通過人工智能技術實現預測性維護。要知道如果工業生產線或者設備突然宕機，造成的損失是巨大的。所以我們使用人工智能技術，讓機器在可能的問題發生之前感知或分析它們。比如工廠的數控機床，運行一段時間后需要更換。通過對歷史運行數據的分析，機器可以提前知道刀具什么時候會損壞，從而提前準備好更換零件，在最近的維修中安排更換刀具。

如果工業機器人的減速器和主軸上安裝了傳感器，經過機器學習，模型可以通過觀察到的波形檢測出人難以感知的細微變化，并在工業機器人完全失效前數周給出有效預警。實際數據也表明，人工智能可以比人更早地預測故障，從而減少損失。

比如在工程巖體分類中，通過采用人工智能，將工程師的經驗轉化為深度學習算法，判斷的準確性與人工判斷相當。還有汽車零部件廠商，可以采用深度學習算法，將人工檢測經驗轉化為算法，實現無人檢測。

提前采取措施優化操作，如節能。在工業領域，生產線針對節能進行了優化。通過對歷史運行數據、工廠調度和設備配置參數的分析，可以提前發現異常能耗，并提供降低能耗的措施。