利用深度学习实现工业 4.0：卓越运营的关键

工业领域每天都面临新的挑战和环境的变化，资源有限，必须最大限度地开发利用，才能事半功倍。

基于数字化的新技术的出现为该行业前所未有的优化打开了一扇可能性和机会之窗，采用了工业 4.0 的名称。为此，必须收集、理解和智能利用工业商业环境中产生的大量数据：发票、生产、采购、人为因素、能源供应等等。

在工厂的数字化过程中，工业4.0使用工业物联网（IIoT）作为数据连接和流动的载体，并且可以使用包含机器学习的管理和控制平台来基于人工智能学习来优化流程。但在这条通向未来的道路上，出现了一种更进一步的新方法，即深度学习。

7 工业物联网应用

但什么是深度学习以及它在工业 4.0 中的应用是什么？在本文中，我们将解释您需要了解的有关这一革命性系统的所有信息，该系统在工业流程和决策的自动化方面具有巨大的优势。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一部分，并且通过发展机器学习领域而更进一步。这门人工智能学科能够生成自动学习的算法，无需操作员监督学习，这在分析任何工业环境中生成的数百万数据方面是一个巨大的进步。

机器学习，你需要知道的一切

超越机器学习

深度学习通过类似于人工神经元的处理单元层使用类似于神经系统组织的结构。换句话说，深度学习不是通过人类预定义的方程来组织数据，而是训练系统学习自行检测感知元素的现有特征。

这种“无监督机器学习”的区别在于，机器学习依赖于人类提供的数据的数量和质量来验证行为模式，而深度学习能够自行检测数据的质量，而无需任何事先配置 。只需输入数据和必要的训练，该系统就可以修改处理感知信息的网络，以正确的方式得出自己的结论。

这种差异使其成为一个更快、更高效的系统，有助于在所有工业流程中做出更好的决策。

通过与类似于神经系统组织的神经网络一起工作，深度学习能够快速可靠地分析非结构化数据，这在工业4.0中有巨大的应用。

深度学习在工业4.0中的应用

深度学习在工业 4.0 中有很多应用。这种工业流程的自动化在金融或医疗保健等众多行业中具有巨大的可能性，而且也适用于化学、农业食品、陶瓷、石油和天然气行业等。

该系统目前被认为是最好的数据分类器，这使得它成为一项非常有趣的技术，可以在寻求从竞争对手中脱颖而出的工厂中实施。

深度学习在工业 4.0 中的一些应用包括：

• 识别生产系统中的新零件 。深度学习可以检测以前没有被感知到的部分。借助人工神经元网络，系统可以从已知的图像中学习，无需指示即可检测到它是新部件。
• 智能故障检测 。一旦该系统学习，它就能够识别尺寸或形状的缺陷，而无需对所有可能的变量进行分类。通过深度学习，制造缺陷的检测完全自动化。
• 对设施访问进行安全身份验证 。自动生物识别可确保建筑物、具有敏感数据的房间、工厂通道和设施其他区域的安全。
• 控制输入数量 得益于其先进的识别系统以及与生产网络的互连，在零部件制造的供应链中。

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工业 4.0 的深度学习应用不断发展，是该行业竞争优势和差异化的关键。

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