机器学习和物联网：它如何对企业有利？

介绍

机器学习于 1959 年由一位名叫 Arthur Samuel 的发明家在 IBM 工作时引入。机器学习是人工智能的一部分，主要用于在人工智能的帮助下分析数据，识别模式并在较少人为干预的情况下做出决策。

机器学习通过提供统计方法和算法预测在数据科学中发挥着重要作用。此外，它有助于了解数据挖掘项目的关键见解。这些主要观点有助于快速做出正确的业务和应用程序开发决策。

物联网 (IoT) 是指连接到互联网的收集和共享数据的设备。借助具有成本效益的芯片和无线网络，可以轻松创建可在物联网中考虑的产品。在将传感器添加到对象以获得更多数字智能之后，这些物联网设备获得了巨大的增长。IoT（物联网）通过整合数字世界和物理世界，让世界变得更加灵敏、更加智能。

机器学习领域与物联网一起迅速发展。小型摄像头和其他物联网组件现在很容易在移动设备、计算机、交通控制系统、停车系统和家用电器上使用。全球制造了数以百万计的物联网设备，这些设备通过互联网收集保存在机器中的各种数据，让机器能够更准确地理解这些数据，并以一种简单的方式使它们更有用。

机器学习和物联网的市场规模

到 2021 年，机器学习的市场规模将达到 156.6 亿美元，预计到 2022 年将达到 210 亿美元。根据Fortune Business Insights 的数据，机器学习的市场规模将大幅增长至 2090 亿美元，CAGR 报告为38.8%。

根据IoT Analytics 的数据，企业物联网市场规模已增长至 1579 亿美元，复合年增长率为 22.4%，预计到 2027 年将扩大至 5250 亿美元。北美是物联网领域增长最快的市场。

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机器学习和物联网的好处

在了解了机器学习和物联网之后，让我们了解在业务运营中使用物联网和机器学习的优势。

自动化业务流程

机器学习和物联网有助于自动化企业中发生的日常任务。IoT 设备有助于访问更精确的数据，从而帮助在更短的时间内更高效地完成工作。业务流程自动化 (BPA)，在机器学习和物联网的帮助下，业务流程自动化 (BPA) 为企业带来了高达 40% 的生产力。自动化设施有助于简化工作并帮助组织中的其他员工专注于其他增值任务。

减少浪费

物联网和机器学习有助于通过减少浪费来提高企业的运营效率。IoT 传感器提供对业务无用的资源的详细信息，而机器学习在算法的帮助下呈现分析数据。

机器学习算法和物联网降低了效率低下，并有助于获得减少浪费的不同替代程序。

为供应链带来可见性

物联网的实施为供应链管理提供了最有利的支持。用于车辆和集装箱的物联网传感器提供关键细节，例如产品质量和实时数据。数据为供应链带来可见性。然而，物联网和机器学习的结合为您的业务提供了更大的可扩展性。机器学习使用物联网设备生成的实时数据，预测可能发生的干扰，并发出警告以进行相应的管理。

安全可靠

机器学习和物联网的结合在传感器和设备的帮助下迅速减少了潜在的安全和安全问题。该组合提供了一个安全的生态系统，可帮助组织管理和预测风险因素，包括财务、网络和许多其他因素。

机器学习和物联网的用例

如今，物联网和机器学习被用于各个领域，包括制造业、农业、医疗保健等。请查看下面的物联网机器学习行业用例列表。

农业物联网和机器学习

就人类活动而言，农业被认为是最基本的活动。根据一份报告，到 2050 年，世界粮食总产量必须增加 70%，才能跟上全球需求的步伐。农业行业期待机器学习和物联网的快速使用，因为连接的设备数量为 7000 万，这将在未来几年增加很多。

在现代农业时代，农民与农业过程之间的互动都是借助机器学习和物联网结合产生的数据来完成的。

医疗保健中的机器学习和物联网

医疗保健行业已经开始使用有助于实现医疗保健设施、内部诊断设施以及通过物联网和机器学习构建的疾病预测工具的技术。物联网提供所有类型的医疗设备，包括可穿戴设备和患者监控工具，以提醒患者和医生。

而机器学习提供了在物联网的帮助下获取医疗记录和提取集成数据的技术。有趣，对吧？假设您在同一行业并希望聘请具有 IoT 和 ML 专业知识的Python 开发人员来将您独特的医疗保健项目构想变为现实，那么您正走在组织成功的正确道路上。

制造业中的物联网机器学习

制造业中的物联网和机器学习通过帮助企业资源管理、维护和自动化工业流程产生了巨大影响。

企业资源管理

企业资源管理围绕资源管理、供应链管理、工作管理以及健康和安全举措展开。企业借助物联网传感器从资源（资产）中收集实时数据。

企业主通过为企业提供实时解决方案，快速调整智能资源管理系统以应对遇到的问题。

机器学习与物联网在企业资产管理中的几个共同优势包括高度响应的环境（生态系统）和运营效率的提高。

维护

物联网机器学习检测维护问题并提醒相关团队相应地解决问题，这项技术节省了大量劳动力和时间。该技术根据使用情况安排机器的维护周期。机器学习和物联网节省了不必要的维护成本。

关键要点

（言鼎科技）