近幾年，人工智能市場熱度持續(xù)增長，人工智能公司數(shù)量爆發(fā)式增長，市場規(guī)模持續(xù)擴大。人工智能的應用不僅幫助企業(yè)提高效率，也幫助現(xiàn)代各種生產(chǎn)設施在成本損失和重大事故形成之前對未來故障進行預測和預防，人工智能的在這方面的能力范圍遠超人類所及。
   制造業(yè)生產(chǎn)的價值取決于效率，另一方面從產(chǎn)品和服務的概念階段到交付階段也要盡量少出現(xiàn)人工錯誤。然而，隨著市場競爭的增加，和對響應速度和敏捷性增加，人力可實現(xiàn)的范圍已經(jīng)不再能滿足市場需求。生產(chǎn)設備的日常運作中正逐漸結合更多的人工智能技術。人工智能的應用不僅幫助企業(yè)提高效率，也幫助現(xiàn)代各種生產(chǎn)設施(裝配線、機加工設備、原料處理設備)在成本損失和重大事故形成之前對未來故障進行預測和預防，人工智能的在這方面的能力范圍遠超人類所及。
   人工智能已經(jīng)解決了當今產(chǎn)業(yè)所面臨的一些關于效率和產(chǎn)量的重要問題。例如許多項目經(jīng)理正面臨產(chǎn)品設計同步、加工能力和提高產(chǎn)量的難題，而這些直接關系到生產(chǎn)進度和成本，是否能否滿足客戶需求等。而讓這一難題更加難以解決的是，工廠缺乏異地或遠程設計工程的支持，對生產(chǎn)運行狀態(tài)(包括庫存狀態(tài)、設計、供應商動向、設備狀態(tài)、排程)缺乏有效監(jiān)控。
   具有前瞻性的生產(chǎn)企業(yè)將AI應用到了車間層，對排隊進入有限設備的在制品數(shù)量進行預測。通過降低在制品的數(shù)量，生產(chǎn)企業(yè)可以縮短生產(chǎn)周期，從而服務更多客戶訂單，提高每家工廠的營收。通過預測哪些工序容易造成報廢零件，企業(yè)也將AI應用到了產(chǎn)品線的拓展。
   另外對于企業(yè)運營的預測，則是AI在企業(yè)應用中還未觸及的領域。企業(yè)經(jīng)營者過去能收集和分析的絕大部分數(shù)據(jù)只能代表過去的信息，而設備絕不可能對未來進行預測。目前還從未有過哪種技術能為制造商進行縝密思考，更不能對推理過程進行演示。
   設備驅動的預測和學習對制造企業(yè)帶來的好處無疑是巨大的。例如基于AI的機器預測模型在預測設備故障時，預留足夠充分時間進行提前預警，使關鍵設備的無計劃停機情況和備件庫存成本有了極大改善。這一方面幫助操作工簡化操作，一方面幫助企業(yè)管理人員簡化供應鏈管理，也降低了設備操作工人空閑的人力成本。
   盡管不同的作業(yè)和設備的復雜程度不盡相同，但在工業(yè)作業(yè)上應用機器智能的投資回報不可否認，例如一家大型工業(yè)企業(yè)的一個產(chǎn)品設計問題被原設備生產(chǎn)商和企業(yè)自身忽略了。這個產(chǎn)品設計問題造成的損失可導致嚴重事故。利用機器智能可以在這一事故發(fā)生前就能預測到風險。而企業(yè)預估這個事故如果發(fā)生，在零部件和維修上就將損失超過1億元。這至少是投資額的50到100倍。
   機器學習能被用于工業(yè)生產(chǎn)的大部分領域，包括提升產(chǎn)品設計協(xié)同和預測性維護。工業(yè)AI已經(jīng)證實了其存在價值，而在實際應用上則還需要克服一些阻礙。
   當今，人工智能只是應用到了具有超高準確性的有限問題。而接下來，AI的角色將延伸到解決更具挑戰(zhàn)性的難題，包括通過增強情境意識作一些復雜的決策以及通過在大數(shù)據(jù)集中搜尋細微關系支持企業(yè)的戰(zhàn)略決策。
   在未來兩年到五年，人們將逐漸看到混合現(xiàn)實的應用。混合現(xiàn)實是增強現(xiàn)實技術與虛擬現(xiàn)實技術的結合。增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實現(xiàn)階段仍處于應用曲線的早期階段，然而混合現(xiàn)實技術由于具有巨大潛力逐漸火熱了起來，它尤其適應勞動力老齡化的問題。例如，基于自然語言處理的增強現(xiàn)實技術，可以引導技術人員通過步驟提示進行維修，增強現(xiàn)實畫面突出顯示了內(nèi)部零件、展開使用說明，還可以方便與遠程專家電話溝通確認問題。
   為了增加效率和保持競爭力，項目經(jīng)理和生產(chǎn)設施將更需要人工智能。隨著企業(yè)克服應用障礙，并認識到其價值，AI技術對企業(yè)保持穩(wěn)步發(fā)展將變得更加關鍵。