智能技术在社会制造业中的应用Can总线与485总线的区别探究
在社会制造业中，如何赋予普通工厂智能化的翅膀，变为真正的智能工厂，是当前制造业共同面临的问题。大量生产数据每天产生，但实际发挥价值的仅存储于数据库，造成了巨大的资源浪费。如何有效处理这些数据，以实现其价值，从而将数据从简单信息转变为生产资产，这是每个制造业管理者关注的话题。
为了降低成本、提高效率，并实现对数据利用，许多供应商提出了智能工厂解决方案。然而，在众多提及的智能工厂中，只有少数能真正实现智能化。本文基于对工业机理模型和智能技术实践经验，对目前的智能技术及其在制造业场景中的应用情况进行介绍。
首先，我们需要理解人工智能、云计算、大数据与物联网之间关系。这四种技术相互联系，它们分别代表了不同的方面：人工智能以CNN卷积神经网络为核心算法，其应用遍布图像识别、语音交互等；云计算则是一种资源到架构全面弹性的分布式计算方式，使得海量任务能够同时分解执行；大数据指的是复杂且具有高维度结构的大量信息；物联网通过网络协议连接各种设备，将生产过程中的视频、语音等转换成可分析的大量信息。
接着，本文探讨了不同类型的人类成长环境——物联网和互联网，以及它们间关系。在这个比喻中，海量知识（大数据）通过学习环境（物联网）形成，而使用这些知识则需要依赖于军师（老师）的指导和培养过程，这一过程正如一个模型对待大脑一样进行训练与优化。
接下来，本文着重介绍了选择合适模型对于提高工作效率至关重要的情形。大型企业根据具体业务需求选取统计分析、机器学习或深度学习等方法来解决问题，如线性回归、中介变量分析以及决策树等。在实际操作时，可以参考以下分类图表来确定最佳选择：
最后，本文总结了广义上的智慧技术包括运营管理、统计模型与装备自动化，以及狭义上的七项关键应用领域，如基于实时监控预测终端产品质量或检测设备故障。此外，还涉及到了基于历史记录预测未来趋势以及结合聚类算法预测产品性能的问题。