9、机器学习在制造业网络物理系统中的应用与发展

机器学习在制造业网络物理系统中的应用与发展

1. 机器学习模型评估与改进

在制造业中，为确保机器学习（ML）模型持续精准高效，制造商需采取一系列措施。
- 信息收集 ：持续收集能代表模型训练数据的信息，以此评估模型效果。
- 性能评估 ：运用性能指标定期评估，如每日或每周进行一次。
- 确定改进方向 ：找出模型未达预期之处，可能需修改ML公式或纳入新数据。
- 模型再训练或更新 ：必要时采用新算法或添加更多数据，保持模型的准确性和效率。

通过定期观察和评估模型性能，制造商能确保模型长期有效。

2. 营造创新与持续改进文化

ML发展迅速，新方法和工具不断涌现。制造商可通过营造创新文化紧跟ML最新进展，持续改进流程。具体行动如下：
- 鼓励试错 ：支持员工尝试前沿ML方法和工具，可通过概念验证研究或试点项目进行。
- 培训与教育 ：为员工提供ML最新进展的培训，如举办研讨会、讲座或提供在线课程。
- 奖励创新 ：对提出前沿ML解决方案的员工给予奖励，如奖金、晋升或在公司通讯中表彰。
- 建立创新文化 ：组建创新团队或定期举办创新研讨会。

营造创新与持续改进文化，能让制造商保持领先，不断优化流程。

3. 制造业中机器学习的伦理考量