在制造中，生产线中的缺陷检测过程变得越来越智能。深度神经网络集成使计算机系统可以识别诸如刮擦，裂纹，泄漏等表面缺陷。
通过应用图像分类，对象检测和实例分割算法，数据科学家可以训练视觉检查系统来来进行给定任务的缺陷检测。结合了高光学分辨率相机和GPU，深度学习驱动的检测系统将比传统机器视觉具有更好的感知能力。
二、通过机器学习进行预测性维护
与其在发生故障时进行修复或安排设备检查，不如在发生问题之前进行预测。
通过利用时间序列数据，机器学习算法可以微调预测性维护系统以分析故障模式并预测可能的问题。——当传感器跟踪诸如湿度，温度或密度之类的参数时，这些数据将通过机器学习算法进行收集和处理。
基于机器学习的预测性维护所带来的主要好处是准确性和及时性。通过揭示生产设备中的异常，分析其性质和频率，可以在故障发生之前优化性能。
三、人工智能将打造数字双胞胎
数字孪生是物理生产系统的虚拟副本。在制造领域，存在着由特定机械资产，整个机械系统或特定系统组件组成的数字双胞胎。数字双胞胎的最常见用途是生产过程的实时诊断和评估，产品性能的预测和可视化等。
为了教数字孪生模型了解如何优化物理系统，数据科学工程师使用了监督和无监督的机器学习算法。通过处理从连续实时监控中收集的历史数据和未标记数据，机器学习算法可以查找行为模式并查找异常。这些算法有助于优化生产计划，质量改进和维护。
此外，利用NLP技术可以处理来自研究，行业报告，社交网络和大众媒体的外部数据。它不仅增强了数字双胞胎的功能，不仅可以设计未来的产品，还可以模拟其性能。
四、智能制造的生成设计
生成设计的思想是基于机器学习的给定产品的所有可能设计选项的生成。通过在生成的设计软件中选择重量，尺寸，材料，操作和制造条件等参数，工程师可以生成许多设计解决方案。然后，他们可以为将来的产品选择最合适的设计并将其投入生产。
五、基于ML的能耗预测
工业物联网(IIoT)的增长不仅使大多数生产过程实现自动化，而且使他们节俭。通过收集有关温度，湿度，照明使用和设施活动水平的历史数据，可以预测能耗。那时机器学习和人工智能承担了大部分实施任务。
利用机器学习进行能源消耗管理的想法是检测模式和趋势。通过处理过去消耗能源的历史数据，机器学习模型可以预测未来的能源消耗。
六、人工智能和机器学习驱动的认知供应链
当意识到数据量与物联网一起增长的速度时，很明显，智能供应链只是选择正确解决方案的问题。人工智能和机器学习不仅使供应链管理自动化，而且使认知管理成为可能。基于机器学习算法的供应链管理系统可以自动分析诸如物料库存，入站装运，在制品，市场趋势，消费者情绪和天气预报等数据。因此，他们能够定义最佳解决方案并做出数据驱动的决策。
有研究称，预计到2035年，制造业因人工智能的应用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有产业部门中提高幅度最大的，可见人工智能在制造业领域的应用变得举足轻重。而这六大人工智能应用将改变制造业!
