机器学习解决工业4.0的易变性

的突飞猛进使工业4.0时代即将到来，然而现实发展仍存在许多风险因素。本文首先分析了工业4.0时代的易变性、不确定性、复杂性和模糊性问题。这四个风险因素源于宝洁公司提出的VUCA战略，这里的VUCA是它们的英文首字母，该战略被广泛用于行业分析之中，目的是根据预期目标提出解决风险的措施。利用机器学习，是解决工业4.0时代的VUCA问题的最佳途径。

工业4.0时代到来

工业4.0最初在2011年由德国提出，是指为促进工业制造数字化而制定的高科技项目战略，从而打造完全自动化的制造行业。目前，工业4.0已经应用了最先进的科学技术：云计算、物联网、大数据、射频识别、协同开发等。其中以物联网技术和大数据技术最为知名。

(1)物联网技术与工业4.0

物联网(Internet of Things，简称IoT)最初由美国麻省理工学院工业自动识别中心的创始人凯文阿什顿在1999年提出，指将一切通过高度智能化的交互系统连接，从而形成自动化的世界。这里的“智能”指利用先进的通信和互联网技术，有效处理信息，并形成“智能产业”。物联网设备之间的交互动作，让它们彼此获得信息，使得设备自身可以监控业务流程、提高生产效率，进而节省成本，做出更好地决策。

物联网技术可以被分为四个阶段：

1. 数据传感阶段：工业生成的数据通过传感器感测，并收集传输到最近的基站等待处理;
2. 整理加工阶段：对数据进行整理和处理，并根据需要进行相应转换;
3. 预处理阶段：利用边缘技术处理系统在数据传输到中心前进行预处理;
4. 存储维护阶段：生成的数据被存储维护，为后续分析建立基础;

（编辑：淮南站长网）

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