機器學習是AI的一個分支，具有最大的未來潛力并為行業帶來最大的利益。據相關報告顯示，到2025年，機器學習市場規模將達到967億美元。與2018年的68億美元相比，這將是一個巨大的增長。

在未來幾年，越來越多的公司將選擇機器學習技術來改善他們的業務。

工業4.0中的機器學習

十年前，工業4.0這個術語被創造出來，指的是工業部門的數字化過程。從那時起，我們看到該領域中越來越多的公司致力于實施先進技術，如物聯網、區塊鏈和AI的所有分支：機器學習、深度學習、認知智能等。

機器學習等技術在行業中的應用有助于提高生產率、制造效率，并允許更快、更靈活和更高效的流程。

在這個方向上，歐盟正邁著堅定的步伐向前邁進。2020年2月，歐盟委員會發布了《AI白皮書》。正如歐盟主席所說，所有歐盟國家的聯合戰略旨在未來十年每年吸引超過200億歐元投資AI。這一數字預計將通過私營部門的貢獻和國家的共同融資來實現。

公共投資將推動工業4.0和電子行業的技術進步、云計算技術的發展和智能工廠的實施。

來自不同行業的企業將能夠受益于機器學習等技術在行業中的應用優勢，但最重要的是，他們將是該技術的四個戰略領域的一部分，也就是陶瓷、汽車、安裝和能源管理和食品。

將從機器學習中獲益最多的工業部門

陶瓷、汽車、能源管理以及食品和飲料市場的公司已經受益于通過機器學習算法實現AI的優勢。

他們正在實施一種技術，使他們能夠預測糟糕和錯誤的行為，優化生產流程，深入分析市場或需求，以便更好地了解它，從而更精確地適應客戶的需求。所有這些都是通過機器學習的不同應用實現的。

陶瓷領域

在陶瓷領域，AI開始發揮主導作用。機器學習算法已經被使用，尤其是在質量控制過程中。通過各種算法，可以預測材料在極端溫度條件下的行為，并檢測瓷磚中的異常和缺陷。

在AI的幫助下進行的研究試圖預測材料在制造過程中的異常行為，從而有可能控制和使用比目前制造的更符合阻力條件的組件。

另一方面，通過識別不正確的模式，他們能夠盡早發現產品中的異常情況，減少浪費材料情況，增加盈利能力。

如今，我們已經發現一些公司正在使用這項技術，并將其用于這一行業或其他領域。首先，它們是陶瓷、瓷器和地板行業的公司。

汽車領域

在汽車領域，AI也越來越多地被用于改善工業流程。汽車和所有相關行業都在使用機器學習來增加他們的營業額。該行業正在使用這種技術進行組件耐久性的預測分析，并在早期識別異常和缺陷。

機器學習在汽車行業的另一個應用是供應鏈的優化。這是改善汽車行業公司生產流程的絕佳機會。在這個意義上，它們除其他職能外，更好地控制不同設施所需的庫存水平。

越來越多的汽車企業正在利用機器學習的優勢來改善他們的生產過程。

安裝及能源管理

在安裝和能源管理領域，AI通過機器學習推動了巨大的進步。這種技術的引入在這個領域正在發展智能網絡或智能電網。該類型的網絡將利用機器學習技術進行實時分析，通過識別消費模式來更好地調整電力供應以滿足需求，并攔截可能發生在整個供應鏈中的任何故障或欺詐。

能源管理方面的其他進展將涉及改進網絡的管理和優化、上門服務、價格優化、按地區預測增長、發現消費和需求高峰或某些客戶或城市的行為。

AI技術在城市能源管理中的應用，給個人和企業帶來了不同的優勢。據一項研究顯示，到2022年，智能電網將為市民節省約140億美元的能源成本。該行業的許多公司已經獲得了這些好處，通過使用先進的機器學習平臺改善城市的能源管理。

食品領域

在食品領域，通過機器學習算法的AI有助于降低成本和提高質量。它在食品和飲料行業以及餐飲行業等所有領域都這樣做。這使得該行業獲得許多關鍵優勢以改善其業務。這些優勢之一是分析食品市場，以了解消費趨勢，從而適應客戶的真正需求。

機器學習的另一個應用與改善生產工廠的衛生有關。它可以用來檢測機器是否臟污，是否需要清洗，或監控和檢查所有參與生產鏈的工人的衛生。

機器學習也被用于工業中優化食品和飲料供應鏈。如今，食品行業的許多企業都受益于AI，更確切地說，受益于機器學習。