機器學習是人工智慧的一個分支，具有最大的未來潛力並為產業帶來最大的利益。根據相關報告顯示，2025年，機器學習市場規模將達到967億美元。與2018年的68億美元相比，這將是一個巨大的成長。
在未來幾年，越來越多的公司將選擇機器學習技術來改善他們的業務。
十年前，工業4.0這個術語被創造出來，指的是工業部門的數位化過程。從那時起，我們看到該領域中越來越多的公司致力於實施先進技術，如物聯網、區塊鏈和人工智慧的所有分支：機器學習、深度學習、認知智慧等。
機器學習等技術在產業中的應用有助於提高生產力、製造效率，並允許更快、更靈活和更有效率的流程。
在這個方向上，歐盟正邁著堅定的步伐向前邁進。 2020年2月，歐盟委員會發布了《人工智慧白皮書》。正如歐盟主席所說，所有歐盟國家的聯合戰略旨在未來十年每年吸引超過200億歐元投資人工智慧。這一數字預計將透過私營部門的貢獻和國家的共同融資來實現。
公共投資將推動工業4.0和電子產業的技術進步、雲端運算技術的發展和智慧工廠的實施。
來自不同產業的企業將能夠受益於機器學習等技術在產業中的應用優勢，但最重要的是，他們將是該技術的四個策略領域的一部分，也就是陶瓷、汽車、安裝和能源管理和食品。
#陶瓷、汽車、能源管理以及食品和飲料市場的公司已經受益於透過機器學習演算法實現人工智慧的優勢。
他們正在實施一種技術，使他們能夠預測糟糕和錯誤的行為，優化生產流程，深入分析市場或需求，以便更好地了解它，從而更精確地適應客戶的需求。所有這些都是透過機器學習的不同應用來實現的。
在陶瓷領域，人工智慧開始發揮主導作用。機器學習演算法已經被使用，尤其是在品質控制過程中。透過各種演算法，可以預測材料在極端溫度條件下的行為，並檢測瓷磚中的異常和缺陷。
在人工智慧的幫助下進行的研究試圖預測材料在製造過程中的異常行為，從而有可能控制和使用比目前製造的更符合阻力條件的組件。
另一方面，透過識別不正確的模式，他們能夠儘早發現產品中的異常情況，減少浪費材料情況，增加獲利能力。
如今，我們已經發現一些公司正在使用這項技術，並將其用於這一行業或其他領域。首先，它們是陶瓷、瓷器和地板行業的公司。
在汽車領域，人工智慧也越來越多地被用於改善工業流程。汽車和所有相關行業都在使用機器學習來增加他們的營業額。該行業正在使用這種技術進行組件耐久性的預測分析，並在早期識別異常和缺陷。
機器學習在汽車產業的另一個應用是供應鏈的最佳化。這是改善汽車產業公司生產流程的絕佳機會。在這個意義上，它們除其他職能外，更好地控制不同設施所需的庫存水準。
越來越多的汽車企業正在利用機器學習的優勢來改善他們的生產流程。
在安裝和能源管理領域，人工智慧透過機器學習推動了巨大的進步。這種技術的引入在這個領域正在發展智慧網路或智慧電網。此類型的網路將利用機器學習技術進行即時分析，透過識別消費模式來更好地調整電力供應以滿足需求，並攔截可能發生在整個供應鏈中的任何故障或詐欺。
能源管理的其他進展將涉及改善網路的管理和最佳化、上門服務、價格優化、按地區預測成長、發現消費和需求高峰或某些客戶或城市的行為。
AI技術在城市能源管理中的應用，為個人和企業帶來了不同的優勢。根據一項研究顯示，到2022年，智慧電網將為市民節省約140億美元的能源成本。該行業的許多公司已經獲得了這些好處，透過使用先進的機器學習平台來改善城市的能源管理。
在食品領域，透過機器學習演算法的人工智慧有助於降低成本並提高品質。它在食品和飲料行業以及餐飲業等所有領域都這樣做。這使得該行業獲得許多關鍵優勢以改善其業務。這些優勢之一是分析食品市場，以了解消費趨勢，從而適應客戶的真正需求。
機器學習的另一個應用與改善生產工廠的衛生有關。它可以用來檢測機器是否髒污，是否需要清洗，或監控和檢查所有參與生產鏈的工人的衛生。
機器學習也被用於工業中優化食品和飲料供應鏈。如今，食品業的許多企業都受益於人工智慧，更確切地說，受益於機器學習。
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