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. 质量控制
如果使用得当，机器学习可以将最终产品质量提高 35%，尤其是在离散制造业。机器学习可以通过两种方式实现这一目标。首先，发现产品及其包装中的异常。通过深入检查制造的产品，公司可以阻止有缺陷的产品进入市场。事实上，有研究表明， 与人工检查相比，缺陷检测率可提高 90% 。

然后还有可能提高制造过程的质量。通过物联网设备和机器学习应用程序，企业可以分析制造过程中使用的所有设备的可用性和性能。这可以实现预测性维护，即估计维护特定设备的最佳时间，以延长其使用寿命并避免代价高昂的停机时间。

通用电气 是质量控制部门最大的投资者之一，尤其是在与预测性维护相关的 澳大利亚手机数据 所有领域。（包括航空航天、发电和运输行业）的十万多台资产中创建并部署了基于机器学习的工具。其系统可以检测生产线中异常的早期预警信号，并通过对行为和寿命的长期估计提供预测。

4. 安全
由于所有这些机器学习解决方案都依赖于应用程序、操作系统、网络、云和本地平台，因此所使用的移动应用程序、设备和数据的安全性对于现代制造商来说至关重要。幸运的是，机器学习在 零信任安全 (ZTS)中找到了答案 框架中找到了答案。借助这项技术，用户对有价值的数字访问和信息的访问受到严格监管和限制。

因此，机器学习可用于分析个人用户如何访问某些受保护的信息、他们使用哪些应用程序以及如何连接这些信息。通过在数字资产周围划定一个强大的边界，机器学习可以确定谁访问了什么，谁没有访问，但也可以检测到可以快速触发警告或采取行动的异常情况。

不幸的是，零信任架构和框架的使用并不是制造业的标准。 在最近的一项调查中，只有 60% 的受访者表示他们正在或计划将零信任方法引入其数字领域。 

5. 机器人
最后，制造商最知名的合作伙伴之一正在通过机器学习变得更加智能：机器人。人工智能在机器人中的应用使它们能够承担对人类来说复杂或危险的日常任务。这些新机器人超越了它们曾经被归类为的装配线，因为它们的机器学习能力使它们能够处理比以前更复杂的流程。

这正是中资德国制造公司库卡（KUKA）希望通过其工业机器人实现的目标。该公司的目标是制造能够与人类并肩工作并充当其合作者的机器人。从这个意义上讲，该公司正在将其机器人LBR iiwa纳入其中。这款智能机器人配备了高性能传感器，使其能够在与人类并肩工作的同时执行复杂任务，并学习如何提高生产力。

KUKA 本身在工厂中使用机器人，但其他主要制造商也这样做。著名汽车品牌宝马是 其最大的客户之一，也是已经发现机器人可以减少人为错误、提高生产力并在整个制造链中增加价值的企业之一。