머신러닝의 가장 큰 혜택을 받는 4가지 산업

머신 러닝은 가장 미래의 잠재력이 있고 업계에 가장 많은 이점을 제공하는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. Grand View Research의 최신 보고서에 따르면 머신러닝 시장은 2025년 967억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2018년 68억 달러를 감안하면 극적인 성장입니다.

앞으로 몇 년 동안 점점 더 많은 기업이 비즈니스 개선을 위해 머신 러닝 기술을 선택할 것입니다.

인더스트리 4.0의 머신 러닝

10년 전 인더스트리 4.0이라는 용어는 산업 부문의 디지털화 프로세스를 지칭하기 위해 만들어졌으며 그 이후로 IoT, 블록체인과 같은 첨단 기술의 구현에 전념하는 이 분야의 회사 수가 증가하는 것을 보았습니다. 그리고 인공 지능(AI)의 모든 분야:머신 러닝, 딥 러닝, 인지 지능 등

Infinium Global Research는 보고서에서 Industry 4.0 자동화의 이점에 대해 자세히 설명합니다. 머신 러닝과 같은 기술 구현 업계에서 생산성 개선에 기여 , 제조 효율성 더 빠르고 유연하며 더 효율적인 프로세스가 가능합니다. .

이 문서는 또한 산업의 디지털화에 대한 공공 지출의 증가가 인더스트리 4.0 시장을 강화하고 있음을 강조합니다.

이를 위해 유럽연합(EU)은 확고한 발걸음을 내디뎠다. 2020년 2월 유럽연합 집행위원회는 "인공지능 백서"를 발표했습니다. Ursula von der Leyen 회장이 설명했듯이 연간 200억 유로 이상의 유치를 목표로 하는 모든 EU 국가 간의 공동 전략 향후 10년 동안 인공 지능에 투자 (일체 포함). 민간 부문의 기여와 국가의 공동 자금 조달로 달성될 것으로 예상되는 수치입니다.

Infinium Global Research의 분석가에 따르면 공공 투자는 전자 산업의 인더스트리 4.0과 기술 발전, 클라우드 컴퓨팅 기술의 진화 및 스마트 공장 구현을 촉진할 것이라고 합니다.

다양한 분야의 조직이 업계에서 기계 학습과 같은 기술 적용의 이점을 누릴 수 있지만 무엇보다도 이 기술을 위한 4가지 전략 영역인 세라믹, 자동차, 설비 및 에너지 관리 및 음식.

머신 러닝의 가장 큰 혜택을 받을 산업 부문

도자기, 자동차, 에너지 관리, 식음료 시장의 기업은 이미 AI 구현의 이점을 활용하고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 통해.

그들은 불량하고 잘못된 행동을 예측하고, 생산 프로세스를 최적화하고, 시장이나 수요를 심층적으로 분석하여 더 잘 알고 고객 요구에 더 정확하게 적응할 수 있도록 하는 기술을 구현하고 있습니다. 이 모든 것은 기계 학습의 다양한 응용 프로그램을 통해 이루어집니다.

도자기

도자기 분야에서는 인공지능(AI)이 주도적인 역할을 하기 시작했습니다.

도자기 분야에서 머신 러닝의 이점

기계 학습 알고리즘은 특히 품질 관리 프로세스에서 이미 사용되고 있습니다. 다양한 알고리즘을 사용하여 행동을 예측할 수 있습니다. 극한 온도 조건에서 재료의 이상 및 결함 감지 타일에서.

인공 지능(AI)의 도움으로 수행되는 연구는 현재 제조되는 것보다 더 나은 저항 조건을 충족하는 부품을 제어하고 사용할 수 있도록 제조 공정 중 재료의 변칙적 거동을 예측하는 것을 추구합니다.
반면에 잘못된 패턴을 인식하여 제품의 이상을 조기에 감지하여 수축을 줄이고 수익성을 높일 수 있습니다. .

오늘날 우리는 이미 이 기술로 작업하고 이 라인이나 다른 라인에서 사용하고 있는 회사를 찾습니다. 그들은 무엇보다도 세라믹, 도자기 석기 및 바닥재 분야의 회사입니다.

자동차

자동차 부문에서 AI는 산업 프로세스를 개선하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있는 기술이기도 합니다. 자동차 및 모든 관련 분야에서 머신 러닝을 사용하여 매출을 늘리고 .

자동차 부문에서 머신 러닝의 이점

이 업계에서는 이러한 기술을 사용하여 예측 분석을 수행하고 있습니다. 구성 요소 내구성 및 이상 및 결함의 조기 식별.

자동차 부문에서 머신 러닝을 적용한 또 다른 애플리케이션은 공급망 최적화입니다. .

기계 학습 기술은 자동차 부문 기업의 생산 프로세스를 개선할 수 있는 절호의 기회입니다. 이러한 의미에서 그들은 다른 기능 중에서 다른 시설에 필요한 재고 수준을 더 잘 제어합니다.

자동차 부문의 점점 더 많은 조직이 기계 학습의 이점을 활용하여 생산 프로세스를 개선하고 있습니다.

설치 및 에너지 관리

설치 및 에너지 관리 분야에서 AI는 기계 학습을 통해 큰 발전을 촉진하고 있습니다.

설치 및 에너지 효율성 부문에서 머신 러닝의 이점

이 분야에서 이 기술의 도입은 스마트 네트워크 또는 스마트 그리드를 개발하는 것입니다.

Business Insider 포털에 따르면 이러한 유형의 네트워크는 기계 학습 기술을 활용하여 실시간 분석을 수행하여 수요에 맞게 전력 공급을 더 잘 조정합니다. 소비 패턴을 식별하고 실패 또는 사기를 차단 공급망 전체에서 발생할 수 있습니다.

에너지 관리의 다른 발전은 네트워크의 관리 및 최적화, 드롭인 서비스, 가격 최적화, 영역별 성장 예측, 소비 및 수요 피크 감지 개선과 관련될 것입니다. 또는 특정 고객이나 도시의 행동

도시의 에너지 관리에 AI 기술을 구현하면 개인과 기업 모두에게 다양한 이점이 있습니다. Juniper Research의 연구에 따르면 스마트 그리드는 2022년까지 시민들의 에너지 비용을 약 140억 달러 절약할 것입니다.

이 분야의 많은 기업들이 이미 이러한 이점을 누리고 있으며 고급 기계 학습 플랫폼을 사용하여 도시의 에너지 관리를 개선하고 있습니다.

음식

식품 부문에서는 머신 러닝 알고리즘을 통한 인공 지능(AI)이 비용 절감에 기여하고 있습니다. 및 품질 개선 . 식품 및 음료 산업, 요식업 등 모든 영역에서 그렇게 하고 있습니다.

식품 부문에서 머신 러닝의 이점

기계 학습 기술을 통해 업계는 비즈니스를 개선할 수 있는 여러 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 이점 중 하나는 식품 시장 분석입니다. 소비자 동향을 이해하고 고객이 실제로 요구하는 것에 적응하기 위해.

또 다른 머신 러닝 애플리케이션은 생산 공장의 위생 개선과 관련이 있습니다. . 기계가 더러워져 청소해야 할 때를 감지하거나 생산 체인에 관련된 모든 작업자의 위생을 모니터링하고 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

기계 학습은 식품 및 음료 공급망을 최적화하기 위해 업계에서도 사용됩니다.

오늘날 식품 부문에는 AI, 특히 머신 러닝의 혜택을 받는 다양한 조직이 있습니다.

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