傳感器數據在確保工業操作的操作安全性和效率方面起著至關重要的作用。傳感器廣泛應用于工業環境中，以測量溫度，壓力，流量，振動等參數。來自這些傳感器的數據為操作員提供了一個重要的窗口，可以了解設施資產的物理狀態。

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物聯網和自動化的發展正在推動傳感器的更廣泛采用。Global Market Insights的最新報告預測，到2026年，工業傳感器市場將增長7%，出貨量將達到30億個：

但是，這種更廣泛的采用帶來了自己的挑戰。隨著傳感器數量的增加，實時監視傳入數據的任務變得更加復雜，更容易出現人為錯誤。此外，由于傳感器故障(例如校準錯誤，測量漂移，堵塞/結垢等)而引起的細微數據異常，在發生事故之前通常不會被人眼注意到。即使在這些事件不會帶來直接風險的情況下，它們也會顯著降低輸入數據的質量，這可能會使資產狀態的長期狀況發生變化。反過來，這種不良的數據質量會嚴重破壞數據分析和預測性維護工作。

有公司開始了解利用機器學習以可擴展的方式解決此問題。ML已被用于其他環境中，例如醫療診斷和欺詐預防，以比人類能夠更高的準確性來檢測大型數據集中的異常模式。因此，也可以使用類似的方法來減輕手動分析的負擔，并減少工業應用中人為錯誤的范圍。

在過去的幾年中，已經有通過這種方法的應用取得了巨大的增長，特別是在歐洲和中東，通過在油氣，發電和化工領域的試點和全面安裝，該方法得到了廣泛的應用。

機器學習將在解決工業傳感器的實時監控和長期降低數據質量方面發揮越來越重要的作用。種種跡象表明，未來這種方法將被廣泛采用，我們期待著成為這一增長的重要部分。