5、工业机器学习与监督学习的应用与原理

工业机器学习与监督学习的应用与原理

1. 工业机器学习的应用领域

工业机器学习在多个领域展现出了巨大的潜力，改变了传统的工作模式和效率。

1.1 自主采矿

机器学习引入采矿业后，使得采矿机器人能够在人类无法安全作业的环境中工作。采矿过程也更具可预测性，因为整个过程由机器学习进行端到端的规划和执行。此外，自主采矿还为从太空或其他行星开采原材料提供了可能。

1.2 自主铁路维修

自主铁路维修是一种机器学习解决方案，它借助移动系统对轨道进行高科技扫描，检测问题后使用工业材料进行3D打印以完成小修，还能派出维修单元更换轨道，形成无需人工协助的中央轨道维修设施，对铁路运营意义重大。

1.3 机器预测性维护

物联网和监控与数据采集（SCADA）系统将系统的完整状态反馈给机器学习环境，机器学习可直接控制并实时修正系统，确保系统具有高平均无故障时间（MTBF）和低平均修复时间（MTTR），通过预测故障来避免故障发生并控制维修时间。

1.4 增强型医疗保健

机器学习在医疗保健系统的应用是未来医疗的重大变革。它能以普通医护人员无法达到的精度和速度分析医疗环境数据，可穿戴电子健康产品的引入增强了医疗服务提供者对患者的监测能力，能在问题恶化前进行干预，未来持续的医疗服务将成为常态，医护人员将主要处理复杂或未知的医疗紧急情况。

2. 工业机器学习的核心系统要求

2.1 数据湖

数据湖可在一个独特的集中式存储库中存储任意规模的结构化和非结构化数据，无需预先对数据进行结构化处理。它还支持多种分析，如SQL查询