机器学习，是指计算机程序通过经验来提高任务处理性能的行为。让机器能够学习模仿人类大脑并自动处理与分析海量数据，这对于人类来说可不是轻而易举的事情。那么机器学习是如何帮助我们解决实际问题的呢？
传统工业时代，人类在生产过程中会通过手动运行机器并观察其运作模式总结经验，而进入工业4.0时代，机器开始学习模型，代替人工进行重复而复杂的工作。据统计，目前全球已经有150亿台机器连接了互联网，到 2020 年，这一数值将超过 500亿台。麦肯锡预测，随着智能机器设备的普及，到 2025 年，“智能工厂”的产值将高达 3.7 万亿美元。
产值提高的同时，伴随而来的是工业设备产生的“铺天盖地”的数据，只有“会学习”的智能机器，才能从大量数据中挖掘出价值。机器学习看似是一成不变的在反复收集、存储和分析数据，但相比传统生产方式，随着机器学习算法和计算能力的提高，它可以滤除不必要数据，识别不一致数据，并找到新的数据支持。在易于管理的同时，也为工业生产带来了重要价值。
从框架到流程 机器学习着眼未来预测
英特尔利用标准工业物联网（IIoT）框架区分数据与逻辑，让机器学习可以基于三个主要组成部分实现预测分析。
●连通性：机器学习对现有传感器中的可用数据，以及可以通过集成新的传感器收集的数据进行识别，根据数据源和数据类型将信息结构标准化，最终能够简化数据集成。服务导向架构（SOA）可以使未来变化造成的影响降到最低，还能根据当前环境实现快速更新。
●数据转换：为了通过第三方工具和开源工具实现可视化分析，英特尔提供了标准化的数据结构。这些数据结构保留了独有的数据源及其他识别元素，确保我们能够追溯结构的信息来源，利用标准信息结构简化数据集成。
●建立数据等级：最开始英特尔通过单一工具来识别机器行为，之后不断在框架中加入相同类型的其他工具，用来了解这些工具在不同情境中的行为，并通过数据挖掘建立了工具、流程和产品之间的联系，构成了自动化模型。
在生产制造领域，任何延迟、故障或错误都可能导致生产“单元”中断。工厂里有成千上万台机器，仅仅靠人工去检查和修复，势必需要耗损大量的人力资源。通过机器学习，设备能够更好地理解数据，提前自我修复，并进行预防性的维护。英特尔致力于利用机器学习来帮助判断设备的健康状态以及预测晶片质量，最大限度地提高生产效率。
从数据到价值 机器学习简化分析过程
在数据处理中，基于单一数据进行分析往往容易出现偏差，所以在处理过程中需要考虑具体的情景。比如，在测量发动机排气管的内部压力时需要考虑启动发动机，以及水流经排气管所需的时间、温度以及状况发生时发动机的状态等因素。
英特尔在机器学习过程中会不断结合其他数据源，加强对于工具和流程状态的理解，增强超量值和流程中其他情境之间的关系，最大化数据应用的价值。
机器学习现在已广泛应用于多个行业，汽车、航空和石油天然气等行业都是主要受益者。它能够基于计算机程序学习数据，无需进行编程就可根据经验自主改进。探索永无止境，对于机器学习，英特尔将继续深化见解并致力于为智能制造带来更大的利益。