機械学習から最も恩恵を受ける4つの業界

機械学習は、人工知能（AI）の分野の1つであり、最も将来性があり、業界に最大のメリットをもたらします。 Grand View Researchの最新のレポートによると、機械学習市場は2025年に967億ドルに達するとのことです。2018年の数字が68億ドルだったことを考えると、劇的な増加です。

今後数年間で、ビジネスを改善するために機械学習テクノロジーを選択する企業がますます増えています。

インダストリー4.0での機械学習

10年前、インダストリー4.0という用語は、産業部門におけるデジタル化のプロセスを指すために造られました。それ以来、IoT、ブロックチェーンなどの高度なテクノロジーの実装に取り​​組むこの分野の企業の数が増加しています。人工知能（AI）のすべての部門：機械学習、深層学習、認知知能など

Infinium Global Researchは、インダストリー4.0における自動化の利点をレポートで詳しく説明しています。 機械学習などのテクノロジーの実装 業界では生産性の向上に貢献しています 、製造効率 より速く、より柔軟で、より効率的なプロセスを可能にします 。

この文書はまた、業界のデジタル化に対する公共支出の増加がインダストリー4.0市場を強化していることを強調しています。

この方向で、欧州連合は確固たる一歩を踏み出している。 2020年2月、欧州委員会は「人工知能に関する白書」を発表しました。ウルズラフォンデアライエン大統領が説明したように、すべてのEU諸国間の共同戦略は、年間200億ユーロ以上を引き付けることを目指しています。 今後10年間で人工知能に投資する （AI）。民間部門の貢献と国家の協調融資によって達成されると予想される数字。

Infinium Global Researchのアナリストによると、公共投資は、インダストリー4.0とエレクトロニクス業界の技術的進歩、クラウドコンピューティング技術の進化、スマートファクトリーの実装を後押しします。

さまざまなセクターの組織は、業界での機械学習などのテクノロジーのアプリケーションの利点を活用できますが、とりわけ、セラミック、自動車、設備、エネルギー管理、およびこのテクノロジーの4つの戦略的分野の一部になります。食べ物。

機械学習から最も恩恵を受ける産業部門

セラミック、自動車、エネルギー管理、食品および飲料市場の企業は、AIを実装するという利点からすでに恩恵を受けています。 機械学習アルゴリズムを介して。

彼らは、貧弱で誤った行動を予測し、生産プロセスを最適化し、市場または需要を詳細に分析して、それをよりよく理解し、顧客の要求により正確に適応できるようにするテクノロジーを実装しています。これはすべて、機械学習のさまざまなアプリケーションを通じて行われます。

セラミック

セラミック部門では、人工知能（AI）が主導的な役割を果たし始めています。

セラミック分野での機械学習のメリット

機械学習アルゴリズムは、特に品質管理プロセスですでに使用されています。さまざまなアルゴリズムを使用して、動作を予測することができます。 極端な温度条件下での材料の分析と異常と欠陥の検出 タイルに。

人工知能（AI）の助けを借りて実施されている研究は、製造プロセス中の材料の異常な挙動を予測し、現在製造されているものよりも優れた抵抗条件を満たすコンポーネントを制御および使用できるようにすることを目的としています。
一方、誤ったパターンを認識することで、製品の異常を早期に検出し、収縮を減らして収益性を高めることができます。 。

今日、私たちはすでにこのテクノロジーを使用していて、このラインまたは他のラインでそれを使用している会社を見つけています。彼らは何よりも、陶磁器、磁器、フローリングの分野の企業です。

自動車

自動車分野では、AIは産業プロセスを改善するためにますます使用されている技術でもあります。自動車および関連するすべてのセクターは、機械学習を使用して売上高を増加させています 。

自動車セクターにおける機械学習のメリット

この業界は、このようなテクノロジーを使用して予測分析を実行しています。 コンポーネントの耐久性を評価し、異常や欠陥を早期に特定します。

自動車分野での機械学習のもう1つの用途は、サプライチェーンの最適化です。 。

機械学習テクノロジーは、自動車セクターの企業の生産プロセスを改善する絶好の機会です。この意味で、これらは、他の機能の中でも、さまざまな施設で必要な在庫レベルをより適切に管理します。

自動車セクターでは、機械学習のメリットを活用して生産プロセスを改善する組織がますます増えています。

設備とエネルギー管理

設備およびエネルギー管理の分野では、AIは機械学習を通じて、大きな進歩を促進しています。

設備およびエネルギー効率部門における機械学習のメリット

この分野でのこのテクノロジーの導入は、スマートネットワークまたはスマートグリッドの開発です。

Business Insiderポータルによると、このタイプのネットワークは、機械学習テクノロジーを利用してリアルタイム分析を実行し、電力供給を需要に合わせてより適切に調整します。 消費パターンを特定し、障害や詐欺を阻止する サプライチェーン全体で発生する可能性があります。

エネルギー管理のその他の進歩は、ネットワークの管理と最適化、ドロップインサービス、価格の最適化、地域ごとの成長予測、消費と需要のピークの検出の改善に関連します。 または特定の顧客や都市の行動。

都市のエネルギー管理におけるAIテクノロジーの実装は、個人と企業の両方にさまざまな利点をもたらします。ジュニパーリサーチの調査によると、スマートグリッドは2022年までに市民に約140億ドルのエネルギーコストを節約するでしょう。

このセクターの多くの企業はすでにこれらのメリットを享受しており、高度な機械学習プラットフォームを使用して都市のエネルギー管理を改善しています。

食べ物

食品分野では、機械学習アルゴリズムによる人工知能（AI）がコストの削減に貢献しています。 および品質の向上 。これは、食品および飲料業界とケータリング業界のすべての分野で行われています。

食品部門における機械学習のメリット

機械学習テクノロジーにより、業界はビジネスを改善するための多くの重要な利点を得ることができます。これらの利点の1つは、食品市場の分析です。 消費者のトレンドを理解し、顧客が本当に求めているものに適応するため。

機械学習アプリケーションのもう1つは、生産工場の衛生状態の改善に関連しています。 。機械が汚れていて清掃が必要な時期を検出したり、生産チェーンに関与するすべての労働者の衛生状態を監視およびチェックしたりするために使用できます。

機械学習は、食品および飲料のサプライチェーンを最適化するために業界でも使用されています。

今日、食品セクターには、AI、より具体的には機械学習の恩恵を受けているさまざまな組織があります。

NexusIntegraを使用した機械学習が可能です