近日舉辦的智能工廠大展（Smart Factory Expo 2017）中，人工智能被視為具有極大影響力，吸引許多目光。據(jù)報導，人工智能與機器學習是自動化與連網(wǎng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，在智能工廠大展中，許多公司都展示了他們的機器學習科技與應用。其中，IBM Watson人工智能平臺使用機器學習來處理各種制造任務(wù)。

　　Watson的主要功能在于分析大量數(shù)據(jù)組，從中找出模式，進而提升效率。IBM的Graham Cox表示，根據(jù)經(jīng)驗第一步通常是要管理數(shù)據(jù)，找出固定的數(shù)據(jù)組；有了這樣的基礎(chǔ)之后，就可以開始找出數(shù)據(jù)當中的規(guī)則。在展示中，Watson可識別生產(chǎn)在線的瑕疵品，而且還可以聽到機器異常的聲音，以便及早因應潛在問題。還可以監(jiān)測穿著內(nèi)建感應器衣服或安全裝備的工作人員，掌握各種與職業(yè)安全相關(guān)的風險，避免工廠發(fā)生意外。

　　Cox認為，這樣的能力并不會取代工程或生產(chǎn)的專業(yè)，而是要用工具來協(xié)助改善生產(chǎn)流程。企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）公司Columbus也展出了以人工智能與機器學習技術(shù)發(fā)展的智能設(shè)備監(jiān)測，透過「預防性維護」（PredicTIve Maintenance）來延長設(shè)備的壽命。Columbus事業(yè)開發(fā)經(jīng)理Julian Smith表示，過去制造業(yè)習慣的作法是，知道某個零件必須每6個月替換一次，但當他們把這個零件換掉時，其實零件根本沒有問題。使用物聯(lián)網(wǎng)和預測性維護，可以透過數(shù)千個感應器，了解這個零件已經(jīng)完成了多少生產(chǎn)循環(huán)，藉由人工智能來協(xié)助判斷。Columbus也協(xié)助制造業(yè)分析大數(shù)據(jù)，例如分析社群媒體上的信息，進而預測客戶的需求，讓制造商能夠比競爭者更早推出產(chǎn)品。