製造現場から生産現場に至るまで、製造業者はより正確な予測システムを導入することで、コストと時間の無駄を削減しながら、顧客の信頼と販売を獲得している。

意思決定の改善

生産のあらゆる段階に影響を与える意思決定の結果を予測することは、メーカーが今日直面する課題の1つだ。
多くの既存の分析アプリと技術は、最初にデータの因果関係を探し、メーカーが必要とするより大きな予測的洞察を提供するデータの欠落パターンを探す。
機械学習アプリは、大規模なデータセットに見られる予測パターンに基づいて意思決定と結果を最適化するように設計されている。
機械学習では、因果関係を探すのではなく、データの予測精度を高めて、プロセスの意思決定を改善することができる。
それはメーカーが直面する課題に最適だ。

機械学習アルゴリズムは本質的に反復的であり、特定のクエリまたは決定の最適な結果を継続的に学習および探索する。
指定されたデータセットとクエリに対して最適な結果に到達しないたびに、アルゴリズムは再び可能な限り最良の結果を見つけようとする。
これらの反復はしばしばミリ秒単位で行われ、大規模なデータセットの複雑なパターンを簡素化し、以前は利用できなかった洞察を提供する。

製造のスケーラビリティの革命