人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，影响着人们的生产生活方式。制造业是人工智能创新技术的重要应用领域，人工智能与制造业的深度融合正在引发影响深远的产业变革。对此，不少权威调研机构给出了相关数据预测：
机器学习可以让离散制造业的产品质量提高35％——德勤
那些将在未来五到七年内拥抱人工智能的企业中，有半数企业的现金流将有望增加一倍，而制造业由于对数据的高依赖性所以将领跑于其他行业。——麦肯锡
到2021年，20％的领先制造企业将通过嵌入式智能、人工智能、物联网和区块链等技术实现流程自动化，并将执行时间缩短25％。——IDC
不论何种预测，我们都可以看到，对于制造企业来说，通过富有洞察的机器学习平台来提高产品质量和产量，提高工厂生产率，将成为下一步变革的关键。
利用机器学习来简化生产的每个阶段，从入库供应商质量开始，一直到制造计划和订单完成，已经成为了制造业的一个优先事项。
据德勤近期调查显示，机器学习将制造业的计划外停机时间减少了15-30％，生产量提高了20％，维护成本降低了30％，质量提高了35％。
上面给出的都是直观的数据，下面不妨直接的看一看机器学习为制造业哪些方面带来优化：
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通过机器学习技术，半导体制造的收益率提高了30%，降低废品率，优化芯片生产。
提高半导体制造收益率、利用基于机器学习的根源分析减少废品率和降低测试成本，是机器学习改善半导体制造领域的三大优势之一。麦肯锡调查报告显示，对工业设备进行人工强化可以每年降低10%的维护成本，减少20%的停机时间，同时节约25%的检查费用。
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资产管理、供应链管理和库存管理是当今人工智能、机器学习和物联网应用的热门领域
如何结合新兴技术，包括物联网、AI和机器学习来提高资产的跟踪精度，供应链的可视化，库存优化一直以来都是制造业的突破方向之一。
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机器学习可减少50%的供应链预测误差，减少65%的销售损失。
供应链是所有制造企业的生命线，机器学习可以降低运输、仓储、供应管理的相关成本，分别达到5%、10%和25%-40%的降幅。同时，因为通过机器学习技术，总库存可以减少20%-50%。
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机器学习可以提高需求预测的准确度，降低能源成本和价格差异，同时也能准确反映价格的弹性和敏感性。此外，
通过机器学习的精准预测和测试结果，可节约35%测试和校准时间。
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使用机器学习自动优化库存使服务水平提高了16%，同时增加了25%的库存周转率。
基于人工智能和机器学习进行算法和建模，优化所有分销地点的库存，考虑外部的、独立的变量、影响需求和交付给客户的时间。
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制造企业使用人工智能可以将生产商的转换成本降低多达20％，同时由于劳动力生产率提高，成本降低可能达到70％。
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基于人工智能和机器学习的产品缺陷检测和质量保证能够将制造生产率提高到50％甚至更多。机器学习在发现产品及包装异常方面有天然的优势，在提高产品质量和防止次品流出方面同样有着巨大潜力。与人工检查相比，基于深度学习的系统能够将缺陷检出率提高达90％。
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机器学习正在帮助制造企业解决以前更多难以解决和从未遇到的问题，包括隐藏的瓶颈或者无利可图的生产线，提高车间每台机器的预测性维护精度，发现提高每台设备和相关工作流程的产量/吞吐量的方法，优化系统和供应链等等。
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未来五年内，预计人工智能和机器学习在制造业的应用将多过于机器人技术，成为制造业的主要用例。由于算法可以提供推荐的解决方案，因此供应链操作的复杂性和局限性正在成为机器学习算法的“用武之地”。许多制造企业正在寻求进行预测性维护试点，而那些能够带来明显收入增长的试点项目最有可能被投入生产。
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