谈及人工智能，那么就不得不提机器学习，机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。但了解后我们发现，很多朋友知道人工智能，但对机器学习却一知半解。那么，到底该如何解释机器学习更容易理解呢？

在百度百科中机器学习的介绍是这样的：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。其实，通俗的来讲，机器学习就是一种赋予了机器学习的能力，让机器利用数据或者以往的一些经验，训练出模型，再根据模型进行预测，以优化计算机程序的性能标准。

如果以上的解释还是不能帮助你很好的理解机器学习，那么不妨随果酱君看一看如今机器学习在制造业中的应用，也许你会茅塞顿开。

质量检测

生产质量对企业至关重要，因此每个企业对产品质量都把控的很严。传统的生产方式都是等产品生产完成后再去做质检，这意味着不合格的产品将需要返工或者报废，工厂浪费的不仅是时间还有风险损失。不过，随着机器学习的深度应用，这种方式可能很快将成为过去。

通过机器视觉系统等技术，机器学习解决方案将给制造检测系统带来颠覆，也就是说在理想的情况下，传统的测试将在未来被完全取代。因为机器学习算法可以帮助系统在生产过程中进行检测和控制生产质量。即在每一个生产环节，都能保证能成功生产出合格的部件。

这里给大家举一个汽车车窗涂胶的例子。通过机器学习，可以实时对涂胶效果进行自动检测，系统将实际涂胶情况和标准样本做对比，检测涂胶位置是否正确、是否有漏胶断胶、涂胶宽度是否合理等等，进而控制涂胶质量。再进一步扩展，当机器视觉发现涂胶不合格时，能够及时给涂胶机反馈信号，令其修正参数，纠正错误。

设备维护

在过去，设备维护是一个让企业颇为头痛的问题，往往等到机器出现故障了才知道维修，并不能提前预知设备的停机时间。而在日常中，大多数工厂只能通过定期保养的方式来降低设备的故障率，但即使是丰富经验的工程师，也只能通过猜测的方式来判断设备可能存在的问题，准确率很低。

但随着工业互联网的推广应用，对设备维护也有了新的定义，预测性维护给现代工厂带来极大的便利。工厂给设备装上许多的传感器，通过实时监控机器的运行状态，提前预判机器可能出现的故障问题。机器学习在这里起着重要的作用，智能程序可以24小时不停监控机器的内部动作，甚至小到一个按钮。

当设备的数据值偏离正常状态，系统会提前警告可能的故障或失效。这样企业可以在设备故障发生之前进行及时修复，从而达到防止设备发生故障、减少非计划停机、降低维修成本、提高设备利用率和延长设备使用寿命的目的。此外，设备数据的分析可以让管理者更了解生产系统的现状，知道如何更合理的利用设备资源，从而减少工人成本和提升产品质量。

物流效率

企业大部分产品的制造都需要很多工序，从仓库取材到加工、装配、调试等，工序的繁多也意味着中间过程有大量的物流工作需要完成。因此，越来越多的企业考虑采用自动化运输来减少的人力投入和创造更多经济效益。

这时候，机器学习自主车辆为自动化物流铺平道路。人工智能已经成为自动化物流和公司内部物流系统的关键技术。只要通过深入学习，车辆就能够正确认识和理解周围的环境，顺利完成生产中的物流任务。

可以预测，在未来，无人驾驶运输系统将承担许多任务，它可以结合大数据预测需求和进行计划性工作，这将使补货过程可以自动化完成。

以上三点均为机器学习在制造业中的应用，通过这些你是否充分理解了机器学习呢？如果没有，也别烦恼，国匠学院开设的《AI-机器学习技术及其应用》课程为您排忧解难。届时将邀请领域内的权威专家——赵卫东老师带领学员们深入了解当下机器学习技术在世界范围内的最新发展，并结合实际案例分析和探讨机器学习的应用场景，给相关从业人员以指导和启迪！