机器学习
机器学习是人工智能的一个分支,系统通过识别数据中的模式来做出预测或决策,而不是遵循明确编写的规则。
借助机器学习,可以在历史数据上训练一个模型,而不是为每种情况都编写逐步的规则。该模型会从训练数据中提取统计关系和模式,并将其存储为内部参数。之后,它会利用这些学习到的模式,对全新的、此前未见过的数据做出预测。可用的相关且干净的数据越多,结果往往就越可靠。
大致可分为三种方法:监督学习,即模型在带标签的示例上进行训练;无监督学习,即模型自主在无标签数据中发现结构;以及强化学习,即系统通过试错和反馈进行学习。常见的技术从简单的决策树和线性模型,到复杂的神经网络不等。哪种方法最合适,取决于数据类型、具体任务,以及结果所需的透明度。
在企业中,机器学习常应用于数据量庞大、模式复杂到人工难以手动追踪的场景,例如需求预测、设备故障预测或质量偏差预测。然而,一个训练好的模型并不是一份固定不变的规则手册,随着流程和条件的变化,它需要定期接受检查并重新训练。同样重要的是,结果的质量直接取决于底层数据的质量和代表性。
实用示例
一家金属加工厂收集了三台铣床长达18个月的传感器数据,包括振动、温度和电流数据。一个机器学习模型在这些数据以及已记录的故障档案基础上进行训练,学会了识别通常在轴承故障发生前约48小时出现的模式。相比此前每400个运行小时进行一次的固定维护计划,团队现在能够收到有针对性的预警,第一年就将非计划停机时间减少了约30%。
Leanshift 如何提供帮助
机器学习能够揭示原本隐藏在流程中的数据模式,为持续改善提供额外的洞察来源。它并不能取代亲赴现场(Gemba)进行直接观察,而是与之相辅相成:Kaizen锻炼的是你的洞察力,而机器学习则让反复出现的模式在海量数据中变得清晰可见。最终目标是将这些洞察转化为更好的决策,并帮助现场更多的人自己发现并推动改善。
常见问题
机器学习总是需要大量数据吗?
并非绝对需要。一些方法在较小但干净、具有代表性的数据集上也能表现良好,不过更大的数据量通常能提高可靠性。
机器学习等同于人工智能吗?
不是。机器学习是人工智能的一个子领域。人工智能是更宽泛的术语,而机器学习描述的是让系统从数据中学习的一种具体方法。
如何判断一个模型是否真正可靠?
需要在训练过程中未使用过的数据上对其进行测试,并持续跟踪其预测准确度,因为现实中的流程会不断变化。