预测性维护：工业 4.0下人工智能如何改变机器设备维护方式
生产设备出问题这种事一定会发生！这是生产领域不可避免的问题。但如何做好提前准备就可以决定故障造成影响的规模。如果能在故障变成绊脚石之前找到它们，可能就会完全消除中断生产的风险。 这正是预测性维护的目的：利用数据，使技术人员能够预测何时何地可能发生的潜在问题，这意味着可以及时采取必要的纠正措施。 预测性维护有两个主要的使用情况： 将设备宕机的风险降到最低：也就是说，当某些功能不工作的时候，要及时发现并在造成停产之前实施修复。 寻找数据中的现有关系：也就是说，检查现有的数据，查看异常的地方，并预测运行参数的变化。 哪些行业可以从使用预测性维护中受益？这是将在本文中探讨的问题，但在这之前，先总结一下关键的收获。 主要收获： 预测性维护将在工业4.0中发挥关键作用 将帮助企业利用数据更好地管理机器设备 数据不..
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AI如何改善零售业的11种发力点
AI如何改善零售业的11种发力点 人工智能（AI）时代的到来，很多零售业公司都想尽可能的去拥抱和尝试这个变化，但是从哪里开始去尝试呢？在零售业中使用人工智能的发力点没有限制。然而，可以从一些典型的举措开始实施，使您的零售业务更具竞争力。在这里，我列举涵盖了人工智能可以在零售业的11种发力点： 1. 预测消费者偏好的变化机器学习算法可以分析大量的历史和新兴数据，以识别行业模式和转变。零售商可以利用这些洞察力来预测消费者偏好即将发生的变化，然后采取积极主动的措施来保持公司战略的正确性。 2. 改善客户体验创新的购物应用为零售商提供了改造客户体验的重要机会。这可以从线上开始，根据购物者的喜好定制更有针对性的广告，但也可以扩展到使用地理定位等功能，分享基于购物者位置的实时推荐。但它也可以扩展到使用地理定位等功能，根..
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面对AI（人工智能） ML（机器学习） data science（数据科学） 不再傻傻分不清 Artificial intelligence (AI) is hyped: Hype about AI is at its peak, but AI must be distinguished from data science and ML. Of course, data science is a core discipline for the development of AI, and ML is a core enabler of AI, but this is not the whole story. ML is about creating and training models; AI is ab..
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