工業部門每天都面臨著新的挑戰和環境變化，所有的資源都是有限的，必須最大限度地利用這些資源，以實現事半功倍的效果。

基于數字化的新技術的出現，為該行業前所未有的優化打開了一扇可能性和機會的窗口，被稱為工業4.0。為此，必須收集、理解和智能利用工業商業環境中產生的大量數據：發票、生產、采購、人為因素、能源供應等等。

在這種工廠數字化中，工業4.0使用工業物聯網(IIoT)作為數據連接和流動的載體，并且可以使用結合機器學習的管理和控制平臺，優化基于人工智能學習流程。但在這條通往未來的道路上，一種新的方法已經出現，它走得更遠，那就是深度學習。

但什么是深度學習，它在工業4.0中有哪些應用?在本文中，我們將解釋需要了解的關于這個革命性系統的所有信息，該系統在工業過程和決策的自動化方面具有巨大的優勢。

什么是深度學習?

深度學習是機器學習的一部分，通過發展機器學習領域，它又向前邁進了一步。這一人工智能學科能夠生成自動學習的算法，而無需操作員監督學習，這在分析任何工業環境中生成的數百萬數據方面是一個巨大的進步。

超越機器學習

深度學習使用類似于神經系統組織的結構，通過像人工神經元一樣的處理單元層。換句話說，深度學習不是通過人類預定義的方程來組織數據，而是訓練系統自己學習檢測感知元素的現有特征。

這種“無監督機器學習”的不同之處在于，機器學習依賴于人類提供的數據的數量和質量來驗證行為模式，而深度學習能夠自行檢測數據的質量，無需任何事先配置。只需輸入數據和必要的培訓，該系統就可以修改處理感知信息的網絡，以正確的方式得出自己的結論。

這種差異使其成為一個更快、更高效的系統，有助于在所有工業流程中做出更好的決策。

通過使用類似于神經系統組織的神經網絡，深度學習能夠快速可靠地分析非結構化數據，這在工業4.0中具有巨大的應用。

深度學習在工業4.0中的應用

深度學習在工業4.0中有很多應用。這種工業過程的自動化，在金融或醫療保健等眾多領域具有巨大的可能性，而且在化學、農業食品、陶瓷、石油和天然氣行業等領域也具有巨大的潛力。

該系統目前被認為是最好的數據分類器，這使得它成為一項非常有趣的技術，可以應用于那些試圖將自己與競爭對手區分開來的工廠。

深度學習在工業4.0中的一些應用是：

• 識別生產系統中的新零件：深度學習可以檢測以前沒有感知到的部分。多虧了人工神經網絡，系統從那些它已經知道的圖像中學習，能夠檢測到它是一個新零件而無需指出它。
• 智能故障檢測：一旦該系統學習，它就能夠識別尺寸或形狀的缺陷，而無需對所有可能的變量進行分類。通過深度學習，制造缺陷的檢測是完全自動化的。
• 設施訪問的安全認證：自動生物特征識別，可確保建筑物、具有敏感數據的房間、工廠通道和設施其他區域的安全。

由于其先進的識別系統和與生產網絡的互連，控制零件制造供應鏈中的投入量。