科技进步不断推动人类生产力的提升，从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。今天新一代信息技术带来了许多变化，人工智能逐渐应用到工业制造等多个领域中去，并驱动了巨大的经济价值。
传统制造业依赖于廉价的劳动力，通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而，今天的市场变得越来越多样化，消费者的需求在不断变化，要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。
自动化和机器换人解决了劳动力不足的问题，但想要满足今天小批量、多样化的生产要求还是达不到。实现更高效率的生产需要通过工业物联网、大数据分析和人工智能等多项技术整合。
设备维护不再是个猜谜游戏
在过去的生产系统中，设备维护人员通常等机器出现故障后才知道维修，而无法提前预知设备的停机时间。对于机器的日常维护，大多数工厂采用定期保养的方式来来降低设备的故障率，但这种做法准确性较低，即使是有着丰富经验的工程师，也是通过猜测的方式来判断设备可能存在的问题。
随着工业物联网的推广应用，对机器的维护也有了新的定义，预测性维护给现代工厂带来极大的便利。给设备装上许多的传感器，通过实时监控机器的运行状态，提前预判机器可能出现的故障问题。而机器学习算法在这里起着重要的作用，它可以帮助管理者及早发现机器的问题。
企业可以从过去的经历中吸取教训，或者从同类事件中总结出经验来，这正是机器学习所表现出来的巨大能力，机器学习可以通过对历史大数据的认识学习，识别出数据中重复出现的模式并应用于生产判断，这样可以更准确地预测趋势和实时检测生产问题。采用机器学习改进生产系统，有利于企业提升业绩效率。
智能监控可以有效防止宕机
传感器技术经过多年的发展，其体积变得越来越小而且更便宜，这对于许多公司来说，意味着可以更低的成本去实时监控整个工厂的机器设备。但是，如果想要从数据获得正确的有价值的见解，还需要对数据进一步筛选和分析。
用人力为去分析这些庞大的数据，将是一件费力的工作。机器学习在这里显得十分重要，智能程序可以24小时不停监控机器的内部动作，对设备的每一个部件，甚至可以小到一个按钮，建立一个长期的病情历史报表，并对现在的数据进行分析结合历史案情进行对比。
当设备的数据值偏离正常状态，系统会提前警告可能的故障或失效。这样企业可以在设备故障发生之前进行及时修复，防止停机而造成巨大的生产损失。此外，设备数据的分析可以让管理者更了解生产系统的现状，知道如何更合理的利用设备资源，从而减少工人成本和提升产品质量。