根據全球人工智能制造市場趨勢，預計到2026年，該市場將達到167億美元，預測期內復合年增長率為57.2%。

　　人工智能在制造領域的應用是廣泛的以及具有革命性的。它在根本上改變了產品的設計方式，為設計和制造的各個層面提供了可操作的見解。這有助于識別瓶頸，解決問題，并提供完美的最終產品。

　　本文匯總了人工智能在電子制造業中的 5 個最佳應用，它們將會很快塑造這個行業：

　　1、幫助預測設計失敗

　　機械故障在制造業中是很常見的，經常會導致停機時間增加、成本增加和上市時間延遲。無法預先檢測故障甚至會影響最終產品的質量和性能。

　　人工智能在制造領域的重要性就在于此。通過預測學習，人工智能可以提前識別產品或設備故障，以防止將來發生重大故障。這有助于減少停機時間，降低閑置時間的成本，并確保提高生產率。

　　2、用于產品制造質量評估的人工智能

　　當需要制造產品或使用設備以簡化操作時，其實很難檢測到其內部問題。僅僅通過觀察產品的功能，專家往往無法識別缺陷。而這可能是有害的制造，會導致產品或工藝的重大缺陷。

　　人工智能和機器學習將人類智能與強大的技術相結合，為制造操作的進行方式帶來革命性的變化。例如，人工智能可以識別機器或產品中的微小故障，使設計人員可以選擇在它成為重大缺陷之前解決相同的問題。

　　這有助于提高最終產品的整體產品質量和性能。這就是為什么如今許多制造公司使用 人工智能驅動的自動化和強大的工具來檢測過程中的缺陷或產品設計中的缺陷的主要原因。通過使用人工智能進行深入的質量測試，制造商可以確保高質量的產品以及更快的上市時間。

　　3、有助于預測性維護

　　設備中的單個故障可能會嚴重破壞整條生產線，增加停機時間和總體成本。因此，正確、及時地維護機器至關重要。不幸的是，除非發生重大故障，否則這通常會被忽視。

　　為了應對這些挑戰，部分制造商現在部署了機器學習驅動的預測工具和人工智能解決方案，可以預測設備何時需要定期維護。在某些場景下，物聯網和云傳感器被嵌入設備中，有助于預測及時維護。這進一步確保了克服未來可能出現的重大設備問題。

　　實施人工智能驅動的制造解決方案可以幫助自動化流程，使制造商能夠構建智能運營，從而減少成本開銷和停機時間。

　　4、有效需求與價格預測

　　人工智能系統使用預測分析，并將其與人類智能相結合，以有效地預測對產品和定價的需求。它將收集來自不同來源的數據，并對這些數據進行全面分析以做出準確的預測。

　　5、庫存管理

　　庫存管理效率低下可能會導致制造商的大量成本開銷。使用人工智能工具，制造商可以管理他們的訂單記錄并添加/刪除新的庫存。機器學習在這里發揮著不可或缺的作用，其可以根據需求和供應管理庫存。

　　人工智能正在以激進的方式推動制造過程。通過使用人工智能能改造運營、提高產品質量并降低成本。