1.缺陷检测的深度学习在制造业中，生产线中的缺陷检测过程变得越来越智能。深度神经网络集成允许计算机系统识别表面缺陷，如划痕、裂缝、泄漏等。通过应用图像分类、对象检测和实例分割算法，数据科学家可以训练视觉检测系统为给定任务执行缺陷检测.结合高分辨率相机和GPU，深度学习驱动的检测系统将比传统机器视觉具有更好的感知能力。2.通过机器学习进行预测性维护与其在设备出现故障时进行维修或安排检查，不如在问题发生之前进行预测。通过利用时间序列数据，机器学习算法可以微调预测性维护系统以分析故障模式并预测可能出现的问题。-当传感器跟踪湿度、温度或密度等参数时，机器学习算法会收集和处理这些数据。基于机器学习的预测性维护的主要好处是准确性和及时性。通过揭示生产设备中的异常，分析它们的性质和频率，可以在故障发生之前优化性能。3.人工智能将创建数字孪生体数字孪生体是物理生产系统的虚拟副本。在制造领域，存在由特定机械资产、整个机械系统或特定系统组件组成的数字孪生体。数字孪生最常见的用途是生产过程的实时诊断和评估、产品性能的预测和可视化等。为了教数字孪生如何优化物理系统，数据科学工程师使用有监督和无监督的机器学习算法。通过处理从连续实时监控中收集的历史和未标记数据，机器学习算法可以寻找行为模式并寻找异常。这些算法有助于优化生产计划、质量改进和维护。此外，利用NLP技术可以处理来自研究、行业报告、社交网络和大众媒体的外部数据。它不仅增强了数字孪生的能力，不仅可以设计未来的产品，还可以模拟它们的性能。4.智能制造的生成式设计生成式设计的思想是基于机器学习为给定的产品生成所有可能的设计方案。通过在生成的设计软件中选择重量、尺寸、材料、操作和制造条件等参数，工程师可以生成许多设计解决方案。然后他们可以为未来的产品选择最合适的设计并将其投入生产。5.基于ML的能源消耗预测工业物联网(IIoT)的发展不仅使大多数生产过程自动化，而且使它们变得节俭。可以通过收集有关温度、湿度、照明使用和设施活动水平的历史数据来预测能源消耗。那时机器学习和人工智能承担了大部分实施工作。使用机器学习进行能源消耗管理的想法是检测模式和趋势。通过处理过去能源消耗的历史数据，机器学习模型可以预测未来的能源消耗。6.人工智能和机器学习驱动的认知供应链当意识到数据量随着物联网的增长速度时，很明显智能供应链只是选择正确解决方案的问题。人工智能和机器学习不仅使供应链管理自动化，而且使认知管理成为可能。基于机器学习算法的供应链管理系统可以自动分析材料库存、入库货物、在制品、市场趋势、消费者情绪和天气预报等数据。因此，他们能够定义最佳解决方案并做出数据驱动的决策。一项研究显示，预计到2035年，由于人工智能的应用，制造业增加值增速可提高2.0%左右，是所有工业部门中增幅最大的。可见，人工智能在制造领域的应用已经变得举足轻重。而这六大人工智能应用，将改变制造业！
