機器學習，是指計算機程序通過經驗來提高任務處理性能的行為。讓機器能夠學習模仿人類大腦并自動處理與分析海量數據，這對于人類來說可不是輕而易舉的事情。那么機器學習是如何幫助我們解決實際問題的呢？

傳統工業時代，人類在生產過程中會通過手動運行機器并觀察其運作模式總結經驗，而進入工業4.0時代，機器開始學習模型，代替人工進行重復而復雜的工作。據統計，目前全球已經有150億臺機器連接了互聯網，到 2020 年，這一數值將超過 500億臺。麥肯錫預測，隨著智能機器設備的普及，到 2025 年，“智能工廠”的產值將高達 3.7 萬億美元。

產值提高的同時，伴隨而來的是工業設備產生的“鋪天蓋地”的數據，只有“會學習”的智能機器，才能從大量數據中挖掘出價值。機器學習看似是一成不變的在反復收集、存儲和分析數據，但相比傳統生產方式，隨著機器學習算法和計算能力的提高，它可以濾除不必要數據，識別不一致數據，并找到新的數據支持。在易于管理的同時，也為工業生產帶來了重要價值。

從框架到流程 機器學習著眼未來預測

英特爾利用標準工業物聯網（IIoT）框架區分數據與邏輯，讓機器學習可以基于三個主要組成部分實現預測分析。

連通性：機器學習對現有傳感器中的可用數據，以及可以通過集成新的傳感器收集的數據進行識別，根據數據源和數據類型將信息結構標準化，最終能夠簡化數據集成。服務導向架構（SOA）可以使未來變化造成的影響降到最低，還能根據當前環境實現快速更新。

數據轉換：為了通過第三方工具和開源工具實現可視化分析，英特爾提供了標準化的數據結構。這些數據結構保留了獨有的數據源及其他識別元素，確保我們能夠追溯結構的信息來源，利用標準信息結構簡化數據集成。

建立數據等級：最開始英特爾通過單一工具來識別機器行為，之后不斷在框架中加入相同類型的其他工具，用來了解這些工具在不同情境中的行為，并通過數據挖掘建立了工具、流程和產品之間的聯系，構成了自動化模型。

在生產制造領域，任何延遲、故障或錯誤都可能導致生產“單元”中斷。工廠里有成千上萬臺機器，僅僅靠人工去檢查和修復，勢必需要耗損大量的人力資源。通過機器學習，設備能夠更好地理解數據，提前自我修復，并進行預防性的維護。英特爾致力于利用機器學習來幫助判斷設備的健康狀態以及預測晶片質量，最大限度地提高生產效率。

從數據到價值 機器學習簡化分析過程

在數據處理中，基于單一數據進行分析往往容易出現偏差，所以在處理過程中需要考慮具體的情景。比如，在測量發動機排氣管的內部壓力時需要考慮啟動發動機，以及水流經排氣管所需的時間、溫度以及狀況發生時發動機的狀態等因素。

英特爾在機器學習過程中會不斷結合其他數據源，加強對于工具和流程狀態的理解，增強超量值和流程中其他情境之間的關系，最大化數據應用的價值。

機器學習現在已廣泛應用于多個行業，汽車、航空和石油天然氣等行業都是主要受益者。它能夠基于計算機程序學習數據，無需進行編程就可根據經驗自主改進。探索永無止境，對于機器學習，英特爾將繼續深化見解并致力于為智能制造帶來更大的利益。