Top 4 industrieën gerevolutioneerd door Machine Learning

Machine Learning is een van de takken van Kunstmatige Intelligentie (AI) die de meeste toekomstpotentieel heeft en de meeste voordelen biedt aan de industrie. Volgens het meest recente rapport van Grand View Research zal de machine learning-markte 96,7 miljard dollar bereiken in 2025. Een cijfer dat een dramatische toename is gezien het feit dat het cijfer in 2018 6,8 miljard dollar was.

De komende jaren zullen steeds meer bedrijven kiezen voor machine learning-technologie om hun business te verbeteren.

Machine learning in Industrie 4.0

Een decennium geleden werd de term Industrie 4.0 geprononceerd om te verwijzen naar het digitaliseringsproces in de industriële sector en sindsdien hebben we een toename gezien in het aantal bedrijven in dit veld die zich inzetten voor de implementatie van geavanceerde technologieën zoals IoT, Blockchain en alle takken van Kunstmatige Intelligentie (AI): machine learning, deep learning, cognitieve intelligentie, etc.

Infinium Global Research detailt in een rapport de voordelen van automatisering in Industrie 4.0. De implementatie van technologieën zoals machine learning in de industrie bijdraagt aan het verbeteren van productiviteit, productie-efficiëntie en stelt snellere, flexibelere en efficiëntere processen in.

Het document benadrukt ook dat de toename in publieke uitgaven aan de digitalisering van de industrie de Industrie 4.0-markte versterkt.

In deze richting beweegt de Europese Union met een zekere stap. In februari 2020 presenteerde de Europese Commissie het "Witboek over Kunstmatige Intelligentie". Een gezamenlijke strategie tussen alle EU-landen die, zoals uitgelegd door haar voorzitter, Ursula von der Leyen, erop abzielt meer dan 20 miljard euro per jaar te trekken de komende tien jaar om te investeren in Kunstmatige Intelligentie (AI). Een cijfer dat verwacht wordt te bereiken met de bijdrage van de private sector en de co-financiering van de staten.

Publieke investeringen zullen Industrie 4.0 en technologische vooruitgang in de elektronica-industrie, de evolutie van cloud computing-technologieën en de implementatie van de Slimme fabriek boosten, volgens analisten van Infinium Global Research.

Organisaties uit verschillende sectoren zullen in staat zijn te profiteren van de voordelen van de toepassing van technologieën zoals machine learning in de industrie, maar bovenal zullen ze deel uitmaken van vier strategische gebieden voor deze technologie: keramiek, automotive, installaties en energiemanagement en voedsel.

De industriële sectoren die het meest zullen profiteren van machine learning

Bedrijven in de keramiek, automotive, energiemanagement en voedsel- en drankenmarkten profiteren al van de voordelen van AI-implementatie door machine learning-algoritmen.

Ze implementeren een technologie die hen in staat stelt om slecht en foutief gedrag te voorspellen, productieprocessen te optimaliseren en de markt of vraag diepgaand te analyseren om het beter te kennen en zo nauwkeuriger aan te passen aan klantbehoeften. Al dit door de verschillende toepassingen van machine learning.

Keramiek

In de keramieksector begint Kunstmatige Intelligentie (AI) een leidende rol te spelen.

Voordelen van machine learning in de keramieksector

Machine learning-algoritmen worden al gebruikt, met name in kwaliteitscontroleprocessen. Met diverse algoritmen is het mogelijk om het gedrag van het materiaal onder extreme temperaturomstandigheden te voorspellen en afwijkingen en tekortkomingen in de tegels te detecteren.

De studies die met de hulp van Kunstmatige Intelligentie (AI) worden uitgevoerd, zoeken het afwijkende gedrag van materialen tijdens het productieproces te voorspellen, wat het mogelijk maakt om de componenten te controleren en te gebruiken die betere weerstandscondities voldoen dan die momenteel geproduceerd worden. Aan de andere kant, door onjuiste patronen te herkennen, zijn ze in staat om anomalieën in producten vroegtijdig te detecteren, krimp verminderend en winstgevendheid verhogend.

Vandaag de dag vinden we al bedrijven die met deze technologie werken en deze in deze lijn of anderen gebruiken. Ze zijn vooral bedrijven in de keramiek, porselein keramische tegels en vloersectoren.

Automotive

In de automotive-sector is AI ook een technologie die steeds vaker gebruikt wordt om industriële processen te verbeteren. De automotive en alle gerelateerde sectoren gebruiken machine learning om hun omzet te verhogen.

Voordelen van machine learning in de automotive-sector

Deze industrie gebruikt dergelijke technologieën om predictieve analyse uit te voeren van componentduurzaamheid en in de vroege identificatie van anomalieën en defecten.

Een andere toepassing van machine learning in de automotive-sector is de optimalisatie van de supply chain.

Machine learning-technologieën vertegenwoordigen een gouden kans om het productieproces van bedrijven in de automotive-sector te verbeteren. In deze zin controleren ze beter, onder andere functies, de voorraadsniveaus die nodig zijn in de verschillende faciliteiten.

Steeds meer organisaties in de automotive-sector profiteren van de voordelen van machine learning om hun productieprocessen te verbeteren.

Installaties en energiemanagement

In de installaties- en energiemanagement-sector bevordert AI, door machine learning, grote vooruitgang.

Voordelen van machine learning in de installaties- en energie-efficiëntiesector

De introductie van deze technologie in dit gebied ontwikkelt slimme netwerken of smart grids.

Volgens de Business Insider-portal, zou dit type netwerk machine learning-technologie benutten om real-time analyse uit te voeren om de elektriciteitsvoorraad beter aan de vraag aan te passen door verbruikspatronen te identificeren, en om eventuele fouten of fraude die zich in de supply chain kunnen voordoen, te onderscheppen.

Andere vooruitgang in energiemanagement zou gerelateerd zijn aan het verbeteren van het beheer en de optimalisatie van het netwerk, de drop-in service, prijsoptimalisatie, groeivoorspelling per gebied, de detectie van verbruiks- en vraagpieken of het gedrag van bepaalde klanten of steden.

De implementatie van AI-technologie in het energiemanagement van steden brengt verschillende voordelen voor zowel particulieren als bedrijven. Volgens een studie van Juniper Research zullen slimme netwerken burgers ongeveer $14 miljard aan energiekosten besparen tot 2022.

Veel bedrijven in de sector profiteren al van deze voordelen, het energiemanagement van steden verbeterend met het gebruik van geavanceerde machine learning-platforms.

Voedsel

In de voedelsector draagt Kunstmatige Intelligentie (AI) door machine learning-algoritmen bij aan een kostenreductie en een kwaliteitsverbetering. Het doet dit in alle gebieden, in de voedsel- en drankenindustrie en in de horeca.

Voordelen van machine learning in de voedelsector

Machine learning-technologieën staan de industrie toe om een aantal cruciale voordelen te behalen om haar business te verbeteren. Een van deze voordelen is een analyse van de voedselmarkt om inzicht te krijgen in consumententrends en zo aan te passen aan wat de klant echt vraagt.

Een andere van de machine learning-toepassingen is gerelateerd aan de verbetering van hygiëne in een productiefabriek. Het kan gebruikt worden om te detecteren wanneer een machine vuil is en gereinigd moet worden of om de hygiëne van alle werknemers betrokken bij de productieketen te monitoren en controleren.

Machine learning wordt ook in de industrie gebruikt om de voedsel- en dranken-supply chain te optimaliseren.

Vandaag de dag zijn er diverse organisaties in de voedelsector die profiteren van AI en meer specifiek van machine learning.

Machine learning met Nexus Integra is mogelijk