人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，影響著人們的生產生活方式。製造業是人工智能創新技術的重要應用領域，人工智能與製造業的深度融合正在引發影響深遠的產業變革。對此，不少權威調研機構給出了相關數據預測：
機器學習可以讓離散製造業的產品質量提高35％——德勤
那些將在未來五到七年內擁抱人工智能的企業中，有半數企業的現金流將有望增加一倍，而製造業由於對數據的高依賴性所以將領跑於其他行業。——麥肯錫
到2021年，20％的領先製造企業將通過嵌入式智能、人工智能、物聯網和區塊鏈等技術實現流程自動化，並將執行時間縮短25％。——IDC
人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，影響著人們的生產生活方式。製造業是人工智能創新技術的重要應用領域，人工智能與製造業的深度融合正在引發影響深遠的產業變革。對此，不少權威調研機構給出了相關數據預測：
機器學習可以讓離散製造業的產品質量提高35％——德勤
那些將在未來五到七年內擁抱人工智能的企業中，有半數企業的現金流將有望增加一倍，而製造業由於對數據的高依賴性所以將領跑於其他行業。——麥肯錫
到2021年，20％的領先製造企業將通過嵌入式智能、人工智能、物聯網和區塊鏈等技術實現流程自動化，並將執行時間縮短25％。——IDC
不論何種預測，我們都可以看到，對於製造企業來說，通過富有洞察的機器學習平臺來提高產品質量和產量，提高工廠生產率，將成為下一步變革的關鍵。
利用機器學習來簡化生產的每個階段，從入庫供應商質量開始，一直到製造計劃和訂單完成，已經成為了製造業的一個優先事項。
據德勤近期調查顯示，機器學習將製造業的計劃外停機時間減少了15-30％，生產量提高了20％，維護成本降低了30％，質量提高了35％。
上面給出的都是直觀的數據，下面不妨直接的看一看機器學習為製造業哪些方面帶來優化：
>1<
通過機器學習技術，半導體制造的收益率提高了30%，降低廢品率，優化芯片生產。
提高半導體制造收益率、利用基於機器學習的根源分析減少廢品率和降低測試成本，是機器學習改善半導體制造領域的三大優勢之一。麥肯錫調查報告顯示，對工業設備進行人工強化可以每年降低10%的維護成本，減少20%的停機時間，同時節約25%的檢查費用。
人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，影響著人們的生產生活方式。製造業是人工智能創新技術的重要應用領域，人工智能與製造業的深度融合正在引發影響深遠的產業變革。對此，不少權威調研機構給出了相關數據預測：
機器學習可以讓離散製造業的產品質量提高35％——德勤
那些將在未來五到七年內擁抱人工智能的企業中，有半數企業的現金流將有望增加一倍，而製造業由於對數據的高依賴性所以將領跑於其他行業。——麥肯錫
到2021年，20％的領先製造企業將通過嵌入式智能、人工智能、物聯網和區塊鏈等技術實現流程自動化，並將執行時間縮短25％。——IDC
不論何種預測，我們都可以看到，對於製造企業來說，通過富有洞察的機器學習平臺來提高產品質量和產量，提高工廠生產率，將成為下一步變革的關鍵。
利用機器學習來簡化生產的每個階段，從入庫供應商質量開始，一直到製造計劃和訂單完成，已經成為了製造業的一個優先事項。
據德勤近期調查顯示，機器學習將製造業的計劃外停機時間減少了15-30％，生產量提高了20％，維護成本降低了30％，質量提高了35％。
上面給出的都是直觀的數據，下面不妨直接的看一看機器學習為製造業哪些方面帶來優化：
>1<
通過機器學習技術，半導體制造的收益率提高了30%，降低廢品率，優化芯片生產。
提高半導體制造收益率、利用基於機器學習的根源分析減少廢品率和降低測試成本，是機器學習改善半導體制造領域的三大優勢之一。麥肯錫調查報告顯示，對工業設備進行人工強化可以每年降低10%的維護成本，減少20%的停機時間，同時節約25%的檢查費用。
>2<
資產管理、供應鏈管理和庫存管理是當今人工智能、機器學習和物聯網應用的熱門領域
如何結合新興技術，包括物聯網、AI和機器學習來提高資產的跟蹤精度，供應鏈的可視化，庫存優化一直以來都是製造業的突破方向之一。
>3<
機器學習可減少50%的供應鏈預測誤差，減少65%的銷售損失。
供應鏈是所有制造企業的生命線，機器學習可以降低運輸、倉儲、供應管理的相關成本，分別達到5%、10%和25%-40%的降幅。同時，因為通過機器學習技術，總庫存可以減少20%-50%。
人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，影響著人們的生產生活方式。製造業是人工智能創新技術的重要應用領域，人工智能與製造業的深度融合正在引發影響深遠的產業變革。對此，不少權威調研機構給出了相關數據預測：
機器學習可以讓離散製造業的產品質量提高35％——德勤
那些將在未來五到七年內擁抱人工智能的企業中，有半數企業的現金流將有望增加一倍，而製造業由於對數據的高依賴性所以將領跑於其他行業。——麥肯錫
到2021年，20％的領先製造企業將通過嵌入式智能、人工智能、物聯網和區塊鏈等技術實現流程自動化，並將執行時間縮短25％。——IDC
不論何種預測，我們都可以看到，對於製造企業來說，通過富有洞察的機器學習平臺來提高產品質量和產量，提高工廠生產率，將成為下一步變革的關鍵。
利用機器學習來簡化生產的每個階段，從入庫供應商質量開始，一直到製造計劃和訂單完成，已經成為了製造業的一個優先事項。
據德勤近期調查顯示，機器學習將製造業的計劃外停機時間減少了15-30％，生產量提高了20％，維護成本降低了30％，質量提高了35％。
上面給出的都是直觀的數據，下面不妨直接的看一看機器學習為製造業哪些方面帶來優化：
>1<
通過機器學習技術，半導體制造的收益率提高了30%，降低廢品率，優化芯片生產。
提高半導體制造收益率、利用基於機器學習的根源分析減少廢品率和降低測試成本，是機器學習改善半導體制造領域的三大優勢之一。麥肯錫調查報告顯示，對工業設備進行人工強化可以每年降低10%的維護成本，減少20%的停機時間，同時節約25%的檢查費用。
>2<
資產管理、供應鏈管理和庫存管理是當今人工智能、機器學習和物聯網應用的熱門領域
如何結合新興技術，包括物聯網、AI和機器學習來提高資產的跟蹤精度，供應鏈的可視化，庫存優化一直以來都是製造業的突破方向之一。
>3<
機器學習可減少50%的供應鏈預測誤差，減少65%的銷售損失。
供應鏈是所有制造企業的生命線，機器學習可以降低運輸、倉儲、供應管理的相關成本，分別達到5%、10%和25%-40%的降幅。同時，因為通過機器學習技術，總庫存可以減少20%-50%。
>4<
機器學習可以提高需求預測的準確度，降低能源成本和價格差異，同時也能準確反映價格的彈性和敏感性。此外，
通過機器學習的精準預測和測試結果，可節約35%測試和校準時間。
>5<
使用機器學習自動優化庫存使服務水平提高了16%，同時增加了25%的庫存週轉率。
基於人工智能和機器學習進行算法和建模，優化所有分銷地點的庫存，考慮外部的、獨立的變量、影響需求和交付給客戶的時間。
人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，影響著人們的生產生活方式。製造業是人工智能創新技術的重要應用領域，人工智能與製造業的深度融合正在引發影響深遠的產業變革。對此，不少權威調研機構給出了相關數據預測：
機器學習可以讓離散製造業的產品質量提高35％——德勤
那些將在未來五到七年內擁抱人工智能的企業中，有半數企業的現金流將有望增加一倍，而製造業由於對數據的高依賴性所以將領跑於其他行業。——麥肯錫
到2021年，20％的領先製造企業將通過嵌入式智能、人工智能、物聯網和區塊鏈等技術實現流程自動化，並將執行時間縮短25％。——IDC
不論何種預測，我們都可以看到，對於製造企業來說，通過富有洞察的機器學習平臺來提高產品質量和產量，提高工廠生產率，將成為下一步變革的關鍵。
利用機器學習來簡化生產的每個階段，從入庫供應商質量開始，一直到製造計劃和訂單完成，已經成為了製造業的一個優先事項。
據德勤近期調查顯示，機器學習將製造業的計劃外停機時間減少了15-30％，生產量提高了20％，維護成本降低了30％，質量提高了35％。
上面給出的都是直觀的數據，下面不妨直接的看一看機器學習為製造業哪些方面帶來優化：
>1<
通過機器學習技術，半導體制造的收益率提高了30%，降低廢品率，優化芯片生產。
提高半導體制造收益率、利用基於機器學習的根源分析減少廢品率和降低測試成本，是機器學習改善半導體制造領域的三大優勢之一。麥肯錫調查報告顯示，對工業設備進行人工強化可以每年降低10%的維護成本，減少20%的停機時間，同時節約25%的檢查費用。
>2<
資產管理、供應鏈管理和庫存管理是當今人工智能、機器學習和物聯網應用的熱門領域
如何結合新興技術，包括物聯網、AI和機器學習來提高資產的跟蹤精度，供應鏈的可視化，庫存優化一直以來都是製造業的突破方向之一。
>3<
機器學習可減少50%的供應鏈預測誤差，減少65%的銷售損失。
供應鏈是所有制造企業的生命線，機器學習可以降低運輸、倉儲、供應管理的相關成本，分別達到5%、10%和25%-40%的降幅。同時，因為通過機器學習技術，總庫存可以減少20%-50%。
>4<
機器學習可以提高需求預測的準確度，降低能源成本和價格差異，同時也能準確反映價格的彈性和敏感性。此外，
通過機器學習的精準預測和測試結果，可節約35%測試和校準時間。
>5<
使用機器學習自動優化庫存使服務水平提高了16%，同時增加了25%的庫存週轉率。
基於人工智能和機器學習進行算法和建模，優化所有分銷地點的庫存，考慮外部的、獨立的變量、影響需求和交付給客戶的時間。
>6<
製造企業使用人工智能可以將生產商的轉換成本降低多達20％，同時由於勞動力生產率提高，成本降低可能達到70％。
>7<
基於人工智能和機器學習的產品缺陷檢測和質量保證能夠將製造生產率提高到50％甚至更多。機器學習在發現產品及包裝異常方面有天然的優勢，在提高產品質量和防止次品流出方面同樣有著巨大潛力。與人工檢查相比，基於深度學習的系統能夠將缺陷檢出率提高達90％。
人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，影響著人們的生產生活方式。製造業是人工智能創新技術的重要應用領域，人工智能與製造業的深度融合正在引發影響深遠的產業變革。對此，不少權威調研機構給出了相關數據預測：
機器學習可以讓離散製造業的產品質量提高35％——德勤
那些將在未來五到七年內擁抱人工智能的企業中，有半數企業的現金流將有望增加一倍，而製造業由於對數據的高依賴性所以將領跑於其他行業。——麥肯錫
到2021年，20％的領先製造企業將通過嵌入式智能、人工智能、物聯網和區塊鏈等技術實現流程自動化，並將執行時間縮短25％。——IDC
不論何種預測，我們都可以看到，對於製造企業來說，通過富有洞察的機器學習平臺來提高產品質量和產量，提高工廠生產率，將成為下一步變革的關鍵。
利用機器學習來簡化生產的每個階段，從入庫供應商質量開始，一直到製造計劃和訂單完成，已經成為了製造業的一個優先事項。
據德勤近期調查顯示，機器學習將製造業的計劃外停機時間減少了15-30％，生產量提高了20％，維護成本降低了30％，質量提高了35％。
上面給出的都是直觀的數據，下面不妨直接的看一看機器學習為製造業哪些方面帶來優化：
>1<
通過機器學習技術，半導體制造的收益率提高了30%，降低廢品率，優化芯片生產。
提高半導體制造收益率、利用基於機器學習的根源分析減少廢品率和降低測試成本，是機器學習改善半導體制造領域的三大優勢之一。麥肯錫調查報告顯示，對工業設備進行人工強化可以每年降低10%的維護成本，減少20%的停機時間，同時節約25%的檢查費用。
>2<
資產管理、供應鏈管理和庫存管理是當今人工智能、機器學習和物聯網應用的熱門領域
如何結合新興技術，包括物聯網、AI和機器學習來提高資產的跟蹤精度，供應鏈的可視化，庫存優化一直以來都是製造業的突破方向之一。
>3<
機器學習可減少50%的供應鏈預測誤差，減少65%的銷售損失。
供應鏈是所有制造企業的生命線，機器學習可以降低運輸、倉儲、供應管理的相關成本，分別達到5%、10%和25%-40%的降幅。同時，因為通過機器學習技術，總庫存可以減少20%-50%。
>4<
機器學習可以提高需求預測的準確度，降低能源成本和價格差異，同時也能準確反映價格的彈性和敏感性。此外，
通過機器學習的精準預測和測試結果，可節約35%測試和校準時間。
>5<
使用機器學習自動優化庫存使服務水平提高了16%，同時增加了25%的庫存週轉率。
基於人工智能和機器學習進行算法和建模，優化所有分銷地點的庫存，考慮外部的、獨立的變量、影響需求和交付給客戶的時間。
>6<
製造企業使用人工智能可以將生產商的轉換成本降低多達20％，同時由於勞動力生產率提高，成本降低可能達到70％。
>7<
基於人工智能和機器學習的產品缺陷檢測和質量保證能夠將製造生產率提高到50％甚至更多。機器學習在發現產品及包裝異常方面有天然的優勢，在提高產品質量和防止次品流出方面同樣有著巨大潛力。與人工檢查相比，基於深度學習的系統能夠將缺陷檢出率提高達90％。
>8<
機器學習正在幫助製造企業解決以前更多難以解決和從未遇到的問題，包括隱藏的瓶頸或者無利可圖的生產線，提高車間每臺機器的預測性維護精度，發現提高每臺設備和相關工作流程的產量/吞吐量的方法，優化系統和供應鏈等等。
>9<
未來五年內，預計人工智能和機器學習在製造業的應用將多過於機器人技術，成為製造業的主要用例。由於算法可以提供推薦的解決方案，因此供應鏈操作的複雜性和侷限性正在成為機器學習算法的“用武之地”。許多製造企業正在尋求進行預測性維護試點，而那些能夠帶來明顯收入增長的試點項目最有可能被投入生產。
人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，影響著人們的生產生活方式。製造業是人工智能創新技術的重要應用領域，人工智能與製造業的深度融合正在引發影響深遠的產業變革。對此，不少權威調研機構給出了相關數據預測：
機器學習可以讓離散製造業的產品質量提高35％——德勤
那些將在未來五到七年內擁抱人工智能的企業中，有半數企業的現金流將有望增加一倍，而製造業由於對數據的高依賴性所以將領跑於其他行業。——麥肯錫
到2021年，20％的領先製造企業將通過嵌入式智能、人工智能、物聯網和區塊鏈等技術實現流程自動化，並將執行時間縮短25％。——IDC
不論何種預測，我們都可以看到，對於製造企業來說，通過富有洞察的機器學習平臺來提高產品質量和產量，提高工廠生產率，將成為下一步變革的關鍵。
利用機器學習來簡化生產的每個階段，從入庫供應商質量開始，一直到製造計劃和訂單完成，已經成為了製造業的一個優先事項。
據德勤近期調查顯示，機器學習將製造業的計劃外停機時間減少了15-30％，生產量提高了20％，維護成本降低了30％，質量提高了35％。
上面給出的都是直觀的數據，下面不妨直接的看一看機器學習為製造業哪些方面帶來優化：
>1<
通過機器學習技術，半導體制造的收益率提高了30%，降低廢品率，優化芯片生產。
提高半導體制造收益率、利用基於機器學習的根源分析減少廢品率和降低測試成本，是機器學習改善半導體制造領域的三大優勢之一。麥肯錫調查報告顯示，對工業設備進行人工強化可以每年降低10%的維護成本，減少20%的停機時間，同時節約25%的檢查費用。
>2<
資產管理、供應鏈管理和庫存管理是當今人工智能、機器學習和物聯網應用的熱門領域
如何結合新興技術，包括物聯網、AI和機器學習來提高資產的跟蹤精度，供應鏈的可視化，庫存優化一直以來都是製造業的突破方向之一。
>3<
機器學習可減少50%的供應鏈預測誤差，減少65%的銷售損失。
供應鏈是所有制造企業的生命線，機器學習可以降低運輸、倉儲、供應管理的相關成本，分別達到5%、10%和25%-40%的降幅。同時，因為通過機器學習技術，總庫存可以減少20%-50%。
>4<
機器學習可以提高需求預測的準確度，降低能源成本和價格差異，同時也能準確反映價格的彈性和敏感性。此外，
通過機器學習的精準預測和測試結果，可節約35%測試和校準時間。
>5<
使用機器學習自動優化庫存使服務水平提高了16%，同時增加了25%的庫存週轉率。
基於人工智能和機器學習進行算法和建模，優化所有分銷地點的庫存，考慮外部的、獨立的變量、影響需求和交付給客戶的時間。
>6<
製造企業使用人工智能可以將生產商的轉換成本降低多達20％，同時由於勞動力生產率提高，成本降低可能達到70％。
>7<
基於人工智能和機器學習的產品缺陷檢測和質量保證能夠將製造生產率提高到50％甚至更多。機器學習在發現產品及包裝異常方面有天然的優勢，在提高產品質量和防止次品流出方面同樣有著巨大潛力。與人工檢查相比，基於深度學習的系統能夠將缺陷檢出率提高達90％。
>8<
機器學習正在幫助製造企業解決以前更多難以解決和從未遇到的問題，包括隱藏的瓶頸或者無利可圖的生產線，提高車間每臺機器的預測性維護精度，發現提高每臺設備和相關工作流程的產量/吞吐量的方法，優化系統和供應鏈等等。
>9<
未來五年內，預計人工智能和機器學習在製造業的應用將多過於機器人技術，成為製造業的主要用例。由於算法可以提供推薦的解決方案，因此供應鏈操作的複雜性和侷限性正在成為機器學習算法的“用武之地”。許多製造企業正在尋求進行預測性維護試點，而那些能夠帶來明顯收入增長的試點項目最有可能被投入生產。
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