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摘要随着行业的经历向自动化和数据驱动决策的转变，机器学习（ML）技术的集成已成为优化工业流程的关键力量。本文对各个工业领域中ML应用的当前状态进行了全面综述，包括制造，物流，能源等。分析研究了所采用的多种方法和算法，突出了它们的优势和局限性。该评论探讨了ML对提高效率，降低成本以及提高工业环境中总体绩效的影响。现实世界中的案例研究表明，用于预测维护，质量控制，供应链优化和过程优化的ML技术的成功实施。此外，本文还研究了在工业环境中ML部署期间遇到的挑战和瓶颈，例如数据质量问题，可解释性和可伸缩性。此外，本评论确定了在工业应用中塑造ML未来的关键趋势和新兴技术。诸如边缘计算，联合学习和可解释的AI等领域被讨论为当前挑战的潜在解决方案。本文还探讨了ML与其他新兴技术（例如物联网（IoT）和区块链）的集成，以创建整体和强大的工业生态系统。总而言之，这项深入的评论提供了对工业应用中ML当前景观的全面了解，为研究人员，从业者和决策者提供了宝贵的见解。概述的未来方向旨在指导工业领域中ML解决方案的开发和实施，从而促进了智能和互联行业不断发展的景观的创新和效率。doi：https：//doi.org/10.54660/.ijmrge.2025.6.1.36-44关键字：机器学习；工业应用；发展;创新;评论
工业应用中的机器学习
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