近年来，人工智能（AI）和机器学习仍然推动当今制造业发展的最大动力。据了解，超过60％的制造公司已经采用了人工智能技术，以提高运营效率，减少停机时间，并提供满足独特消费者需求的高质量产品。

根据全球人工智能制造市场趋势，预计到2026年，该市场将达到167亿美元，预测期内复合年增长率为57.2%。

人工智能在制造领域的应用是广泛的以及具有革命性的。它在根本上改变了产品的设计方式，为设计和制造的各个层面提供了可操作的见解。这有助于识别瓶颈，解决问题，并提供完美的最终产品。

本文汇总了人工智能在电子制造业中的 5 个最佳应用，它们将会很快塑造这个行业：

1、帮助预测设计失败

机械故障在制造业中是很常见的，经常会导致停机时间增加、成本增加和上市时间延迟。无法预先检测故障甚至会影响最终产品的质量和性能。

人工智能在制造领域的重要性就在于此。通过预测学习，人工智能可以提前识别产品或设备故障，以防止将来发生重大故障。这有助于减少停机时间，降低闲置时间的成本，并确保提高生产率。

2、用于产品制造质量评估的人工智能

当需要制造产品或使用设备以简化操作时，其实很难检测到其内部问题。仅仅通过观察产品的功能，专家往往无法识别缺陷。而这可能是有害的制造，会导致产品或工艺的重大缺陷。

人工智能和机器学习将人类智能与强大的技术相结合，为制造操作的进行方式带来革命性的变化。例如，人工智能可以识别机器或产品中的微小故障，使设计人员可以选择在它成为重大缺陷之前解决相同的问题。

这有助于提高最终产品的整体产品质量和性能。这就是为什么如今许多制造公司使用 人工智能驱动的自动化和强大的工具来检测过程中的缺陷或产品设计中的缺陷的主要原因。通过使用人工智能进行深入的质量测试，制造商可以确保高质量的产品以及更快的上市时间。

3、有助于预测性维护

设备中的单个故障可能会严重破坏整条生产线，增加停机时间和总体成本。因此，正确、及时地维护机器至关重要。不幸的是，除非发生重大故障，否则这通常会被忽视。

为了应对这些挑战，部分制造商现在部署了机器学习驱动的预测工具和人工智能解决方案，可以预测设备何时需要定期维护。在某些场景下，物联网和云传感器被嵌入设备中，有助于预测及时维护。这进一步确保了克服未来可能出现的重大设备问题。

实施人工智能驱动的制造解决方案可以帮助自动化流程，使制造商能够构建智能运营，从而减少成本开销和停机时间。

4、有效需求与价格预测

人工智能系统使用预测分析，并将其与人类智能相结合，以有效地预测对产品和定价的需求。它将收集来自不同来源的数据，并对这些数据进行全面分析以做出准确的预测。

5、库存管理

库存管理效率低下可能会导致制造商的大量成本开销。使用人工智能工具，制造商可以管理他们的订单记录并添加/删除新的库存。机器学习在这里发挥着不可或缺的作用，其可以根据需求和供应管理库存。

人工智能正在以激进的方式推动制造过程。通过使用人工智能能改造运营、提高产品质量并降低成本。