随着人工智能技能的快速发展，工业智能正在成为推动制造业数字化转型的主要力量。
基于不同的数据类型和数据智能化技能，IDC将工业智能划分为三个紧张方向，分别是工业视觉智能、工业数据智能和工业交互智能。

工业视觉智能是运用最为广泛的一种工业智能技能。
它利用2D/3D视觉识别剖析技能，可实现图像质检、机器人分拣、安全帽识别、机器人码垛、危险动作识别等功能。

例如：图像质检可以通过对产品图像进行比对和剖析，快速检测出产品表面的毛病和质量问题；机器人分拣则可以利用机器人对待分拣物品进行识别和分类，提高生产效率和准确性；安全帽识别则可通过识别员工头戴安全帽的情形，确保生产现场的安全。

工业数据智能是利用数据集成互联和建模剖析技能来进行生产过程优化、设备预测性掩护、智能排产排程和能源平衡调度等方面的工业智能技能。
通过对生产数据的采集、剖析和建模，可以实现生产过程的优化和效率提升，同时也可以实现设备的预测性掩护，避免设备故障对生产造成的影响。

此外，智能排产排程和能源平衡调度也是工业数据智能的主要运用方向，它们可以帮助企业实现生产操持的合理安排和能源的有效利用，从而降落生产本钱，提高企业盈利能力。

工业交互智能是利用AVR、语音等交互技能，结合虚拟仿真和远程帮忙等技能，实现人机交互和远程协作的工业智能技能。

它可以通过虚拟仿真技能，仿照出生产过程中的各种情形和变革，帮助企业进行生产方案和决策；同时，它也可以通过远程帮忙技能，实现远程工程师对生产现场进行监控和掩护，提高生产效率和准确性。

总的来说，工业智能技能的运用已经逐渐渗透到制造业的各个环节中，为企业的数字化转型供应了有力的支撑。
未来，随着人工智能技能的不断发展和运用，工业智能技能也将不断迭代和升级，为制造业的数字化转型带来更多的机遇和寻衅。