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另一个挑战是历史数据的可用性，而这又依赖于整个处理过程中传感器的充足性。如果没有足够的历史数据，人工智能将需要一些时间来学习如何最好地优化处理过程。未来，传感器和物联网技术的发展（与扩大制造和部署有关）将降低这些技术的成本，从而可以使用更多的传感器，从而为人工智能提供更多的历史数据。由于人工智能可以访问更多相关数据，因此它能够做出更好的预测和决策。此外，随着机器学习预测和控制算法的研究和开发不断推进，它们将能够更好地优化处理过程，选择更好的操作以进一步降低成本，并且使用更少的数据来实现这一点。
1-智能流程优化用水案例.pdf
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