真正有回报的应用场景

无监督模型把废品高峰追溯到原料批次、模具与漂移的交互。品类里最强的公开结果——最高−58%废品（厂商自报）。

把在制品与最终质量对照打分，在运行中而不是检验时拦下坏批次。

挖掘历史最佳批次，引导操作工回到那些设定，一个班次接一个班次。

旋转设备上的专用传感加标注故障库；带置信度的处方式诊断。

在任何振动变化之前，故障前兆已在工艺变量中可见——无需新硬件。

从日历式到状态式；通常挽回20–50%的计划外停机。

找出降低单位kWh的设定与顺序——公开结果在优化产线上约−20%。

经典的隐形泄漏，被当作对已学公用工程基线的偏离抓出来。

配方工业：对照学到的质量包络压缩过量投料和配方损耗。

产线速度的深度学习缺陷分类——工业AI采用度最高的场景（约11%份额）。

操作工位的检查带异常标记，喂给与相机相同的缺陷库。

报警解释、自动起草的8D报告、自然语言查询历史数据库——建立在已验证ML输出上的语言层。