深度學習在工業(yè)4.0中的重要性｜觀察

工業(yè)部門每天都面臨著新的挑戰(zhàn)和環(huán)境變化，所有的資源都是有限的，必須最大限度地利用這些資源，以實現(xiàn)事半功倍的效果。

基于數(shù)字化的新技術的出現(xiàn)，為該行業(yè)前所未有的優(yōu)化打開了一扇可能性和機會的窗口，被稱為工業(yè)4.0。為此，必須收集、理解和智能利用工業(yè)商業(yè)環(huán)境中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)：發(fā)票、生產(chǎn)、采購、人為因素、能源供應等等。

在這種工廠數(shù)字化中，工業(yè)4.0使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)作為數(shù)據(jù)連接和流動的載體，并且可以使用結(jié)合機器學習的管理和控制平臺，優(yōu)化基于人工智能學習流程。但在這條通往未來的道路上，一種新的方法已經(jīng)出現(xiàn)，它走得更遠，那就是深度學習。

但什么是深度學習，它在工業(yè)4.0中有哪些應用？在本文中，我們將解釋需要了解的關于這個革命性系統(tǒng)的所有信息，該系統(tǒng)在工業(yè)過程和決策的自動化方面具有巨大的優(yōu)勢。

什么是深度學習？

深度學習是機器學習的一部分，通過發(fā)展機器學習領域，它又向前邁進了一步。這一人工智能學科能夠生成自動學習的算法，而無需操作員監(jiān)督學習，這在分析任何工業(yè)環(huán)境中生成的數(shù)百萬數(shù)據(jù)方面是一個巨大的進步。

超越機器學習

深度學習使用類似于神經(jīng)系統(tǒng)組織的結(jié)構(gòu)，通過像人工神經(jīng)元一樣的處理單元層。換句話說，深度學習不是通過人類預定義的方程來組織數(shù)據(jù)，而是訓練系統(tǒng)自己學習檢測感知元素的現(xiàn)有特征。

這種“無監(jiān)督機器學習”的不同之處在于，機器學習依賴于人類提供的數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量來驗證行為模式，而深度學習能夠自行檢測數(shù)據(jù)的質(zhì)量，無需任何事先配置。只需輸入數(shù)據(jù)和必要的培訓，該系統(tǒng)就可以修改處理感知信息的網(wǎng)絡，以正確的方式得出自己的結(jié)論。

這種差異使其成為一個更快、更高效的系統(tǒng)，有助于在所有工業(yè)流程中做出更好的決策。

通過使用類似于神經(jīng)系統(tǒng)組織的神經(jīng)網(wǎng)絡，深度學習能夠快速可靠地分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這在工業(yè)4.0中具有巨大的應用。

深度學習在工業(yè)4.0中的應用

深度學習在工業(yè)4.0中有很多應用。這種工業(yè)過程的自動化，在金融或醫(yī)療保健等眾多領域具有巨大的可能性，而且在化學、農(nóng)業(yè)食品、陶瓷、石油和天然氣行業(yè)等領域也具有巨大的潛力。

該系統(tǒng)目前被認為是最好的數(shù)據(jù)分類器，這使得它成為一項非常有趣的技術，可以應用于那些試圖將自己與競爭對手區(qū)分開來的工廠。

深度學習在工業(yè)4.0中的一些應用是：

識別生產(chǎn)系統(tǒng)中的新零件：深度學習可以檢測以前沒有感知到的部分。多虧了人工神經(jīng)網(wǎng)絡，系統(tǒng)從那些它已經(jīng)知道的圖像中學習，能夠檢測到它是一個新零件而無需指出它。

智能故障檢測：一旦該系統(tǒng)學習，它就能夠識別尺寸或形狀的缺陷，而無需對所有可能的變量進行分類。通過深度學習，制造缺陷的檢測是完全自動化的。

設施訪問的安全認證：自動生物特征識別，可確保建筑物、具有敏感數(shù)據(jù)的房間、工廠通道和設施其他區(qū)域的安全。

由于其先進的識別系統(tǒng)和與生產(chǎn)網(wǎng)絡的互連，控制零件制造供應鏈中的投入量。

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