凯捷(Capgemini)表示，机械维护和质量是当今制造运营中领先的AI改造项目。
宝马集团使用AI评估正在进行的生产线中的零部件图像，以实时发现与标准的偏差。
制造商的思维方式将大流行病的硬重置视为增长，增强，适应力强和足智多谋的机会，制造商的思维方式不断加倍用于分析和AI驱动的飞行员。
他们将人类的经验，洞察力和AI技术相结合，发现了新的差异化方法，同时降低了成本并保护了利润。在艰难的经济时期，他们全都为继续增长所面临的挑战。他们并不孤单地接受挑战。波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)的最新研究《后危机世界中AI驱动的公司的崛起》发现，在前四次全球经济下滑中，有14%的公司能够提高销售增长和利润率，如下图所示：
人工智能是制造业实时未来的核心
实时监控具有许多好处，包括解决生产瓶颈，跟踪废品率，满足客户交货日期等等。它是上下文相关数据的极好来源，可用于训练机器学习模型。有监督和无监督的机器学习算法可以在几秒钟内解释多个生产班次的实时数据，并发现以前未知的流程，产品和工作流程模式。
以下是凯捷(Capgemini)最近发布的《在制造运营中扩展人工智能》(Scaling AI：A Practitioners Perspective)研究以及过去四个月对制造商的访谈，是人工智能在2020年增强制造业的十种方式：
制造业中29%的AI实施用于维护机械和生产资产。凯捷(Capgemini)的研究团队发现，预测AI /机器何时可能发生故障并建议最佳维护时间(基于条件的维护)是当今制造业中AI的最流行用例。通用汽车在其供应商的帮助下，分析了安装在组装机器人上的摄像机中的图像，以发现机器人部件故障的迹象和指示。在该系统的一项先导测试中，它检测了7,000个机器人的72个组件故障实例，并在可能导致计划外停机之前发现了问题。研究中的以下图形说明了AI如何用于制造中的智能维护