时间回到了2010年,机器学习还只是一个颇具潜力的概念,被捧为人工智能的未来之路,而当时的工控资讯行业似乎还没有意识到它在未来的地位。这种无知无畏的态度,在今天看来就像是一个粗心大意的家伙,忽略了有可能改变未来的重大趋势。

作为一个对工控资讯领域感兴趣的人,你也许会认为自己现在学习的是不是已经过时了呢。放心吧,你不是唯一一个这样想的人。没有机会,就要创造机会。前面的话是不是很唬人?但毕竟是功夫要靠自己悟。现在,我们来看看机器学习在工控领域的应用。

机器学习的优势是什么?那当然是让我们的工作更智能化啦!像是安全风险评估,运行维护,预测保养等这些现在都是靠经验来处理的问题,它可以通过各种算法,把这些经验在电脑中存储,让维护、保养、运营等等成为一个更加智能化的过程,不再受到人员经验等等的限制。那么它的局限性呢?各位大佬们曾经说过,“学习不问先后,达者为师”,可我们却经常因为处理顺序而卡住。对于判断易错,又涉及多个变量的问题,机器学习也会走入迷雾之中。

机器学习在工控领域有哪些案例呢?在汽车工厂中,越来越多的机器正在用被人敬仰的角色来工作。以往,大部分的传统工厂主要靠人工担任光谱分析仪、金属探垢仪等类似任务。这些人工作业有一个大问题,就是很难避免出错,影响精度。但是,用AI代替人类进行部分任务,无疑会为工业生产带来新的可能性。前端智能系统可以对各种变量进行检测,发现问题。这时,智能系统将问题信息实时向质量控制系统输出,通知设备监控人员进行维修。并且,机器学习也大量运用在火电厂的发电及水泵的控制方面,因为自动化运转设备的使用,大大降低了能耗成本还省去了更多的人力运作。

那么机器学习在未来有什么新的发展趋势呢?在==大数据爆炸==的时代,机器学习被广泛运用于诸多行业并且一步一步地成为大数据分析的一个重要方式。在未来的日子里,决策者对数据的需求将变得越来越重要,机器学习的应用会更加广泛。通过大样本、高精度的数据采集,并不断提炼改进模型,机器学习未来可望使我们的工厂内能够更好地优化流程及产出,同时也能够使用一些新的方式来改进我们流程中的并行性问题等。

伟大的发展需要一个过程,在目下的社会中,我们也需要不断地试错并学习,走向更好的未来。在工控资讯行业中,新技术和思想如孟母三迁般不断迁徙,常该善于融合和创新,立于不败之地。不要因为忙着应对眼前的事情忘了长远,想着说一句会丧失的话,“未来是个未知数”。

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