MI ražošanā aptver lietojumus ražošanā un rūpniecībā, piemēram, prognozējošo apkopi pēc sensoru datiem, automatizētu kameru bāzētu kvalitātes kontroli, procesa parametru un ražošanas plānošanas optimizāciju un robotus, kas strādā līdzās cilvēkiem. Mērķi ir mazāk bojājumu, mazāk brāķa un stabilāka darbība. Tam nepieciešami uzticami iekārtu dati un ekspertu iesaiste uz vietas ražotnē. Piemērs: sistēma pēc vibrāciju raksta atpazīst, ka gultnis drīz varētu atteikties.
Sadarbības roboti jeb koboti ir rūpnieciskie roboti, kas izstrādāti darbam tieši līdzās cilvēkiem bez atdalošas drošības žoga. Sensori, ierobežoti spēki un ātrumi un drošības funkcijas nodrošina, ka tie pieskaroties apstājas vai attālinās; prasības izklāstītas standartos, piemēram, ISO 10218 sērijā. Koboti veic tādus uzdevumus kā iekārtu ielāde, skrūvēšana vai iepakošana, bet darbinieki rūpējas par pārbaudi un īpašiem gadījumiem.
Anomāliju noteikšana atrod datu punktus, notikumus vai modeļus, kas būtiski atšķiras no normas. Tie var būt neparasti lieli darījumi, pēkšņi lēcieni sensoru rādījumos, dublēti ieraksti vai aizdomīgas darbības tīklā. To izmanto finansēs, IT drošībā, ražošanā un kvalitātes kontrolē. Metodes ir no vienkāršiem statistiskiem sliekšņiem līdz mācīšanās modeļiem; atradumi ir norādes, kuras jāizvērtē cilvēkam.
Datorredze ir MI joma, kurā datori interpretē attēlus un video. Tipiski uzdevumi ir objektu noteikšana un lokalizēšana, teksta nolasīšana attēlos un detaļu mērīšana. Šo tehnoloģiju izmanto, piemēram, kvalitātes kontrolē ražošanā, vadītāja palīgsistēmās, loģistikā un medicīniskajā attēldiagnostikā.
Prognozējošā modelēšana ir prognozējošās analītikas tehniskais kodols: no piemēru datiem ar zināmiem rezultātiem izveido modeli, kas jauniem gadījumiem prognozē vērtību vai klasi. Izplatītas metodes ir regresija, lēmumu koki, nejaušie meži un neironu tīkli. Modelis, piemēram, var novērtēt īpašuma cenu pēc platības, atrašanās vietas un celtniecības gada. Pirms izvietošanas to testē ar atlikto datu kopu, lai atklātu pārmērīgu pielāgošanos.
