24、工业物联网系统中的机器学习应用

工业物联网系统中的机器学习应用

1. 引言

人工智能、工业、机器人和自动化技术的发展，深刻影响了知识管理和决策过程，推动了多个领域迈向更智能的环境。工业物联网（IIoT）作为物联网的子集，融合了人工智能理论和技术，旨在实现工业资源的灵活配置和工业应用的快速适应。机器学习（ML）作为人工智能的重要组成部分，为工业物联网带来了新的解决方案，能够提高生产效率、降低成本，并增强系统的安全性和可靠性。

2. 工业物联网（IIoT）概述

工业物联网是物联网的一个子集，它将众多工业设备、传感器、执行器和人员连接在一起，实现数据的采集、管理和分析。其目标是通过无处不在的感知、网络互连和互操作系统，实现工业资源的灵活配置和工业应用的快速适应。工业物联网具有以下特点和优势：
- 新的工业应用见解 ：为工业应用带来新的视角，减少人工劳动和时间，为工业4.0奠定基础。
- 解决社交网络问题 ：支持解决拥塞控制、错误处理、路由选择和动态分段等社交网络问题。
- 核心技术支持 ：提供跳频信道、信息安全、确定性调度和时间同步等核心技术支持。
- 智能工业运营 ：借助数据分析实现智能工业运营，包括创新、大数据、自动化和网络物理系统。
- 远程监控和控制 ：帮助远程监控和控制制造和生产过程。

3. 机器学习对工业物联网的贡献

机器学习为工业物联网应用提供了智能行为，使数据能够以智能方式在现实世界和虚拟空间之间传输。它具有感知、理解