目前制造企業中應用的人工智能技術，主要圍繞在智能語音交互產品、人臉識別、圖像識別、圖像搜索、聲紋識別、文字識別、機器翻譯、機器學習、大數據計算、數據可視化等方面。

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制造業中常用的人工智能應用場景如下：

場景一：智能分揀

制造業上有許多需要分撿的作業，如果采用人工的作業，速度緩慢且成本高，而且還需要提供適宜的工作溫度環境。如果采用工業機器人進行智能分揀，可以大幅減低成本，提高速度。

場景二：設備健康管理

基于對設備運行數據的實時監測，利用特征分析和機器學習技術，一方面可以在事故發生前進行設備的故障預測，減少非計劃性停機。另一方面，面對設備的突發故障，能夠迅速進行故障診斷，定位故障原因并提供相應的解決方案。在制造行業應用較為常見，特別是化工、重型設備、五金加工、3C制造、風電等行業。

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場景三：基于視覺的表面缺陷檢測

基于機器視覺的表面缺陷檢測應用在制造業已經較為常見。利用機器視覺可以在環境頻繁變化的條件下，以毫秒為單位快速識別出產品表面更微小、更復雜的產品缺陷，并進行分類，如檢測產品表面是否有污染物、表面損傷、裂縫等。目前已有工業智能企業將深度學習與3D顯微鏡結合，將缺陷檢測精度提高到納米級。對于檢測出的有缺陷的產品，系統可以自動做可修復判定，并規劃修復路徑及方法，再由設備執行修復動作。

場景四：基于聲紋的產品質量檢測與故障判斷

利用聲紋識別技術實現異音的自動檢測，發現不良品，并比對聲紋數據庫進行故障判斷。

場景五：智能決策

制造企業在產品質量、運營管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以應用機器學習等人工智能技術，結合大數據分析，優化調度方式，提升企業決策能力。

場景六：數字孿生

數字孿生是客觀事物在虛擬世界的鏡像。創建數字孿生的過程，集成了人工智能、機器學習和傳感器數據，以建立一個可以實時更新的、現場感極強的“真實”模型，用來支撐物理產品生命周期各項活動的決策。在完成對數字孿生對象的降階建模方面，可以把復雜性和非線性模型放到神經網絡中，借助深度學習建立一個有限的目標，基于這個有限的目標，進行降階建模。