Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der das größte Zukunftspotenzial hat und der Branche den größten Nutzen bringt. Relevanten Berichten zufolge wird der Markt für maschinelles Lernen bis 2025 96,7 Milliarden US-Dollar erreichen. Das wäre eine enorme Steigerung im Vergleich zu den 6,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018.
In den nächsten Jahren werden sich immer mehr Unternehmen für maschinelles Lernen entscheiden, um ihr Geschäft zu verbessern.
Vor zehn Jahren wurde der Begriff Industrie 4.0 geprägt, um den Prozess der Digitalisierung in der Industrie zu bezeichnen. Seitdem arbeiten immer mehr Unternehmen in diesem Bereich an der Implementierung fortschrittlicher Technologien wie IoT, Blockchain und allen Bereichen der künstlichen Intelligenz: maschinelles Lernen, Deep Learning, kognitive Intelligenz usw.
Der Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen in der Industrie trägt zur Verbesserung der Produktivität und Fertigungseffizienz bei und ermöglicht schnellere, flexiblere und effizientere Prozesse.
In dieser Richtung geht die EU mit entschlossenen Schritten voran. Im Februar 2020 veröffentlichte die Europäische Kommission das „Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz“. Wie der EU-Präsident sagte, zielt die gemeinsame Strategie aller EU-Länder darauf ab, in den nächsten zehn Jahren jedes Jahr mehr als 20 Milliarden Euro an Investitionen in künstliche Intelligenz anzulocken. Diese Zahl soll durch Beiträge des privaten Sektors und staatliche Kofinanzierung erreicht werden.
Öffentliche Investitionen werden den technologischen Fortschritt in der Industrie 4.0 und der Elektronikindustrie, die Entwicklung der Cloud-Computing-Technologie und die Implementierung intelligenter Fabriken vorantreiben.
Unternehmen aus verschiedenen Branchen können von den Anwendungsvorteilen von Technologien wie maschinellem Lernen in der Branche profitieren, aber vor allem werden sie Teil der vier strategischen Bereiche dieser Technologie sein, nämlich Keramik, Automobil, Installation und Energiemanagement und Lebensmittel.
Unternehmen in den Bereichen Keramik, Automobil, Energiemanagement sowie Lebensmittel und Getränke profitieren bereits von den Vorteilen künstlicher Intelligenz durch maschinelle Lernalgorithmen.
Sie implementieren eine Technologie, die es ihnen ermöglicht, schlechtes und fehlerhaftes Verhalten vorherzusagen, Produktionsprozesse zu optimieren, den Markt oder die Nachfrage gründlich zu analysieren, um sie besser zu verstehen und sich so genauer an die Bedürfnisse ihrer Kunden anzupassen. All dies wird durch verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens erreicht.
Im Bereich der Keramik spielt künstliche Intelligenz zunehmend eine führende Rolle. Insbesondere in Qualitätskontrollprozessen werden bereits maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt. Durch verschiedene Algorithmen ist es möglich, das Verhalten von Materialien unter extremen Temperaturbedingungen vorherzusagen und Anomalien und Defekte in Keramikfliesen zu erkennen.
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz durchgeführte Forschung versucht, abnormales Verhalten von Materialien während der Herstellung vorherzusagen, wodurch es möglich wird, Komponenten zu kontrollieren und zu verwenden, die widerstandsfähiger gegen Widerstandsbedingungen sind als derzeit hergestellt.
Andererseits sind sie durch die Erkennung falscher Muster in der Lage, Anomalien in Produkten frühzeitig zu erkennen, Materialverschwendung zu reduzieren und die Rentabilität zu steigern.
Heute haben wir festgestellt, dass einige Unternehmen diese Technologie nutzen und sie in dieser Branche oder anderen Bereichen einsetzen. Erstens handelt es sich um Unternehmen der Keramik-, Porzellan- und Bodenbelagsindustrie.
Im Automobilbereich wird künstliche Intelligenz zunehmend auch zur Verbesserung industrieller Prozesse eingesetzt. Die Automobilindustrie und alle verwandten Branchen nutzen maschinelles Lernen, um ihren Umsatz zu steigern. Die Industrie nutzt diese Technologie zur prädiktiven Analyse der Bauteilhaltbarkeit und zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien und Defekten.
Eine weitere Anwendung des maschinellen Lernens in der Automobilindustrie ist die Optimierung der Lieferkette. Dies ist eine hervorragende Gelegenheit, die Produktionsprozesse von Unternehmen der Automobilindustrie zu verbessern. In diesem Sinne bieten sie unter anderem eine bessere Kontrolle über die in verschiedenen Einrichtungen erforderlichen Lagerbestände.
Immer mehr Automobilunternehmen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Produktionsprozesse zu verbessern.
Im Bereich Installations- und Energiemanagement hat künstliche Intelligenz durch maschinelles Lernen enorme Fortschritte vorangetrieben. Die Einführung dieser Technologie in diesem Bereich führt zur Entwicklung intelligenter Netzwerke oder Smart Grids. Diese Art von Netzwerk wird maschinelle Lerntechnologie nutzen, um Echtzeitanalysen durchzuführen, um die Stromversorgung besser an die Nachfrage anzupassen, indem Verbrauchsmuster identifiziert und etwaige Fehler oder Betrug in der gesamten Lieferkette abgefangen werden.
Weitere Fortschritte im Energiemanagement umfassen eine verbesserte Verwaltung und Optimierung von Netzwerken, Tür-zu-Tür-Diensten, Preisoptimierung, Wachstumsprognosen nach Regionen, die Identifizierung von Verbrauchs- und Nachfragespitzen oder das Verhalten bestimmter Kunden oder Städte.
Der Einsatz von KI-Technologie im städtischen Energiemanagement bringt Einzelpersonen und Unternehmen verschiedene Vorteile. Laut einer Studie werden intelligente Netze den Bürgern bis 2022 Energiekosten in Höhe von etwa 14 Milliarden US-Dollar einsparen. Viele Unternehmen der Branche profitieren bereits von diesen Vorteilen, indem sie fortschrittliche Plattformen für maschinelles Lernen nutzen, um das Energiemanagement in Städten zu verbessern.
Im Lebensmittelsektor trägt künstliche Intelligenz durch maschinelle Lernalgorithmen dazu bei, Kosten zu senken und die Qualität zu verbessern. Dies geschieht in allen Branchen, einschließlich der Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie der Gastronomie. Dies ermöglicht der Branche viele entscheidende Vorteile zur Verbesserung ihres Geschäfts. Eine dieser Stärken besteht darin, den Lebensmittelmarkt zu analysieren, um Verbrauchertrends zu verstehen und sich so an die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden anzupassen.
Eine weitere Anwendung des maschinellen Lernens hat mit der Verbesserung der Hygiene in Produktionsanlagen zu tun. Damit kann erkannt werden, ob eine Maschine verschmutzt ist und gereinigt werden muss, oder die Hygiene aller an der Produktionskette beteiligten Mitarbeiter überwacht und überprüft werden.
Maschinelles Lernen wird auch in der Industrie eingesetzt, um Lieferketten für Lebensmittel und Getränke zu optimieren. Heutzutage profitieren viele Unternehmen in der Lebensmittelindustrie von künstlicher Intelligenz, genauer gesagt maschinellem Lernen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVier Branchen, die am meisten vom maschinellen Lernen profitieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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