工业一直是制造业效率的关键驱动力。然而，随着工业设备的日益数字化以及车间和工厂车间人工智能的兴起，我们正在进入一场新的革命，改变着原始设备制造商（OEM）思考和处理制造的方式。有了数据，就可以开始实施有效的预测性维护。预测性维护通过监控操作来评估和识别潜在故障，延长机器的使用寿命。

  人工智能预测的计划内维护停机可以防止生产线发生故障。AI在提高质量的同时为我们节省时间和费用的另一种方式是，在生产过程的早期预测某个零件是否能满足质量要求。例如，印刷电路板（PCB）的集成度非常高，需要用X光来评估其质量，而X射线机耗资巨额。我们可以通过评估哪些部件有失败的风险并适当地应用测试资源来提高产量，并消除X射线这一瓶颈。我们能够预先识别出好的部件，这样我们就可以只对有风险的部件进行彻底的测试。 

  有了数据，可以创建一个AI模型来识别问题。但如果你不收集数据，你将永远不知道你能用它做什么。人工智能的附加值。AI从一台机器扩展，并扩展到整个制造生产线和供应链。它通过扩展我们关注的细节水平来彻底改变制造业。AI将获取的数据情景化处理并创建工厂的数字孪生方面发挥着作用。在下一阶段，将数据用于分析原因和影响。这些数据还预测了使用 AI、机器学习和模拟来提高生产力时会发生什么。这种转变更多地转向规范性功能，推动优化操作并导致自主系统。

  产品在生产线末端是否符合标准存在不确定性。借助AI，我们可以确定哪些产品更有可能面临缺陷风险。这消除了不确定性，使测试更加高效。可靠性来自对不确定性所在的认识。我们对工厂车间了解得越多，我们就能越高效地指导操作，从单台机器一直到供应链。AI 提供了对 OEM 目前可能感到完全缺乏控制的领域的可见性和洞察力。有洞察力，OEM可以在他们以前甚至无法看到的领域做出更好的预测。

  随着工业设备的数字化转型，机器会产生大量的数据。今天，这些数据中的大部分都被忽略了。但是，当AI收集和分析这些数据时，OEM可以深入了解其运营情况。收集和了解数据，AI可以评估和分析数据以提高效率，做出有用的预测，并提供有关如何进一步提高质量和可靠性的见解。AI还有助于消除原始设备制造商甚至不知道的盲点，减少不确定性，并更好地了解所涉及的实际生产风险。