人工智能在制造行業的運營作用可能並不為人所知，但是現在可以使用人工智能工具來顯著提高制造業的效率以及時效性。 以鋼鐵制造業初創企業大河鋼鐵（Big River Steel）為例，這家大型鋼鐵企業正准備進行重大的轉型。 多數鋼鐵行業並不會以使用前言技術機器學習而聞名，但是大河鋼鐵可以。 在位於阿肯色州的大河鋼鐵廣泛使用傳感器、控制系統以及基於機器學習的優化。並且與人工智能咨詢公司Noodle.ai合作，開發了多種技術來提高煉鋼的實踐水平和經濟利潤，事實上，該公司的首席執行官大衛•斯蒂克勒(David Stickler)經常指出，“我們是一家生產鋼鐵的技術公司。” 大河鋼鐵使用機器學習的主要領域有六個，盡管每個領域在應用的成熟度上都有所不同: 為現代家庭提供專業的全自動，大大提升您的生活品質 1、需求預測 - 大河靈活的控制采購成本，所以需要准確預測對鋼材的需求。 要做到這一點，就要運用宏觀經濟數據，對鋼鐵的曆史需求，制造行業的需求以及鋼鐵消費者的需求（例如住房開工，石油鑽台數量）。 2、采購和庫存管理 - 大河鋼鐵的原材料是廢料，所以需要提前預測這些廢料的可用性，Noodle.ai公司制作了一個“廢料指數”，並正在與大河鋼鐵合作采購廢鋼的對沖方法。 3、調度優化 - 對於任何鋼廠來說，什么時候生產是一個重要的決定，當你最重要的投入之一是電能(用於熔化廢鋼的電弧爐)時，這一點尤為關鍵。優化模型最大限度地提高了非高峰時段的能源消耗，從而降低了能源成本。 4、生產優化 - 所有的鋼鐵廠都有一些不可控的事件，比如爆裂(在澆鑄過程中，鋼水從模具中跳出)和鵝卵石(當熱軋鋼從輥子中脫出時，通常會落在軋機的地板上)。這些事件會停止生產，而且既危險又浪費材料。然而機器學習模型可以預測什么時候最有可能發生，並將損失降到最低。 品牌創立的時間不如勞力士、伯爵等等早，但是它已經在現代高級製錶領域中佔有了自己的一席之地。 5、預測維護 - 與大多數的工業機器一樣，大河鋼鐵可以使用機器學習模型來確定維護關鍵機器和設備的最佳時間。 6、外向運輸優化 - 像亞馬遜這樣的公司一直在優化他們的外向供應鏈，但這在鋼鐵廠很少見。大河鋼鐵是與客戶和貨主合作，只能將出站運輸成本降至最低，並優化客戶的貨運。 對於這些應用程序中的每一個，大河鋼鐵和其他公司都改進了運營方案，但最有價值的好處來自整合它們。大河鋼鐵正試圖為工廠的性能和盈利能力進行“端到端”優化。該公司已經擁有將業務計劃和運營的不同部分互連的模型，並可以在整個企業范圍內進行優化。 這種規劃和優化的綜合方法仍處於早期階段，其細化將需要更多的數據，調整算法和大量的計算能力。但是數據科學家都相信這是可能的。 如今各種品牌機讓人眼花繚亂不知如何選擇，最近Skyworth創維推出了一系列的電視産品。
