工业当中每天都面临着不同的挑战以及环境的变化，所有的资源都是有限的，只有最大限度地利用这些资源，才能实现事半功倍的效果。
工业当中每天都面临着不同的挑战以及环境的变化，所有的资源都是有限的，只有最大限度地利用这些资源，才能实现事半功倍的效果。基于数字化创新技术，能够为工业场景创造新的机会和可能，这就是工业4.0。为此，必须对工业应用环境中所产生的海量数据进行采集、理解并智能化处理：包括生产数据、供应链数据、人为数据、能源数据等等。在工厂的数字化转型当中，工业4.0使用工业物联网(IIoT)作为数据连接和传输的载体，通过应用机器学习的管控平台，优化基于人工智能学习流程。但在面向未来转型变革的道路上，一种新的方法已经出现，它将成为工厂管理的未来，那就是深度学习。什么是深度学习，它在工业4.0中有哪些应用？我们将在下文里解释这个革命性系统，该系统在工业过程和决策的自动化管理方面具有巨大的优势。
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。这一人工智能学科能够生成自动学习的算法，而无需操作员监督学习，这在分析任何工业环境中生成的海量数据方面是一个巨大的进步。深度学习使用类似于神经系统组织的结构，能够像人类神经元一样的处理数据。换句话说，深度学习不是通过人类预定义的代码程序来处理数据，它的特征是通过系统自身训练，学习、检测和感知。这种“无监督机器学习”的不同之处在于，机器学习依赖于人类提供数据的数量和质量来验证行为模式，而深度学习能够自行检测数据的质量，无需任何事先配置。只需输入数据和进行必要的训练，该系统就可以自动修改和处理感知到的信息，能够以正确的方式得出需要的结论。这种差异使深度学习成为一个更快、更高效的系统，有助于在所有工业流程中做出更加全面、正确的决策。通过使用类似于神经组织的神经网络，深度学习能够快速可靠地分析非结构化数据，这在工业4.0中具有巨大的应用价值。深度学习在工业4.0中有很多应用，包括工业生产过程的自动化，以及金融或医疗保健等众多领域都具有巨大的可应用性，而且在化学、农业食品、能源行业等领域也具有巨大的应用发展潜力。深度学习目前被认为是最好的数据分析系统，它一项非常有趣的技术，通过在工业领域应用深度学习系统，能够将生产工厂的管理进行升级，这与传统工厂相比，是一项巨大的进步。第一，识别生产系统中的新部件：深度学习可以检测以前没有感知到的部分。通过类神经网络的感知模式，深度学习能够系统性的从那些已感知到的信息中学习，从而检测到新的部件。第二，智能化故障检测：通过深度学习，能够完全自动化的识别尺寸或形状的缺陷，而无需对所有可能的变量进行分类，缺陷故障的检测是完全自动化的。第三，设备操作保护的安全认证：能够进行自动化生物特征识别，可确保建筑物、具有涉密数据的房间、工厂环境的安全性。第四，精细化管理：深度学习与工厂生产系统互联，可以对工厂供应链用料管理进行智能化、精细化管控。
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