近年来，物联网、大数据和人工智能等技术快速发展，并衍生出多个行业的智能化应用，例如自动驾驶、智能制造、智慧医疗、智能交通等。基于数据分析和认知计算的技术正在影响我们的生活和工作方式，为企业提供了新的竞争优势。
在制造业中，人们的工作方式开始改变，在信息化技术的支持下，雇主能够与工人、客户以及供应商进行紧密互动，使得制造过程更协调。工厂获得大量数据之后，通过人工智能的方法，例如计划、推理和学习，最终获得最好的决策见解。
目前主要的认识技术包括机器学习、计算机视觉和语言的认知等。语言认知能理解和生成人类语言，以便利用书面和口头方式加速与机器的交互。而机器学习可以从数据中学习而自动化诊断，无需精确编程。还有计算机视觉，可以从一系列图像中挖掘、评估和理解有用信息。
这些技术使得机器能够理解人类行为，并能接手人类工作的一部分。通过认知计算机提供的信息，制造商可以及时决定行动方案，最终实现最优的生产管理。
制造业的数字化未来趋势
未来几年工业将走向数字化，而物联网是主要推动力之一，物联网设备将会激增，数量会超过100亿。而围绕着这些设备，如何创建数据分析，改善我们的业务和生活是至关重要的的事情。
由于传输大量数据，传统计算将难以跟上。处理如此大规模的数据，必需采用认知计算这样的技术，以便管理、评估和改进信息。认知计算是制造业向数字化转型的一部分，采用新技术可以分阶段完成，认知计算也适合这种形式。
未来工厂里对设备的管理是通过传感器连接和分析，从设备和生产线上获取各种各样的数据，并通过认知理解来改善劳动力和能源等资源分配，最终提高性能效率并减少不必要的停机时间。
认识计算将在未来制造业中起到关键作用，例如基于机器学习的机器人将会成来未来工厂关注的一个重点领域。工业机器人的销量已经证实了未来的方向，而智能机器人配备了传感器，易于编程，有人工智能技术的加持下，将变得更聪明，更具响应性和自主性。
认识计算带来深刻改变
工厂希望能够快速响应市场的变化和客户的个性化需求，因此需要提高生产的自动化和灵活性，新一代智能机器人对于柔性化生产非常有利。不久的将来，随着机器人的功能升级，以及成本的进一步下降，智能机器人将会在小型工厂中广泛采用。
多年来，人们一直在研究用计算机模拟人类大脑的工作方式，从过去的可编程系统到现在的认知系统，利用数据挖掘、模式识别和语言认识等自学习算法。认知计算也可以帮助实现灵活的自动化，例如通过自动检测可以预测和改善维护，防止意外停机。
先进的人工智能技术给制造业带来巨大的提升，利用机器视觉认知检测有缺陷的部件，在设备运送到市场之前进行处理，保证产品的良品率。无论是智能机器人、还是视觉检测，计算机系统的认知处理都是关键。
如果将超级计算机添加到制造设备中，它可以使用采集到设备中传感器的信息，并对电机或轴承故障等事项进行预测分析，利用机器学习算法更容易寻找系统性能和动作中的故障。