自第一次工业革命以来，制造商一直使用机器来改进工艺流程。但是在第四次工业革命（工业 4.0），机器学习将改变工作量。
人工智能 (AI) 技术可以自动处理任务、识别潜在问题并打造高效流程。Deloitte Insights 的研究表明，配备最新技术的智能工厂可以在改善运营、产量和质量的同时降低成本并减少浪费，
而且还在继续进步。据 IDC 报告，到 2027 年，随着机器学习的进步，AI 系统将能感知外部环境、自我学习，并做出或建议决策。
以下是如何在制造业中利用 AI，以将企业转型成为未来工厂的方式：
1.预测维护需求
工厂习惯于通过安排定期预防性维护来保持机器和操作的正常运行。但是，AI 技术可以利用传感器收集的数据，在生产受到影响前发现潜在问题。
生产经理可以使用这些信息评估设备何时需要干预，从而立即纠正问题，这种方式称为“预测性维护”。
例如，设备上的传感器可以检测到由于损坏或缺陷而引起的特定零件振动增强，这种情况下可能需要维修或更换零件。如果工厂没有这些信息，该零件最终可能会造成损失，甚至致使工厂停工。
预测性维护可以帮助制造商节约时间和资源。StrategyWise 在一篇报告中预测，到 2022 年，使用预测性维护的制造商可以降低的成本高达 50%。
2.提高生产力
某些行业的员工担心人工智能可能会危及到他们的工作，但生产团队的成员多年来一直与机器人并肩工作，他们知道技术其实可以使自己的工作更加轻松。Epicor 的最新调查指出，34% 的受访者赞同机器人在工作场所的效率高于人类。
借助人工智能，制造企业可以帮助员工把工作做得更好。例如，AI 可以告诉工程师使用哪些类型的材料能够制造出更好的产品。制造商也可以利用 AI 报告更好地预测产品订单，避免材料和时间的浪费。
据美国设备制造商协会报告，设计、生产、质量控制和供应链的部门可以通过机器学习改善合作。Accenture 的数据显示，到 2023 年，制造商可以通过在工厂中使用 AI 设备提高至少 40% 的生产率。
3.提高灵活性
越来越多的企业正在努力改善自身的适应能力以满足客户不断变化的需求。AI 可以帮助工厂轻松执行计划和产品变更。Deloitte Insights 预测，先进的智能工厂最终将能够根据计划或产品变更自行调整设备和物料流程，这可以减少通常在变更期间发生的停工时间。
工业 4.0 还通过信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 的结合，帮助企业进行决策。例如，故障排除一度需要车间管理人员在信息有限的情况下进行。然而，使用 AI 可以将决策移交至企业总部人员，他们可以检视更多信息，推出公司层面的解决方案，从而避免在其他地点发生类似问题。
4.安全与员工满意度
人工智能还有助于营造更安全的工作环境。智能工厂可以简化和自动化生产流程，从而减少可能导致事故和工人受伤的人为错误风险。而且，由于 AI 通常可以自动执行重复性工作，因此能减轻工人工作量，以免长时间疲劳导致受伤。
Epicor 研究发现，54% 的产业工人表示机器人可以自动完成他们曾经需要亲力亲为的单调工作。取消这些工作之后，员工就有更多的时间处理并且更好地控制工作中比较有乐趣的部分，而这些部分通常涉及判断和决策。Deloitte Insights 预测这会提高工作满意度并减少人员流动。
AI 是未来制造业增长和成功的关键。Forbes Insights 最近的调查显示，44% 的汽车和制造业受访者表示，AI 对未来五年的制造业“非常重要”，同时 49% 的受访者表示AI“对成功至关重要。”
投资人工智能和智能工厂设备不仅可以帮助制造商改善工艺流程和员工体验，还可以帮助他们与日新月异的全球市场保持同步，拥抱工业 4.0 及其带来的所有效益。