利用人工智能和机器学习更好地跨行业部署自动化

Forrester预测，过去几年，许多企业都在智能自动化方面进行了投资，该行业将继续从2016年的2.5亿美元增长到2023年的120亿美元。随着越来越多的公司认识到并接受人工智能（AI）和机器学习（ML）的潜力，以扩大价值创造，企业正在逐渐重塑。将 AI 和 ML 与业务集成的公司能够对其关键流程（产品开发、生产和分销、质量检查、订单履行、资源管理、营销、客户关系和管理等）进行前所未有的快速变革。

人工智能 （AI） 包括广泛的尖端技术，如机器学习 （ML）、深度学习 （DL）、光学字符识别 （OCR）、语音识别等，与机器人技术相结合，可为多个工业领域的组织创建智能自动化。

让我们看看其中一些技术如何帮助全球各行各业在其业务中实施自动化。使用机器学习进行异常检测

通过机器学习进行的异常检测可以广泛用于自动化设备的运行状况监控，方法是借助智能传感器设备检测振动、声音、温度等各种属性的异常。这对于识别设备的早期磨损并避免灾难性损坏非常有用。它可以捕捉到人眼可能错过的最小缺陷。数据不断从传感器收集，并使用不同的技术进行预处理，例如数据清理，集成，转换和减少数据挖掘。可以根据提取特征所需的属性类型选择技术，并根据特征应用各种机器学习算法来检测异常。

通过深度学习实现更智能、更安全的汽车

对于自动驾驶汽车来说，识别道路上的物体/行人至关重要，无论是白天还是黑夜，晴朗还是有雾/多云的天气。为了自动驾驶汽车的成功，汽车公司将先进的驾驶员辅助系统与热成像技术相结合。在热像仪捕获的图像数据集上实施深度学习算法，可以在任何天气条件下和一天中的任何时间识别行人。根据行人/物体的距离，它可以覆盖图像的较大部分或图像的较小部分。很少有深度学习算法，如Fast R-CNN或YOLO，可以通过执行以下步骤从很远的距离识别行人/物体：

将图像分类为行人/汽车/物体等类别

查找特定类所在的图像区域

这项技术增强了汽车行业，使自动驾驶汽车在道路上更安全、更高效，从而确保其成功。

使用基于 OCR 的自动视觉检测对制造进行自动化质量控制

传统上，制造工厂的质量控制（QC）由人类专家执行。但是，在自动化视觉检测系统上运行的深度学习算法的帮助下，通过根据训练期间提供给算法的图像识别好的和坏的制造产品，实现了QC过程的自动化。它可以重复、一致且无任何损耗地识别制造缺陷。这在涉及火灾、化学品等的危险制造环境中尤其有用，在这些环境中，人员接触不安全。OCR是另一种使用深度学习来识别字符的技术。在制造过程中，自动化由于疲劳或随意行为而出现人为错误的流程非常有用。这些活动包括验证批号、批号、有效期等。各种CNN架构，如LeNet，Alexnet等，可用于这种自动化，也可以定制以达到所需的精度。

利用机器学习改进银行决策

对于世界各地的银行业来说，放贷是一项巨大的业务。贷款的价值以及是否批准贷款完全取决于个人或企业偿还贷款的可能性。因此，确定信誉是该业务成功的最重要决定。除了信用评分外，还考虑了申请人年龄、收入、债务收入比等各种其他参数来做出这些决定，这使得整个过程非常复杂和耗时。为了节省时间并加快流程，可以使用经过训练的机器学习算法（如随机森林和支持向量机 （SVM））来预测和分类申请人的信誉。决策中涉及的所有参数的数据可用于使用上述算法训练监督 ML 模型，并且训练后的模型可用于预测贷款是否应该受到制裁。这可以简化申请人的分类，并有助于贷款制裁决策。

正如我们所看到的，AI – ML不再是未来。此时此地，创造了机器与人类协作的新愿景，并将企业推向新的高度。VOLANSYS 机器学习服务可帮助各个工业领域的组织开发基于专有或开源算法/框架的定制解决方案，这些算法/框架可在云和边缘处理数据并运行复杂的算法。我们的团队使用最新的工具和技术帮助构建、训练、验证、优化、部署和测试机器学习模型。这可确保更快地制定决策、提高生产力、业务流程自动化以及更快的业务异常检测。

审核编辑：郭婷