1.预测性维护
制造商利用人工智能技术通过分析传感器数据来识别潜在的停机时间和事故。人工智能系统帮助制造商预测功能设备何时或是否会发生故障，以便在故障发生之前安排其维护和维修。借助人工智能驱动的预测性维护，制造商可以提高效率，同时降低机器故障成本。
2.衍生式设计
衍生式设计使用机器学习算法来模仿工程师的设计方法。设计师或工程师将设计参数（如材料、尺寸、重量、强度、制造方法和成本限制）输入生成式设计软件，该软件提供了可以使用这些参数创建的所有可能结果。使用这种方法，制造商可以为一种产品快速生成数千个设计选项。
3、原材料价格预测
原材料的极端价格波动一直是制造商面临的挑战。企业必须适应原材料价格的不稳定，才能在市场上保持竞争力。人工智能软件可以比人类更准确地预测材料价格，并从错误中吸取教训。
4.工业机器人
工业机器人，也称为制造机器人，可以自动执行重复性任务，防止人为错误或将人为错误减少到可以忽略不计的程度，并将人类工人的注意力转移到更高效的操作领域。机器人在植物中的应用各不相同。应用包括装配、焊接、喷漆、产品检测、拾取和放置、压铸、钻孔、玻璃制造和研磨。
5.边缘分析
边缘分析通过从机器上的传感器收集的数据集提供快速和分散的洞察力。制造商在边缘收集和分析数据，以缩短洞察时间。
6.质量保证
质量保证是在服务或产品中保持所需的质量水平。装配线是数据驱动的、互连的和自主的网络。这些装配线基于一组参数和算法工作，这些参数和算法提供了生产最佳最终产品的指导方针。人工智能系统可以通过使用机器视觉技术检测与通常输出的差异，因为大多数缺陷都是可见的。当最终产品的质量低于预期时，人工智能系统会向用户发出警报，以便他们做出反应做出调整。
7.库存管理
机器学习解决方案可以促进库存计划活动，因为它们擅长处理需求预测和供应计划。与工程师在制造设施中使用的传统需求预测方法（ARIMA、指数平滑等）相比，人工智能驱动的需求预测工具提供更准确的结果。这些工具使企业能够更好地管理库存水平，从而减少出现库存和缺货情况的可能性。
8.流程优化
人工智能驱动的软件可以帮助组织优化流程以实现可持续的生产水平。制造商可以更喜欢人工智能驱动的流程挖掘工具来识别和消除流程中的瓶颈。
9.人工智能驱动的数字孪生用例
数字孪生是现实世界产品或资产的虚拟表示。将人工智能技术与数字双胞胎相结合，制造商可以提高他们对产品的理解，并允许企业尝试未来可能提高资产性能的行动。
