机器学习门下，有哪些在工业界应用较多，前景较好的小方向？

在机器学习的广阔天地里，有哪些领域真正能在工厂车间里发光发热，并且在未来依旧充满想象空间呢？咱们不谈那些高高在上的理论，就聊聊那些实实在在能解决生产问题，并且越做越有劲头的小方向。

1. 预测性维护：机器的“未卜先知”

想想看，一条生产线上的昂贵设备如果突然出了故障，那损失可不仅仅是维修费那么简单，停产带来的连锁反应才是让人头疼的。预测性维护就是要把这种被动变主动，让机器在“生病”之前就发出预警。

怎么做的？咱们给设备装上一堆传感器，收集各种运行数据：温度、振动、电流、压力，甚至是声音。这些数据就像是机器的“体检报告”。然后，我们用机器学习模型去“学习”这些数据和机器正常运行之间的规律。当模型发现数据的某些指标开始偏离“健康”的范围，并且有持续恶化的趋势时，它就会提前告诉你：“嘿，这个部件可能要坏了，赶紧检查检查！”
为什么前景好？
降本增效是硬道理：能显著减少计划外停机时间，提高设备利用率。维修也能更精准，避免不必要的更换和过度维修。
安全性提升：避免因为设备突发故障导致的生产安全事故。
数据积累与模型迭代：随着运行时间增长，我们积累的数据越多，模型就越“聪明”，预测的准确性也就越高。
应用广泛：不仅仅是大型制造企业，风力发电机、高铁、航空发动机，甚至是家用电器，都能看到它的身影。
未来还能怎么玩？结合物联网（IoT）技术，实现更实时的数据采集和分析。将不同设备之间的数据关联起来，形成更宏观的生产线预测。甚至可以预测整个供应链的潜在风险。

2. 质量检测与缺陷识别：火眼金睛的机器人

产品质量是企业的生命线。传统的质检方式，比如人工目检，效率低、容易疲劳、主观性强。而机器学习，尤其是计算机视觉，彻底改变了这一局面。

怎么做的？我们给工业相机拍下的产品图片（或者视频流）喂给机器学习模型。这些模型被训练来识别正常的、合格的产品特征，并且能够区分出各种各样的缺陷，比如划痕、气泡、污点、尺寸偏差、颜色异常等等。一旦模型“看到”了不合格的产品，就会立刻发出警报，甚至直接剔除。
为什么前景好？
极致的效率和一致性：机器不会疲劳，检测速度快且判断标准统一，大大提高了检测效率和产品合格率。
处理复杂场景：对于肉眼难以察觉的微小缺陷，机器学习可以更加精准地识别。
成本效益：虽然初期投入设备和模型训练，但长期来看，可以节省大量人力成本，并减少因质量问题导致的退货和客户投诉。
多样化的检测需求：不管是电子元器件上的焊点，汽车零部件的喷漆效果，还是食品的包装完整性，都能找到相应的应用。
未来还能怎么玩？结合三维视觉技术，实现更立体的缺陷检测。通过无监督学习或半监督学习，让模型在没有大量标注数据的情况下也能学习识别新的、未知的缺陷。将检测结果与生产过程中的其他数据关联，找到导致缺陷的根本原因。

3. 流程优化与参数调优：生产的“最强大脑”

生产过程中，有很多参数需要精确控制才能达到最佳的产出和质量。比如注塑机的温度、压力、保压时间，化工反应釜的反应温度、催化剂用量等等。人工经验固然重要，但往往难以找到全局最优解。

怎么做的？我们把生产过程中各种可控的参数和对应的产出、质量指标记录下来，然后用机器学习模型（比如强化学习或者回归模型）去学习参数与结果之间的复杂关系。模型可以模拟不同的参数组合，找到最有利于提高产量、降低能耗、提升产品合格率的“黄金配比”。
为什么前景好？
精益生产的驱动力：直接关乎生产效率和成本，是实现精益生产的核心技术之一。
解决多变量耦合问题：很多生产过程涉及多个参数相互影响，人工难以完全掌握，机器学习可以有效地处理这种复杂性。
适应性强：即使生产原料、工艺条件略有变化，模型也能根据新的数据进行自适应调整，保持最优状态。
环保与节能：通过优化参数，可以有效降低能源消耗和物料浪费，符合日益增长的绿色生产要求。
未来还能怎么玩？将其扩展到整个生产线的协同优化，实现端到端的智能调控。与数字孪生技术结合，在虚拟环境中进行大量的模拟和实验，加速最优参数的发现。利用联邦学习，在不暴露原始数据的前提下，汇聚多家工厂的经验进行模型训练。

4. 库存预测与需求规划：让仓库不再“盲人摸象”

很多工业企业面临着如何准确预测产品需求，以及如何管理库存的难题。库存积压占压资金，而库存不足则会导致生产中断或客户流失。

怎么做的？我们收集历史销售数据、市场趋势、季节性因素、促销活动、甚至天气预报、宏观经济指标等一系列影响需求的因素。用时间序列分析和回归模型来预测未来的需求量。基于预测结果，合理规划原材料采购和成品生产计划，优化库存水平。
为什么前景好？
降低运营成本：直接减少因库存积压或缺货带来的损失。
提升供应链效率：确保原材料和产成品能及时、准确地到达需要的地方。
增强市场竞争力：能够更快速地响应市场变化，满足客户需求。
对冲不确定性：尽管需求预测总有误差，但机器学习模型能提供比传统方法更可靠的预测，帮助企业更好地应对市场波动。
未来还能怎么玩？结合更广泛的外部数据源，比如社交媒体情绪分析、竞争对手动态等，提升预测的准确性。利用强化学习来动态调整库存策略，以应对不确定性更高的场景。与物流配送系统联动，实现更智能的仓储和配送管理。

5. 自然语言处理（NLP）在工业中的应用：听懂并理解

别以为NLP只跟聊天机器人有关，在工业界，它也有很多实用的场景，尤其是在处理大量的非结构化文本数据时。

怎么做的？
设备故障报告分析：把维修人员记录的故障报告文本输入模型，让模型自动提取关键信息，识别常见的故障模式和原因，甚至可以预测潜在的故障。
用户手册与技术文档检索：构建智能的文档检索系统，让工程师能快速找到所需的技术信息。
安全生产规章制度解读：对大量复杂的安全规章进行自动化解读和分类，方便员工学习和遵循。
供应商合同风险评估：分析合同文本中的潜在风险条款。
为什么前景好？
释放非结构化数据的价值：很多宝贵的经验和信息都隐藏在文本中，NLP能将这些“隐藏的宝石”挖掘出来。
提升知识管理效率：让信息传递和知识共享更加便捷高效。
标准化与规范化：通过对文本的分析和处理，有助于实现流程和文档的标准化。
未来还能怎么玩？结合语音识别，实现更自然的交互方式。利用更先进的生成式AI模型，自动生成维修报告、技术文档摘要等。构建智能的“知识图谱”，将不同来源的工业知识联系起来，提供更深度的洞察。

总结一下：

这些小方向之所以在工业界应用广泛且前景看好，归根结底是因为它们直接触及了工业生产的核心痛点：降本、增效、提质、安全、绿色。机器学习不是为了“炫技”，而是为了解决实实在在的问题。

未来，这些领域会更加紧密地结合，形成一个更加智能、自主的工业生产体系。作为从业者，能够深入理解这些具体应用场景，并掌握相应的技术，就能在机器学习的浪潮中找到自己的立足之地，并创造真正的价值。

网友意见

推荐一个尚未受到足够重视但潜力很大的方向：异常检测(anomaly detection)，也叫异常分析(outlier analysis)，相关的还有novelty detection。

异常检测在工业上有非常广泛的应用场景：

金融业：从海量数据中找到“欺诈案例”，如信用卡反诈骗，识别虚假信贷
网络安全：从流量数据中找到“侵入者”，识别新的网络入侵模式
在线零售：从交易数据中发现“恶意买家”，比如恶意刷评等
生物基因：从生物数据中检测“病变”或“突变”

换句话来说，异常检测就是从茫茫数据中找到那些“长得不一样”的数据。但检测异常过程一般都比较复杂，而且实际情况下数据一般都没有标签(label)，我们并不知道哪些数据是异常点，所以一般很难直接用简单的监督学习。异常值检测还有很多困难，如极端的类别不平衡、多样的异常表达形式、复杂的异常原因分析等。

从人才供给上来看，专门研究或者应用异常检测的人才是非常有限的。而且大部分人往往都更青睐于传统互联网科技公司，留给银行和零售业的可用之人并不多。因此，已经身处某个行业的朋友们很适合了解学习异常检测，从而弥补所属领域对于异常检测人才的需求。

在正文开始前补充一下相关的资源汇总：

1. 应用场景与前景

像文章开头提到的，异常检测的主要应用场景是风险控制(risk control)，常见于金融机构、保险机构、银行等。以我的个人体会为例，各大银行都在扩充自己的数据分析团队，尝试用机器学习手段来降低如银行卡盗刷的案例。而且值得关注的是，大部分银行的风控手段往往都还有很大的升级空间，十月份的时候我和加拿大最大的银行之一的机器智能(machine intelligence)主管交流时，他告诉我他们的部门总共才7个人，最大的困难就是找不到合适的人，即缺少懂得用机器学习来做风控的又愿意加入银行的人。

换个角度来看，对于银行和普通金融机构来说，最大的挑战是很难吸引科技人才。大部分科技人才都还是选择加入互联网公司，比如国内的BAT或者国外的FLAG。

我也曾给另一个跨国保险公司做过诈骗识别的项目。他们所使用的风控软件叫做NetReveal，花费数百万美元，但误差率高达百分之90。换句话说，100个识别出的欺诈中只有不到10个是真的诈骗，浪费了大量的人力物力。在引入了机器学习的异常检测后，我们大幅度降低了误差率。

拿银行和保险行业的例子是为了说明这个方向缺口很大，但相关人才很少，有符合技能的人才又往往不愿意委身于此。因此，异常检测在风控中的前景非常光明，属于为数不多机器学习能够落地的方向。

2. 相关技术

异常检测可以通过监督学习或者非监督学习来做，但往往最终还是需要非监督学习。以反欺诈为例，大部分时候我们根本不知道什么是欺诈，什么不是。诈骗的定义往往是很模糊。往小了说，反诈骗似乎是一个二分类问题(binary classification)，但细想后会发现如果把每种不同诈骗当做单独的类型的话，其实这是多分类问题(multi-class classification)。而单一类型的诈骗几乎是不存在的，且诈骗的手段日新月新总在变化。因此即使拥有历史数据，我们也很难分辨不同种类的诈骗。

退一步说，即使我们真的有诈骗的历史数据，即在有标签的情况下用监督学习，也存在很大的风险。用这样的历史数据学出的模型只能检测曾经出现过与历史诈骗相似的诈骗，而对于变种的诈骗和从未见过的诈骗，我们的模型将会无能为力。因此，在实际情况中，一般不建议直接用任何监督学习，至少不能单纯依靠一个监督学习模型来奢求检测到所有的诈骗。除此之外，欺诈检测一般还面临以下问题：

1. 九成九的情况数据是没有标签(label)的，各种成熟的监督学习(supervised learning)没有用武之地。
2. 区分噪音(noise)和异常点(anomaly)时难度很大，甚至需要发挥一点点想象力和直觉。
3. 紧接着上一点，当多种诈骗数据混合在一起，区分不同的诈骗类型更难。根本原因还是因为我们并不了解每一种诈骗定义。

一般来看，我们把异常检测的技术包括：

1. 建立在统计学意义上的检测方法：

极值分析(extreme value analysis)。这样的方法往往仅对单独维度进行研究，使用上有很大的局限性。
对数据分布进行假设，如对异常数据和正常数据进行不同的分布假设，并用EM算法拟合数据。这样的方法局限性在于假设往往和实际有较大出入，效果一般。

2. 基于线性分析的检测方法，特指在低维度上分析数据间相关性的方法。这样的方法包括维度压缩如PCA，Factor Analysis等。这类方法的问题在于把数据压缩后或者找到低维嵌入后，数据的可解释性下降，我们很难解释为什么异常是异常。

3. 基于时空上的异常检测，特指异常和其所处的环境有关：

空间关系造成的异常：

时间序列上的异常：

4. 建立在相似性分析上的异常检测(proximity based outlier detection)：

建立在距离度量的上的异常检测(distance based)，如K-近邻为原型的也可归为此类
建立在密度分析上的异常检测，如经典的 Local outlier factor(LOF)

5. 其他各种异常检测方法，包括：

集成异常检测(outlier ensemble)：代表性的算法有isolation forest，feature bagging
监督异常检测，半监督异常检测，主动学习(active learning)
图中的异常检测，也包括网络中的异常检测

3. 学习路径推荐

虽然异常检测有非常广阔的应用场景，但据我所知还没有一门公开课或者中文书籍系统的讨论相关的问题。以英文材料为例，比较权威的是Charu Aggarwal的Outlier Analysis [4]，本文也多处参考了这本书的内容。

我自己觉得比较恰当的学习路径是：

掌握基础的、通用的机器学习知识，如周志华《机器学习》中前半部分的基础知识点
了解一些统计学的知识也有所帮助，因为最基本的异常检测是建立在统计学检验上的
学习时间序列分析也大有帮助，很多工业界模型都无法逃离“时间轴”
作为入门，可以阅读一下SIAM关于异常检测的教程(https://www.siam.org/meetings/sdm10/tutorial3.pdf)
如果可能的话，建议系统学习上文提到Outlier Analysis这本教科书
进阶进行论文阅读的话，大部分研究都发表在数据挖掘会议上，主要包括KDD，ICDM，SIAM Data Mining，传统的机器学习会议不多

根据评论区朋友的补充，提供一些其他参考资料：

@syzyzs 补充Udemy有一门相关课程：Outlier Detection Algorithms in Data Mining and Data Science
@卡牌大师补充“数据挖掘导论”中有一部分关于异常检测的综述，Sklearn的文档中也有讨论异常检测 (2.7. Novelty and Outlier Detection)
@TyrionW 补充了一门相关的数据安全课程：CS259D: Data Mining for Cyber Security 以及智能运维中涉及到的异常检测 (基于机器学习的智能运维_图文_百度文库)

从入门了解的角度，也欢迎大家参考我的知乎文章：

4. 总结

个人认为，异常检测在工业应用上大有可为，是为数不多的有良好应用场景且人才缺口较大的领域。同时，因为大家对于互联网科技公司的向往，短时间内人才缺口很难被科班生补上，跨专业的朋友也有得天独厚的优势。

但值得注意的是，作为一个小领域，甚至是一个没那么火的领域，相关的资料不多，且不成体系。而且资料往往是英文，需要很强的自学能力。不难想象，自学难度以及学习曲线都非常陡峭。

开玩笑的说，富贵险中求，对于技术发展要有我们自己的判断。在全民深度学习的时代，不妨了解一下这些“遗珠”，说不定它会成为你未来很多年的依身傍命之技。

[1] Mira, A., Bhattacharyya, D.K. and Saharia, S., 2012. RODHA: robust outlier detection using hybrid approach. American Journal of Intelligent Systems, 2(5), pp.129-140.

[2] http://researchmining.blogspot.ca/2012/10/types-of-outliers.html

[3] Anomaly Detection – Using Machine Learning to Detect Abnormalities in Time Series Data

[4] Aggarwal, C.C., 2016. Outlier Analysis. Springer.

华尔街都是顶尖高手，除非你从小奥数都是全国名次，否则也就是打下手的份儿。

简单说：

小区物流，就是简单的人工智能，2-3年会全国铺开。

儿童教育定制，每个人类似闯关游戏，机器改卷子，机器排行榜。

工地安全监控、工作违规监控。图像识别，自动标记。

各种房屋、衣服、园艺、广告等设计工作，一旦机器自动生成，人挑选，简单易行，国际水平。

工厂生产流程监控和规划，很快效率提高N%。

高危人群标记：这个对社会影响更大

想象你有无穷个普通人的观察和思考能力，可以0成本帮手，每个行业都会大步提高效率。

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