通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。要知道如果工業(yè)生產(chǎn)線或者設(shè)備突然宕機(jī)，造成的損失是巨大的。所以我們使用人工智能技術(shù)，讓機(jī)器在可能的問(wèn)題發(fā)生之前感知或分析它們。比如工廠的數(shù)控機(jī)床，運(yùn)行一段時(shí)間后需要更換。通過(guò)對(duì)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，機(jī)器可以提前知道刀具什么時(shí)候會(huì)損壞，從而提前準(zhǔn)備好更換零件，在最近的維修中安排更換刀具。

如果工業(yè)機(jī)器人的減速器和主軸上安裝了傳感器，經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，模型可以通過(guò)觀察到的波形檢測(cè)出人難以感知的細(xì)微變化，并在工業(yè)機(jī)器人完全失效前數(shù)周給出有效預(yù)警。實(shí)際數(shù)據(jù)也表明，人工智能可以比人更早地預(yù)測(cè)故障，從而減少損失。

比如在工程巖體分類中，通過(guò)采用人工智能，將工程師的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)算法，判斷的準(zhǔn)確性與人工判斷相當(dāng)。還有汽車零部件廠商，可以采用深度學(xué)習(xí)算法，將人工檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為算法，實(shí)現(xiàn)無(wú)人檢測(cè)。

提前采取措施優(yōu)化操作，如節(jié)能。在工業(yè)領(lǐng)域，生產(chǎn)線針對(duì)節(jié)能進(jìn)行了優(yōu)化。通過(guò)對(duì)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、工廠調(diào)度和設(shè)備配置參數(shù)的分析，可以提前發(fā)現(xiàn)異常能耗，并提供降低能耗的措施。