在面對新一輪的科技革命和產業革命的浪潮中，智慧化、網路化、數字化已經成為推進當前製造業領域加速前進的重要動力，也成為中國製造向中國智造轉型的主攻方向。

有研究稱，預計到2035年，製造業因人工智慧的應用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有產業部門中提高幅度最大的，可見人工智慧在製造業領域的應用變得舉足輕重，現階段進一步的推進人工智慧在製造業領域的深度融合是當前所有企業轉型升級的必修課。

一、用於缺陷檢測的深度學習

　　在製造中，生產線中的缺陷檢測過程變得越來越智慧。深度神經網路整合使計算機系統可以識別諸如刮擦，裂紋，洩漏等表面缺陷。

透過應用影象分類，物件檢測和例項分割演算法，資料科學家可以訓練視覺檢查系統來來進行給定任務的缺陷檢測。結合了高光學解析度相機和GPU，深度學習驅動的檢測系統將比傳統機器視覺具有更好的感知能力。

二、透過機器學習進行預測性維護

與其在發生故障時進行修復或安排裝置檢查，不如在發生問題之前進行預測。

透過利用時間序列資料，機器學習演算法可以微調預測性維護系統以分析故障模式並預測可能的問題。——當感測器跟蹤諸如溼度，溫度或密度之類的引數時，這些資料將透過機器學習演算法進行收集和處理。

基於機器學習的預測性維護所帶來的主要好處是準確性和及時性。透過揭示生產裝置中的異常，分析其性質和頻率，可以在故障發生之前最佳化效能。

三、人工智慧將打造數字雙胞胎

數字孿生是物理生產系統的虛擬副本。在製造領域，存在著由特定機械資產，整個機械系統或特定系統元件組成的數字雙胞胎。數字雙胞胎的最常見用途是生產過程的實時診斷和評估，產品效能的預測和視覺化等。

為了教數字孿生模型瞭解如何最佳化物理系統，資料科學工程師使用了監督和無監督的機器學習演算法。透過處理從連續實時監控中收集的歷史資料和未標記資料，機器學習演算法可以查詢行為模式並查詢異常。這些演算法有助於最佳化生產計劃，質量改進和維護。

此外，利用NLP技術可以處理來自研究，行業報告，社交網路和大眾媒體的外部資料。它不僅增強了數字雙胞胎的功能，不僅可以設計未來的產品，還可以模擬其效能。

四、智慧製造的生成設計

生成設計的思想是基於機器學習的給定產品的所有可能設計選項的生成。透過在生成的設計軟體中選擇重量，尺寸，材料，操作和製造條件等引數，工程師可以生成許多設計解決方案。然後，他們可以為將來的產品選擇最合適的設計並將其投入生產。

五、基於ML的能耗預測

工業物聯網(IIoT)的增長不僅使大多數生產過程實現自動化，而且使他們節儉。透過收集有關溫度，溼度，照明使用和設施活動水平的歷史資料，可以預測能耗。那時機器學習和人工智慧承擔了大部分實施任務。

利用機器學習進行能源消耗管理的想法是檢測模式和趨勢。透過處理過去消耗能源的歷史資料，機器學習模型可以預測未來的能源消耗。

六、人工智慧和機器學習驅動的認知供應鏈

當意識到資料量與物聯網一起增長的速度時，很明顯，智慧供應鏈只是選擇正確解決方案的問題。人工智慧和機器學習不僅使供應鏈管理自動化，而且使認知管理成為可能。基於機器學習演算法的供應鏈管理系統可以自動分析諸如物料庫存，入站裝運，在製品，市場趨勢，消費者情緒和天氣預報等資料。因此，他們能夠定義最佳解決方案並做出資料驅動的決策。