機器學習，是指計算機程序通過經(jīng)驗來提高任務處理性能的行為。讓機器能夠學習模仿人類大腦并自動處理與分析海量數(shù)據(jù)，這對于人類來說可不是輕而易舉的事情。那么機器學習是如何幫助我們解決實際問題的呢？

傳統(tǒng)工業(yè)時代，人類在生產(chǎn)過程中會通過手動運行機器并觀察其運作模式總結經(jīng)驗，而進入工業(yè)4.0時代，機器開始學習模型，代替人工進行重復而復雜的工作。據(jù)統(tǒng)計，目前全球已經(jīng)有150億臺機器連接了互聯(lián)網(wǎng)，到 2020 年，這一數(shù)值將超過 500億臺。麥肯錫預測，隨著智能機器設備的普及，到 2025 年，“智能工廠”的產(chǎn)值將高達 3.7 萬億美元。

產(chǎn)值提高的同時，伴隨而來的是工業(yè)設備產(chǎn)生的“鋪天蓋地”的數(shù)據(jù)，只有“會學習”的智能機器，才能從大量數(shù)據(jù)中挖掘出價值。機器學習看似是一成不變的在反復收集、存儲和分析數(shù)據(jù)，但相比傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，隨著機器學習算法和計算能力的提高，它可以濾除不必要數(shù)據(jù)，識別不一致數(shù)據(jù)，并找到新的數(shù)據(jù)支持。在易于管理的同時，也為工業(yè)生產(chǎn)帶來了重要價值。

從框架到流程 機器學習著眼未來預測

英特爾利用標準工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）框架區(qū)分數(shù)據(jù)與邏輯，讓機器學習可以基于三個主要組成部分實現(xiàn)預測分析。

連通性：機器學習對現(xiàn)有傳感器中的可用數(shù)據(jù)，以及可以通過集成新的傳感器收集的數(shù)據(jù)進行識別，根據(jù)數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型將信息結構標準化，最終能夠簡化數(shù)據(jù)集成。服務導向架構（SOA）可以使未來變化造成的影響降到最低，還能根據(jù)當前環(huán)境實現(xiàn)快速更新。

數(shù)據(jù)轉換：為了通過第三方工具和開源工具實現(xiàn)可視化分析，英特爾提供了標準化的數(shù)據(jù)結構。這些數(shù)據(jù)結構保留了獨有的數(shù)據(jù)源及其他識別元素，確保我們能夠追溯結構的信息來源，利用標準信息結構簡化數(shù)據(jù)集成。

建立數(shù)據(jù)等級：最開始英特爾通過單一工具來識別機器行為，之后不斷在框架中加入相同類型的其他工具，用來了解這些工具在不同情境中的行為，并通過數(shù)據(jù)挖掘建立了工具、流程和產(chǎn)品之間的聯(lián)系，構成了自動化模型。

在生產(chǎn)制造領域，任何延遲、故障或錯誤都可能導致生產(chǎn)“單元”中斷。工廠里有成千上萬臺機器，僅僅靠人工去檢查和修復，勢必需要耗損大量的人力資源。通過機器學習，設備能夠更好地理解數(shù)據(jù)，提前自我修復，并進行預防性的維護。英特爾致力于利用機器學習來幫助判斷設備的健康狀態(tài)以及預測晶片質量，最大限度地提高生產(chǎn)效率。

從數(shù)據(jù)到價值 機器學習簡化分析過程

在數(shù)據(jù)處理中，基于單一數(shù)據(jù)進行分析往往容易出現(xiàn)偏差，所以在處理過程中需要考慮具體的情景。比如，在測量發(fā)動機排氣管的內(nèi)部壓力時需要考慮啟動發(fā)動機，以及水流經(jīng)排氣管所需的時間、溫度以及狀況發(fā)生時發(fā)動機的狀態(tài)等因素。

英特爾在機器學習過程中會不斷結合其他數(shù)據(jù)源，加強對于工具和流程狀態(tài)的理解，增強超量值和流程中其他情境之間的關系，最大化數(shù)據(jù)應用的價值。

機器學習現(xiàn)在已廣泛應用于多個行業(yè)，汽車、航空和石油天然氣等行業(yè)都是主要受益者。它能夠基于計算機程序學習數(shù)據(jù)，無需進行編程就可根據(jù)經(jīng)驗自主改進。探索永無止境，對于機器學習，英特爾將繼續(xù)深化見解并致力于為智能制造帶來更大的利益。