在研发阶段，欧特克、西门子、PTC、达索等工业设计软件厂商都推出了创成式设计（Generative Design，GD）解决方案，本方案融合了人工智能及机器学习技术，设计者可定义特定的材料、设计空间、允许的载荷和约束及目标权重，该软件可自动计算几何解法，自行对产品进行尺寸、形状及拓扑优化，生成多种可选方案，让研发人员从中找出最优方案。通过创成式设计，研发人员可以专注于产品性能，减少重复工作。

创成式设计

在生产阶段，人工智能的应用可以帮助企业实现自动化检测。通过对产品进行拍照，并建立模型，让机器在大量的照片中学习怎样的照片是良品，怎样的照片是不良品，经多次训练后，机器可以自行对照片进行快速判断。通过这种方式，可以将工程师的经验转化为深度学习算法，广泛推广应用。

自动化检测

人工智能还可以应用在无序分拣中。融入人工智能后，机器人能够自行学习如何抓取不规则摆放的零件。通过机器视觉对物体进行识别定位，采用学习算法，并经多次训练后，机器人可以判断在杂乱摆放的零件中应该先抓取哪一个，抓取哪个位置能够使抓取的成功机率最大。

无序分拣

打磨零件需要很大的柔性，机器人需要在打磨的过程中不断自适应调整打磨的力度及角度。通过学习算法可以建立力与机器人末端轨迹的关系，让机器人来自适应决策。首先采取不同的方式来示教打磨任务，然后从示教过程中的传感器数据得到学习模型；最后将学习模型与机器人的具体控制算法结合，就能在机器人上快速实现柔性打磨。

柔性打磨

基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习，可以形成全面的知识图谱，在此基础上向用户进行个性化推荐，也向销售商提供相关的生产与营销建议，这项技术的应用可以帮助企业提升销售额，同时，也为用户节省挑选货物的时间花费。

电梯厂商蒂森克虏伯公司在电梯维修中应用AR技术，维修工人可以通过AR增强现实眼镜获得智能化辅助识别及远程技术支持，极大地提高了维修效率，。

售后服务

人工智能与制造业的融合还在不断的发展深化，随着各项技术的发展，人工智能将极大地改变制造业的现状。