传统制造业依赖于廉价的劳动力，通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而，今天的市场变得越来越多样化，消费者的需求在不断变化，要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。我国工业自动化已进入第二阶段，人口红利消失及消费升级成为驱动力。人工智能逐渐应用到工业制造等多个领域中去，并驱动了巨大的经济价值。嵌入式主板
自动化和机器换人解决了劳动力不足的问题，但想要满足今天小批量、多样化的生产要求还是达不到。实现更高效率的生产需要通过工业物联网、大数据分析和人工智能等多项技术整合。
在过去的生产系统中，设备维护人员通常等机器出现故障后才知道维修，而无法提前预知设备的停机时间。对于机器的日常维护，大多数工厂采用定期保养的方式来来降低设备的故障率，但这种做法准确性较低，即使是有着丰富经验的工程师，也是通过猜测的方式来判断设备可能存在的问题。
随着工业物联网的推广应用，对机器的维护也有了新的定义，预测性维护给现代工厂带来极大的便利。给设备装上许多的传感器，通过实时监控机器的运行状态，提前预判机器可能出现的故障问题。而机器学习算法在这里起着重要的作用，它可以帮助管理者及早发现机器的问题。
企业可以从过去的经历中吸取教训，或者从同类事件中总结出经验来，这正是机器学习所表现出来的巨大能力，机器学习可以通过对历史大数据的认识学习，识别出数据中重复出现的模式并应用于生产判断，这样可以更准确地预测趋势和实时检测生产问题。采用机器学习改进生产系统，有利于企业提升业绩效率。
传感器技术经过多年的发展，其体积变得越来越小而且更便宜，这对于许多公司来说，意味着可以更低的成本去实时监控整个工厂的机器设备。但是，如果想要从数据获得正确的有价值的见解，还需要对数据进一步筛选和分析。
用人力为去分析这些庞大的数据，将是一件费力的工作。机器学习在这里显得十分重要，智能程序可以24小时不停监控机器的内部动作，对设备的每一个部件，甚至可以小到一个按钮，建立一个长期的病情历史报表，并对现在的数据进行分析结合历史案情进行对比。
当设备的数据值偏离正常状态，系统会提前警告可能的故障或失效。这样企业可以在设备故障发生之前进行及时修复，防止停机而造成巨大的生产损失。此外，设备数据的分析可以让管理者更了解生产系统的现状，知道如何更合理的利用设备资源，从而减少工人成本和提升产品质量。
生产质量是企业品牌和市场竞争力的关键，机器学习可以帮助企业获得更多的优势。传统的生产方式都是等产品生产完成后再去做质检，这意味着不合格的产品将需要返工或者报废，工厂浪费的不仅是时间还有风险损失。不过，这种方式可能很快将成为过去。
机器学习解决方案将给制造检测系统带来颠覆，也就是说在理想的情况下，传统的测试将在未来被完全取代。因为机器学习算法可以帮助系统在生产过程中进行检测和控制生产质量。即在每一个生产环节，都能保证能成功生产出合格的部件。
随着检测技术和测量精度的不断提升，使得我们可以在生产过程中检查铸件气孔等复杂部件，软件已经可以从生产过程中预测产品的质量。更有趣的是，自学习算法不仅报告预定义错误，还能发现一些未知的问题。
在大多数工厂里，每天都会有大量的能源在损耗，从电力、煤炭到水资源，一套科学的能源管理方案可以帮助工厂节省大量的开资。通过人工智能可以帮助企业分析能源使用的实际情况，找出能源不合理的地方进行优化，从而进一步降低生产成本。
从能源供应商的角度来看，化石燃料和可再生能源的混合正在改变电网格局，这迫使电力生产商和电网运营商采取新的策略。机器学习技术使电力公司能够使用历史消费模式实时预测未来，这使得企业可以更精确地调整成本价格与需求，最终导致更高效的操作。
一件产品的制造通常需要很多道工序，从仓库取材料到加工、装配、调试，中间过程有大量的物流工作需要完成。越来越多的企业考虑采用自动化运输来减少的人力投入和创造更多经济效益。
如果实现更高效的物流运输？机器学习自主车辆正在为自动化物流铺平道路。人工智能经成为自动化物流和公司内部物流系统的关键技术。只要通过深入学习，车辆就能够正确认识和理解周围的环境，顺利完成生产中的物流任务。
机器视觉为工业自动化打开新视界，深度学习提供算法开发新思路。相对传统识别机制，机器视觉在识别率、速度和成本方面具备显著优势，契合未来在我国基础离散制造业广泛应用的需求。机器视觉系统开发的核心是算法；工业自动化发展的深化及多元化，使得传统算法的复杂度将伴随周围变量数目增加而呈现指数级上升。深度学习通过大量数据自动学习并识别出有效特征，现已在实际应用中取得突破，未来发展场景广阔。
