Топ-4 отраслей, революционированных машинным обучением

Машинное обучение — одна из ветвей Искусственного Интеллекта (ИИ) с наибольшим потенциалом будущего и выгодами для промышленности. По последнему отчету Grand View Research, рынок машинного обучения достигнет 96,7 млрд долларов к 2025 году. Драматичный рост с 6,8 млрд долларов в 2018 году.

В ближайшие годы все больше компаний выберут технологию машинного обучения для улучшения бизнеса.

Машинное обучение в Индустрии 4.0

Десять лет назад термин Индустрия 4.0 был введен для обозначения процесса цифровизации промышленного сектора. С тех пор растет число компаний, внедряющих передовые технологии: IoT, Blockchain и все ветви ИИ: машинное обучение, глубокое обучение, когнитивный интеллект и др.

Infinium Global Research в отчете детализирует преимущества автоматизации в Индустрии 4.0. Внедрение технологий, таких как машинное обучение, способствует улучшению производительности, производственной эффективности и позволяет более быстрые, гибкие и эффективные процессы.

Документ также подчеркивает, что рост государственных расходов на цифровизацию промышленности укрепляет рынок Индустрии 4.0.

Европейский Союз движется твердо в этом направлении. В феврале 2020 Еврокомиссия представила «Белую книгу по Искусственному Интеллекту». Общая стратегия всех стран ЕС, которая, как объяснила президент Урсула фон дер Ляйен, направлена на привлечение более 20 млрд евро в год в ближайшие десять лет для инвестиций в ИИ. Ожидается достижение этой цифры за счет вклада частного сектора и кофинансирования государств.

Государственные инвестиции дадут импульс Индустрии 4.0 и технологическим передовам в электронной промышленности, эволюции облачных вычислений и внедрению Умной фабрики, по мнению аналитиков Infinium Global Research.

Организации разных секторов смогут воспользоваться преимуществами применения технологий вроде машинного обучения, но прежде всего — в четырех стратегических областях: керамика, автопром, установки и энергомуменеджмент, пищевая промышленность.

Промышленные секторы, получившие максимальную выгоду от машинного обучения

Компании керамического, автомобильного, энергомуменеджмента и рынков еды и напитков уже извлекают выгоды из внедрения ИИ через алгоритмы машинного обучения.

Они внедряют технологию, позволяющую предсказывать нежелательное и ошибочное поведение, оптимизировать производственные процессы и глубоко анализировать рынок или спрос, чтобы лучше его понимать и точнее адаптироваться к требованиям клиентов. Все это через различные приложения машинного обучения.

Керамика

В керамическом секторе Искусственный Интеллект (ИИ) начинает играть ведущую роль.

Преимущества машинного обучения в керамическом секторе

Алгоритмы машинного обучения уже используются, особенно в процессах контроля качества. С различными алгоритмами можно предсказывать поведение материала при экстремальных температурах и обнаруживать аномалии и дефекты в плитке.

Исследования с помощью ИИ ищут предсказание аномального поведения материалов в производственном процессе, позволяя контролировать и использовать компоненты, отвечающие лучшим условиям сопротивления, чем текущие. С другой стороны, распознавание некорректных паттернов позволяет раннее обнаруживать аномалии в продукции, снижая брак и повышая рентабельность.

Сегодня уже есть компании, работающие с этой технологией и применяющие ее в этой или других линиях. Прежде всего, компании керамики, керамограна и напольных покрытий.

Автопром

В автомобильном секторе ИИ — технология, все более используемая для улучшения промышленных процессов. Автопром и смежные секторы используют машинное обучение для роста выручки.

Преимущества машинного обучения в автопроме

Отрасль использует такие технологии для предиктивного анализа долговечности компонентов и раннего выявления аномалий и дефектов.

Другое применение — оптимизация цепочки поставок.

Технологии машинного обучения — золотая возможность улучшить производственный процесс автопромышленности. В этом смысле они лучше контролируют, среди прочего, необходимые уровни запасов на разных объектах.

Все больше организаций автопрома используют выгоды машинного обучения для улучшения производственных процессов.

Установки и энергомуменеджмент

В секторе установок и энергомуменеджмента ИИ через машинное обучение способствует большим передовам.

Преимущества машинного обучения в установках и энергоэффективности

Внедрение этой технологии развивает умные сети (smart grids).

По порталу Business Insider, такие сети используют машинное обучение для анализа в реальном времени, чтобы лучше подогнать электроснабжение под спрос, идентифицируя паттерны потребления, и перехватывать любые сбои или мошенничество во всей цепочке поставок.

Другие передовой в энергомуменеджменте: улучшение управления и оптимизации сети, снижение простоя, оптимизация цен, прогноз роста по зонам, обнаружение пиков потребления и спроса или поведения определенных клиентов или городов.

Внедрение ИИ в энергомуменеджмент городов приносит выгоды и физлицам, и компаниям. По исследованию Juniper Research, умные сети сэкономят гражданам около $14 млрд в энергозатратах к 2022 году.

Многие компании сектора уже собирают эти плоды, улучшая энергомуменеджмент городов с помощью передовых платформ машинного обучения.

Пищевая промышленность

В пищевом секторе ИИ через алгоритмы машинного обучения способствует снижению затрат и повышению качества. Во всех областях: пищевая и напиточная промышленность, общественное питание.

Преимущества машинного обучения в пищевом секторе

Технологии машинного обучения позволяют отрасли получить ключевые преимущества для улучшения бизнеса. Одно — анализ пищевого рынка для понимания потребительских трендов и адаптации к реальному спросу клиента.

Другое применение — повышение гигиены на производственном объекте. Можно обнаружить, когда станок загрязнен и требует чистки, или мониторить и проверять гигиену всех работников производственной цепочки.

Машинное обучение также используется в промышленности для оптимизации цепочки поставок еды и напитков.

Сегодня различные организации пищевого сектора уже извлекают выгоды из ИИ и конкретно машинного обучения.

Машинное обучение с Nexus Integra — реальность