在少数情况下，生产管理操作是从部分 AI 开始的。例如，AI 的 巴林电话号码数据 使用正在以下操作中取得进展：
用于生产计划的 AI
起草生产计划可能是生产管理中较大的工作量之一。尽管传统的生产管理系统可以组织、链接、共享和可视化信息，但最终的生产计划必须手动完成。
例如，一家大型食品公司引入了AI生产管理系统，并利用AI来制定生产计划。一种允许AI学习生产管理专家的生产计划的机制为这家公司计算了优化的生产计划。
借助 AI 学习，现在可以创建比人工计划更精确的高精度生产计划。
利用 AI 优化生产和库存
许多生产经理倾向于保留大量库存，以避免产品短缺和材料短缺等风险。这种规避风险的心态也是逐渐增加成本的一个因素。
一家公司推出了人工智能驱动的生产管理系统，成功地减少了人 电子邮件营销设计最佳实践 类心理造成的剩余库存。AI 可以找到最佳库存量，从而可以确定最佳的生产数量和生产时间。
需求预测和计划变更以应对环境变化
饮料的销售会根据天气而波动，因此很难预测需求。这家饮料制造商使用 AI 来简化生产管理。
过去，由于包括天气在内的外部因素而变得复杂，需求预测无法由机器处理，只能由人工判断来完成。但是，AI的引入使这成为可能，使该系统能够制定反映包括气候在内的外部因素的生产计划。
AI 的质量检查提高了质量水平
在检查过程中，几乎总是有一些工作必须手动完成。面临的挑战是，视察员很难按照完全相同的标准进行检查。例如，在目视检查中，有主观性的余地，不可能完全消除判断上的差异。此外，由于疏忽，有缺陷的产品可能会流失。
将基于人工智能的质量控制引入检查过程是一个成功的用例。将相机设备捕获的图像与累积的验收标准数据进行比较，并使用AI进行自动判断。这使得以远远超过人工检 商业 带领 查的准确性做出判断成为可能。