制造業(yè)節(jié)省超11萬億美元。這說明了在工業(yè)中使用IIoT具有節(jié)省資金的好處。

　　機器學習的好處

　　機器學習為組織和最終用戶提供了許多好處。其中，機器學習最令人興奮的好處是，系統(tǒng)最終將學習并適應用于給定任務的新環(huán)境，而系統(tǒng)之前是在一個完全靜態(tài)的數(shù)據(jù)集上進行訓練的。機器學習使業(yè)務人員能夠了解客戶的行為，并根據(jù)客戶的瀏覽及購買歷史，相應地推送最佳報價。這有助于組織提高業(yè)務人員的營銷技能，并讓客戶獲得難以置信的優(yōu)惠和折扣。

　　此外，機器學習提供預測性維護，讓企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)業(yè)務中的洞察力和隱藏模式，降低企業(yè)可能會面臨的風險及增加的成本。機器學習和其他建模算法可以消除人工輸入數(shù)據(jù)時所產(chǎn)生的錯誤，讓員工有更多時間為公司增加生產(chǎn)力。還有，機器學習有助于克服網(wǎng)絡威脅，并改善客戶關系管理。

　　機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用

　　機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用，為具有適應和學習新環(huán)境能力的行業(yè)提供了積極成果。預測分析，是機器學習的主要用途之一。機器學習通過預測分析的技術，對先前的相似數(shù)據(jù)集進行分類，從而分析數(shù)據(jù)并預測未來的結(jié)果。此外，它還可助于組織從收集的數(shù)據(jù)中衡量價值。機器學習所使用的建模算法，可幫助各個行業(yè)在業(yè)務中實現(xiàn)精確性。

　　預測性維護，是機器學習另一個最重要的好處。每個組織都會出現(xiàn)關于系統(tǒng)異常檢測的查詢。機器學習使用預測性維護，識別系統(tǒng)中的異常。此外，機器學習還可通過分析設備運行模式的變化，來預測設備可能會發(fā)生的災難。如在飛機行業(yè)，機器學習可以根據(jù)飛機的性能歷史來解釋航班的延誤或取消。

　　機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用，將允許組織通過實時傳感器從各個領域收集數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)模式和隱藏的洞察力。它將使企業(yè)節(jié)省時間和成本，并為企業(yè)業(yè)務賺取巨額利潤。

　　原標題：機器學習在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用

上一篇：可調(diào)諧激光市場或突破167億亞太地區(qū)成最大進口來源

下一篇：國產(chǎn)Chiplet標準將出爐，小芯片迎來大爆發(fā)？

我要評論

昵稱

匿名

文明上網(wǎng)，理性發(fā)言。（您還可以輸入200個字符)

表情

所有評論僅代表網(wǎng)友意見，與本站立場無關。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)何時能帶來回報——何時不能
以人工智能驅(qū)動轉(zhuǎn)型為中心的大型項目，如果與明確的運營問題無關，也往往難以取得成功。如果沒有明確的目標，就很難衡量系統(tǒng)是否真正創(chuàng)造了價值。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
2026-02-28 09:30:33
企業(yè)為何走向智能自動化？機器學習給出了答案
機器學習驅(qū)動的流程自動化正在重塑這一格局。早期自動化主要基于規(guī)則引擎，通過預設條件觸發(fā)固定操作，在結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、場景可預測的任務中表現(xiàn)良好。
機器學習流程自動化
2026-01-27 11:50:06
IOTE 2026 第二十五屆國際物聯(lián)網(wǎng)展?深圳站展會邀請函
IOTE 2026深圳物聯(lián)網(wǎng)展將于2026年8月26日-28日在深圳國際會展中心(寶安新館)舉行，本屆展會將進一步擴容，全面覆蓋AI芯片、大模型、智慧城市、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能物流、智能家居、機器人、智能硬件、嵌入式技術、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與電子紙等全產(chǎn)業(yè)鏈，繼續(xù)聯(lián)動AGIC人工智能展與ISVE智慧商顯展，打造AIOT生態(tài)的全球舞臺。
物聯(lián)網(wǎng)展工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
2026-01-13 10:47:37
2025工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢與實踐指南
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)正在重塑制造業(yè)、公用事業(yè)及基礎設施等工業(yè)領域的運作方式。數(shù)據(jù)、連接性與智能技術正成為推動工業(yè)現(xiàn)代化的核心動力，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將在2025年及其之后的工業(yè)轉(zhuǎn)型中扮演更加關鍵的角色，為工業(yè)生產(chǎn)帶來更高的韌性、靈活性與可持續(xù)性。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)現(xiàn)代化
2025-12-03 13:58:07
AI驅(qū)動的邊緣計算如何革新工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
邊緣AI是指人工智能算法直接在傳感器、機器或網(wǎng)關等邊緣設備上運行，而不是依賴于集中式的云服務器。邊緣AI為工業(yè)情報的新時代奠定了基礎，機器的思維速度更快，運營更精細，并且企業(yè)保持領先地位。
邊緣AI邊緣計算工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
2025-09-08 09:40:35
瞄準科創(chuàng)板！中星微重啟上市輔導
證監(jiān)會披露，中星微技術股份有限公司已正式啟動上市輔導，擬申請首次公開發(fā)行股票并在科創(chuàng)板上市。中星微技術為公共安全、智慧能源、智慧交通、智慧金融、智慧水利、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)及家庭等領域提供數(shù)智化行業(yè)應用及解決方案。
中星微工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智慧交通
2025-08-15 14:03:20

版權(quán)與免責聲明：

凡本站注明“來源：智能制造網(wǎng)”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網(wǎng)絡有限公司-智能制造網(wǎng)合法擁有版權(quán)或有權(quán)使用的作品，未經(jīng)本站授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)使用作品的，應在授權(quán)范圍內(nèi)使用，并注明“來源：智能制造網(wǎng)”。違反上述聲明者，本站將追究其相關法律責任。

本站轉(zhuǎn)載并注明自其它來源（非智能制造網(wǎng)）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本站贊同其觀點或和對其真實性負責，不承擔此類作品侵權(quán)行為的直接責任及連帶責任。如其他媒體、平臺或個人從本站轉(zhuǎn)載時，必須保留本站注明的作品第一來源，并自負版權(quán)等法律責任。如擅自篡改為“稿件來源：智能制造網(wǎng)”，本站將依法追究責任。

鑒于本站稿件來源廣泛、數(shù)量較多，如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問題，請與本站聯(lián)系并提供相關證明材料：聯(lián)系電話：0571-89719789；郵箱：1271141964@qq.com。