机器学习对于企业有哪些好处？

　　MachineLearning(机器学习)是一种研究计算机如何模仿或实现人的学习行为，以获得新的知识和技能，重组现有的知识结构，使其持续改进其绩效。作为人工智能的核心，是使计算机达到智能化的基本方式，它在人工智能的各个领域都有应用，它主要用归纳法、综合法而非译法。

机器学习对于企业的好处

　　1.预测性故障和警报可能是企业节省成本的最重要领域之一。如果一条生产线将要停产，那么尽早关闭它并进行维护要比中途停产更具成本效益。根据算法预测故障并生成警报可以帮助企业节省大量资金。

　　2.过程优化是另一个受欢迎的领域。通常采取的形式是让系统为调整系统的设定点和变量提供建议。有两种主要的过程优化类型：开环和闭环。开环优化涉及用户互动，系统可能建议改变以优化一个过程，工程师或其他专家审查建议并选择是否应用它们。闭环优化将任何人工干预完全排除在流程之外，调整建议会自动应用。

　　通常，企业会先以开环方式运行优化算法，对结果感到满意后，便会切换到闭环。尽管闭环优化通常需要每隔几分钟、几小时或几天才执行一次，但是在某些情况下，运行速度更快可能很有用。这将提供恒定的过程调整，而使用传统方法（例如PID回路）进行调整可能非常困难或不可能实现。大多数执行高速ML过程调整的人最终都会在PLC旁边的嵌入式PC或类似硬件上运行ML算法以进行调整。

　　3.异常检测可以发现偏离正常操作条件的情况。这可以让人了解过程何时处于次优状态下运行，或者及时预测不良生产运行或设备的错误。这些系统通常提供一组数字，表明一个过程有多接近正常运行条件。结果可以被认为是额外的“传感器”，并且异常检测算法的结果可以用于从警报异常状态到关闭进程的任何事情。尽管与预测性故障和警报类似，但异常检测可提供有关当前过程运行情况的信息，而不是预测将来的运行情况。

　　4.缺陷分析通常是通过图像识别算法完成的，对于零件分类和检测异常非常有用。

　　人工智能是一个包罗万象的术语，它包括任何能够使计算机或系统看上去更加智能的技术。它的历史可以追溯到1914年，从图像识别到飞机自动驾驶系统。机器学习（ML）是AI的一个子集，主要研究机器提取数据洞察能力。以往，机器学习的研究一般都是针对普通的ML算法，而这些算法用于深入了解数据。