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2021年02月26日 | 物联网和机器学习持续改善业务流程
2021-02-26 来源：EEWORLD
几年前，西门子推出了“物联网火车”概念，即通过IoT传感器对火车进行监控，并将生成的数据发送到机器学习模型，从而通过数据分析生成见解并预测停机时间。由于火车都准时运行，并且操作错误极少，因此获得了巨大的成功。福布斯报道该项目的文章说：“西门子将其智能铁路基础设施管理平台称为Railigent。它建立在Teradata的Aster数据库和分析之上，并在AWS云中运行。在三年中，致力于铁路服务解决方案的团队已成长为拥有70名员工的团队，其团队分别位于德国，莫斯科和美国。
物联网和机器学习是两项尖端技术，它们以各种方式颠覆行业及其运营结构。尽管它们有自己的能力，但结合起来可以创造更多奇迹。物联网和机器学习可以协同工作，以提高运营效率并最大程度地减少停机时间。根据麦肯锡的一篇文章，到2023年，全球与IoT连接的设备数量预计将增加到430亿个。IoT可将各个行业的设备连接起来，并以更快的速度将数据提供给机器学习模型。
让我们来看看将机器学习与物联网相结合可以提高业务效率的一些好处。
预测性维护
物联网使用各种传感器和相机监控整个互联网上的设备，并将数据传输到机器学习系统。机器学习算法处理庞大数据集以获得洞察力。物联网数据使机器学习系统能够通过分析各种设备的性能来预测结果。机器学习模型分析数据以发现异常，相关性和预测。基于机器学习的IoT数据分析在医疗保健行业对预测健康状况和远程医疗非常有用。
供应链管理
如今，企业有望实现高效的供应链管理，物流和快速交付。通过将物联网和机器学习相结合，行业可以更好地了解其供应链和物流运作。物联网传感器可以实时跟踪车辆，这有助于消除瓶颈，例如不必要的延误和改道。物联网传感器有助于获取位置和产品详细信息，以提供端到端可见性，从而降低成本并最大程度地减少错误。
机器学习模型使用IoT数据集来重新路由或预测供应链和运输中的中断。机器学习还可以提供有关有效物流路径的见解，从而减少供应链延迟。UPS的道路集成优化和导航（ORION）技术可以增强供应链管理和物流能力，这就是一个例子。 UPS透露，自成立以来，ORION每年节省了约1亿英里和1000万加仑的燃油。
提高效率和自动化业务
在工作空间中实施IoT可以生成有关各种业务流程的数据，然后可以将其馈送到机器学习系统以收集见解。机器学习会对数据进行分析，以了解工作场所的低效率并提供减少这些效率的见解。这些技术可以共同提高生产率并设计有效的工作流程模式。企业利用AI，IoT和机器学习来管理业务流程自动化，以减少工作量和运营成本。
智慧未来
工业4.0带来了整个行业的数字化转型，并引入了各种颠覆性技术。物联网和机器学习可以一起重新定义业务运营。由于机器学习以其预测能力而闻名，因此物联网数据可用于风险管理和了解市场趋势。
机器学习，人工智能和物联网的结合可增强客户的个性化和体验，从而促进业务增长。智慧城市是这种结合的另一个受益者，一切都取决于数据和分析。根据麦肯锡的一份报告，50％的受访者表示公司至少在一个业务流程中采用了AI。
人工智能和其他技术将继续存在，这将为更多重新定义业务流程的创新铺平道路。
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