如今，大多数专业人士都试图比以往任何时候都更快地完成任务。对效率和主动性的强烈关注是这一变化的驱动力。尽管传统行业没有将人为因素排除在外，但许多行业正在寻求战略性地卸载某些任务。因此，机器学习的采用正在成为公司之间的一个差异化因素。然而，自动化机器学习如何与当今的工业自动化相结合？它在现实世界中有哪些用例？

　　一、机器学习的工作原理

　　机器学习是人工智能的一个子集，是一种从经验中自动化学习的算法框架。这种经验源于机器学习模型在任何给定时间分析的数据。拥有客户数据库或在线系统的公司使用机器学习来理解他们拥有的信息，从而更容易确定模式或做出预测。因此，机器学习可以帮助公司了解他们拥有的海量数据。

　　由于机器学习旨在与计算机配合使用，因此它可以成为推动制造业数字化的理想搭档。团队正在利用该技术来帮助自动化各种流程。总体而言，全球工业参与者的目标是提高其设施的生产力。当工人有空来处理其他项目时，就会发生这种情况。

　　二、更好的维护计划

　　自动化机器学习通常与工业领域的计算机化机器集成。这些系统是算法可以发挥其自动化魔力的重要渠道。传统上，机械缺乏与复杂电子设备的集成。因此，维护工人必须进行被动维护以保持设备运行。由于无法获得详细的运营指标，员工被蒙在鼓里——直到问题变得明显时才知道问题正在酝酿之中。

　　现代数字工业设备具有内置的透明度。监控多台机器并密切关注性能要容易得多。效率、输出、压力甚至热活动的变化都可能预示即将发生的问题。我们可以分配机器学习算法来监控这些系统。模型可以告诉我们机器何时遇到问题或在特定时间间隔内有遇到问题的危险。因此，持续学习有助于机器学习技术确定预测性维护计划。以前，技术人员承担了这一负担。即使是老牌制造商现在也在乘着物联网浪潮。这些机器学习模型可以应用于整个工厂，以评估定制机械组的健康状况。

　　三、增加生产量和合作

　　该行业依赖于确保原材料、机械化资本和其他生产必不可少的资源。流程中的步骤形成了我们所知的供应链。机器学习模型可以帮助公司识别悬而未决的成果——或者最成熟的改进领域。通过消除烦人的延迟或额外成本，支撑供应链可确保更高的产量。机器学习可以向我们展示我们的费用来自何处、如何改进调度以及每个供应商在供应链中的角色每天如何变化。

　　产量在很大程度上取决于产量。产量取决于质量控制流程，以及它们检测缺陷产品的能力。这个质量驱动的数据集对机器学习算法是可见的，它可以提出改进的途径。我们的问题发生在哪里，某些产品或批次是否特别有问题？我们怎样才能最大化我们的库存？机器学习可以帮助回答这些问题。

　　机器学习过程以结果为导向，因为它提供了易于理解的与团队无关的见解。否则，团队很容易被孤立在更大的设施中——物理距离和操作广度迫使团队分而治之。这并不总是最佳的，尤其是当问题影响多个团队时。机器学习使团队能够审查集中分析。这种单一的信息来源使利益相关者更容易达成统一的共识。

　　四、机器学习和工业自动化

　　工业自动化和机器学习有着相同的目标:通过自动处理繁琐耗时的任务来优化工作流程并消除生产力障碍。机器学习算法是自适应的，可以与动态的工业模式同步调整。从数据中学习的趋势意味着这些算法不会失去有效性——它们只会随着时间的推移变得更好。行业巨头和初创企业将享受到机器学习所能带来的成本节约和生产力提升。这个领域的竞争已经很激烈了，公开拥抱数字化的厂商最有可能脱颖而出。