機械学習から最も恩恵を受ける4つの業界

機械学習は、将来性が最も高く、業界に最大のメリットをもたらす AI の分野です。関連レポートによると、機械学習の市場規模は2025年までに967億米ドルに達すると予想されています。これは2018年の68億ドルと比べると大幅な増加となる。

今後数年間で、ビジネスを改善するために機械学習テクノロジーを選択する企業がますます増えるでしょう。

インダストリー4.0における機械学習

10 年前、産業分野におけるデジタル化プロセスを指すために「インダストリー 4.0」という言葉が造られました。それ以来、IoT、ブロックチェーン、そして機械学習、ディープラーニング、認知インテリジェンスなど、AIのあらゆる分野などの先進技術の実装に取り​​組む企業が増えています。

業界で機械学習などのテクノロジーを応用すると、生産性や製造効率が向上し、より迅速で柔軟かつ効率的なプロセスが可能になります。

この方向に向けて、EUは着実に前進しています。 2020年2月、欧州委員会は人工知能に関する白書を発表しました。 EU大統領が述べたように、EU諸国全体の共同戦略は、今後10年間で毎年200億ユーロを超える人工知能への投資を誘致することを目指している。この数字は民間部門の貢献と政府の共同出資によって達成されると予想されています。

公共投資は、インダストリー4.0とエレクトロニクス産業における技術の進歩、クラウドコンピューティング技術の開発、スマートファクトリーの導入を推進します。

さまざまな業界の企業が、機械学習などの技術を自社の業界に適用することでメリットを享受できるようになりますが、最も重要なのは、これらの企業がこの技術の 4 つの戦略的分野、すなわちセラミック、自動車、設備およびエネルギー管理、食品に携わることになる点です。

機械学習から最も恩恵を受ける産業分野

セラミック、自動車、エネルギー管理、食品・飲料市場の企業は、機械学習アルゴリズムを通じて実装された人工知能の利点からすでに恩恵を受けています。

彼らは、悪い行動や誤った行動を予測し、生産プロセスを最適化し、市場や需要を深く分析して理解を深め、顧客のニーズにより正確に適応できるようにするテクノロジーを実装しています。これらすべては、機械学習のさまざまなアプリケーションを通じて可能になります。

セラミック分野

陶磁器の分野では人工知能が主導的な役割を果たし始めています。機械学習アルゴリズムは、特に品質管理プロセスですでに使用されています。さまざまなアルゴリズムにより、極端な温度条件下での材料の挙動を予測し、タイルの異常や欠陥を検出することができます。

人工知能の助けを借りて行われる研究では、製造プロセス中の材料の異常な動作を予測し、現在製造されているものよりも耐性条件に適したコンポーネントを制御して使用することを可能にすることを目指しています。

一方、誤ったパターンを識別することで、製品の異常を早期に検出し、材料の無駄を減らし、収益性を高めることができます。

現在、すでにいくつかの企業がこの技術を使用し、この業界や他の分野に応用しています。まず、これらは陶磁器、磁器、床材業界の企業です。

自動車

自動車分野でも、産業プロセスの改善に AI がますます活用されるようになっています。自動車業界および関連するすべての業界では、売上を増やすために機械学習を利用しています。業界ではこの技術を、部品の耐久性の予測分析や、異常や欠陥の早期発見に活用しています。

自動車業界における機械学習のもう 1 つの応用は、サプライ チェーンの最適化です。これは自動車業界の企業にとって生産プロセスを改善する絶好の機会です。この意味で、それらは、他の機能の中でも、さまざまな施設で必要な在庫レベルをより適切に制御することを可能にします。

ますます多くの自動車会社が、生産プロセスを改善するために機械学習を活用しています。

設置とエネルギー管理

設置とエネルギー管理の分野では、AI が機械学習を通じて大きな進歩を推進しています。この分野におけるこの技術の導入により、スマート ネットワークやスマート グリッドが開発されます。このタイプのネットワークは、機械学習技術を使用してリアルタイム分析を実行し、消費パターンを特定して需要に合わせて電力供給をより適切に調整し、サプライチェーン全体で発生する可能性のある障害や不正行為を阻止します。

エネルギー管理におけるその他の進歩には、ネットワークの管理と最適化の改善、戸別サービス、価格の最適化、地域別の成長予測、消費と需要のピークや特定の顧客や都市の行動の検出などが含まれます。

都市エネルギー管理における AI 技術の応用は、個人と企業にさまざまな利点をもたらします。ある調査によると、スマートグリッドにより、2022年までに国民のエネルギーコストが約140億ドル節約されるという。業界の多くの企業はすでに、高度な機械学習プラットフォームを使用して都市のエネルギー管理を改善し、これらのメリットを享受しています。

食品業界

食品分野では、機械学習アルゴリズムによる人工知能がコスト削減と品質向上に役立ちます。これは、食品・飲料業界やレストラン業界を含むすべての分野で行われます。これにより、業界はビジネスを改善するための多くの重要な利点を獲得できます。こうした強みの 1 つは、食品市場を分析して消費者の動向を理解し、顧客が本当に求めているものに適応することです。

機械学習のもう 1 つの応用は、生産工場の衛生状態の改善に関連しています。機械が汚れていて清掃が必要かどうかを検出したり、生産チェーンに関与するすべての作業員の衛生状態を監視およびチェックしたりするために使用できます。

機械学習は、食品や飲料のサプライチェーンを最適化するために業界でも使用されています。今日、食品業界の多くの企業が人工知能、特に機械学習の恩恵を受けています。​