機器學習演算法、應用和平臺正在幫助製造商尋找新的商業模式，調整產品質量、優化車間生產效率。對製造商們來說最關心的就是找到一種新方法，在保證產品質量的前提下更快適應客戶因為更換模具帶來新的生產任務。新的商業模式往往會使用新的生產線，需要提高產品規模化生產的效率。今天製造商們開始轉向機器學習技術來提高階對端業務的效能，優化績效。

通過機器學習技術，半導體制造商可提高30%產量，降低廢品率，優化晶片生產。在半導體制造過程中提高30%的產量，是基於機器學習根源分析和人工智慧優化降低測試成本得出的結論，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，對工業裝置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。

資產管理、供應鏈管理和庫存管理是人工智慧、機器學習和物聯網應用最熱門的領域。世界經濟論壇和科爾尼機構最近通過研究發現，製造商正在評估如何將物聯網、人工智慧和機器學習等新興技術結合起來，提高資產追蹤的準確性、供應鏈的可見性以及庫存優化。

來5年製造商通過機器學習和分析提高38%的裝置預測維護能力。根據來自普華永道的資料顯示，MI驅動過程和質量優化可以有35%的提升，視覺化和自動化提升34%。未來5年，分析、API和大資料的整合使工廠聯網率增加到31%。

機器學習可減少50%供應鏈預測誤差，減少65%銷售損失。供應鏈是所有制造企業的生命線，機器學習可以減少運輸、倉儲、供應管理的相關成本，分別達到5%、10%和25%-40%。由於機器學習技術的存在，總庫存可以減少20%到50%。

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。霍尼韋爾已經將人工智慧和機器學習演算法整合到了採購、戰略供貨和成本管理中。

使用機器學習自動進行庫存優化，可以提高16%的服務水平，增加25%的庫存能力。人工智慧和機器學習約束的演算法和建模能夠在所有分佈的位置上進行規模庫存優化，並且參考影響需求和客戶交付能力的外部獨立變數優化。

機器學習整合實時監控，可以優化車間操作，實時瞭解機器負載和生產進度查詢。在實時瞭解每臺機器的負載水平如何影響總體生產進度情況下，可以更好的管理每臺機器的生產執行狀況。在特定的生產任務中，使用機器學習演算法，優化最高效率的機器叢集。

提高多個生產場景的生產效率和準確性，降低多場景50%的成本使用實時監控技術來準確的資料集，捕捉價格、庫存消耗速度和相關變數，從而讓機器學習應用程式可以在多個製造場景中確定準確成本。

通過機器學習的精準預測和測試結果，節約35%測試和校準時間。通過使用一系列機器學習模型，可以隨著時間的推移預測結果，簡化工作流程，節約測試和校準時間。

機器學習和整體裝置效能結合，可以提高產量、提高維護的準確性，加大工作負載能力。OEE是一種廣泛的製造業指標，通過結合可用性、效能和質量定義生產效率。結合其他指標，可以發現影響生產能力不同原因的不同重要性。將OEE和其它資料整合到機器學習模型中，已經成為了當今製造業智慧分析領域增長最快的方法之一。