当机器故障、工厂生产线停止时，就会产生巨大的成本。 在汽车行业，生产线每小时的停机时间可能造成130 万美元的损失。 据说，所有制造业的计划外维护每年都会造成高达6500 亿美元的损失。 这是人工智能部署的领域之一，可以在出现问题之前提供早期预警，从而可以在不造成停机的情况下更换零件。 这样可以进行“预防性维护”，从而节省数十亿美元。 人工智能如何预性维护。 一旦识别出模式，就可以通过在新传入数据中查找这些模式来预测即将发生的故障。 这可以在任何实际损坏之前触发备件和更换件的交付。
但这种方法可以用在哪行各业 使用人
工智能的预防性维护可用于使用任何类型大型机器的所有类型的企业。 航空业 在航空业中，预测性维护用于在喷气发动机 发生故障并导致乘客滞留在地面之前对其进行维修。 农业使用软件分制拖拉机离开田 葡萄牙 WhatsApp 号码列表 地的时间。 采矿业 在采矿业中，所有重型机应性维护相比，据说可节省 高成本。 运 输 卡车的预测性维护可以 为车队。 仅在美国卡车在路上行驶，节省的总成本潜力巨大。 航运业也有类似的机会。白了！ 深度学习——人工智能中的一种方法——也促进了识别语音识别 语音识别已经存在了几十年，并且可以在苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa 等产品中找到。 这是一个价值100亿美元的产业。 这些改进——得益于深度学习——最近将识别率提高到了人类水平，这使得该技术更加有用。
深度学习也为市场新进入者打开了大门这使得
该技术可以在更多产品和服务中使用。 人脸识别 人脸识别已经存在很长时间了，但深度学习为这项技术注入了活力。 该技术现在可以进行实时识别，这使得它 EF 引线 可使用。 中国利用这项技术 在该国部分地区 建立了一个奥威尔式的察甚至开始使用特殊的眼镜，使他们能够将人脸识别技术应用于周围的现实世界。 现在，中国甚至要求 移动用户通过面部识别来验证自己的身份，不好的事情发生之前识别出有问题的访客。这最大限度地减少了零售业的损失，但也对公民自由产生了负面影响。 尽管如此，很明显，人工智能在预防犯罪方面仍将作为一项关键技术。
