随着全球范围内对于提升生产效能、增进运行效率及增强产品品质的需求呈现出逐步增加之态势，众多制造业企业纷纷采取措施，积极转型至采用人工智能技术以期实现上述目标。由于人工智能拥有改良生产线流程、大幅度缩减停滞工时以及提升质量监管精确度等优势，因此它有潜力从根本上转变现有制造企业的经营模式。
譬如说，运用了人工智能技术的机械设备能够独立完成组装、封装以及质量检测等多重复杂任务。这些高度智能化系统具备随时应对变动的能力，能够依据所获取的大量数据进行深入挖掘学习，并且随着时间推移，其功能还会不断地得到完善与提升。这不仅有助于提高企业的运作效率，降低各类资源的消耗与浪费，而且也能全方位地助力生产效率的大幅提高。
在此基础上，借助于机器学习技术与人工智能系统相结合的力量，制造业企业得以显著提升整体的生产力水平，使得整个流程中的每一环节都被妥善处理到位，同时还可以有效削减人力成本开支。
预防未来的问题
预测和减少故障可以节省大量成本。麦肯锡声称，预测性维护是人工智能在制造业中最重要的价值，占全球价值0.5-0.7万亿美元。人工智能解决方案可帮助制造商预测功能设备何时或是否会损坏，以便在故障发生之前计划维护和维修。
设计生成
人工智能除简化制造过程外，还可协助企业进行产品设计。其运作原理如下：设计师或工程师将设计目标输入生成设计算法中。这些算法随后探索解决方案的所有可能排列并生成设计替代方案。最后，它借助机器学习测试每个迭代并进行改进。
原材料价格预测
在货物价格预测方面，以人工智能为驱动力的软件表现出了较人类更为精准的能力，并且这种能力并不会因时间的流逝而衰退，反而能够通过学习与改进来持续提升其精准度。
流程改进
人工智能算法可以利用来自生产线、供应链系统和库存管理的数据，以提升工业流程的效率，还可以通过发现模式、瓶颈和低效率，提出流程改进建议，减少浪费，提高运营效率。
质量控制
许多装配线缺乏适当的系统或技术来识别生产线上的缺陷。即使那些已经建立的系统也非常基本，需要熟练的工程师构建和硬编码算法来区分功能和有缺陷的组件。
这些系统中的大多数仍然无法学习或整合新信息，导致大量误报，然后必须由现场员工手动检查。通过为该系统注入人工智能和自学功能，制造商可以通过大幅减少误报和质量控制所需的时间来节省大量时间。
制造业需要对细节保持敏锐的关注，这一需求在电子领域更是尤为突出。从历史来看，质量保证一直是一项需要高技能工程师手工完成的工作，以确保正确制造电子产品和微处理器，并确保所有电路均正确配置。如今，图像处理算法的应用使得自动验证物品是否已完美生产成为可能。通过在工厂车间的关键点安装摄像头，这种分拣可以实现实时自动进行。
机器人技术
随着科技创新日新月异，采用先进人工智能技术的机器人及自动化系统正对制造业产生深远且全面的变革影响。配备精密电子传感器及尖端人工智能算法的智能化机器人，得以精准无误地完成诸多繁琐复杂的生产任务，同时还具备优秀的环境适应能力，能够随外部条件的持续动态变化而做出相应调整。此外，协同机器人的应用更为广泛，通过与其人类同事紧密配合，有效提升了整体生产力水平，保证了作业过程中的安全性，以及满足对精准性和力度有着极高要求的工作需求。