已有实际案例！达梭：人工智慧是产业体验时代必备技术
制造业体验时代来临，为了强化技术升级，人工智慧是当中的一大显学，稍早达梭系统 EXALEAD 执行长 Morgan ZIMMERMANN 分享有关人工智慧领域的应用，说明了目前的人工智慧与机器学习，可以帮助产业做到的事情。
对于多数产业来说，机器学习、人工智慧都是自动化的范畴，以往业界需求主要着重在怎么透过机器学习预测整个生产流程，让全领域受益，如今的机器学习着重的是「精准度」。
达梭系统 EXALEAD 执行长 Morgan ZIMMERMANN 以法国电信商 LA POSTE mobile 为例，指出当时该厂商要求达梭系统协助解决一项技术上的问题，过程中针对不同用户以相同的数据做出一个调查数据，当时的研究范本是 95 万个客户，但是在调查过程中，达梭系统发现随着调查时间拉长，精准度也会提升。
从现场的数据来看，当时的第一个月调查数据精准度只有 75%，对比十个月的精准度却超过 80%，证实只要改变算法就可能影响一个百分点，但是把数据总量拉长，就能有效提升准确率，时间轴越长、种类越多，精准跟可靠度越高。而针对人工智慧的应用方面，Morgan ZIMMERMAN 分享了以下几个实际情境：
优化采购流程
另外还有一个例子是透过 3DEXPERIENCE 进行零配件采购的优化，透过人工智慧可以设计各种优化的场景，优化的成效相当惊人，当时有个厂商，仅仅是调整一个零配件而已，每天就减少 50 万欧元的支出。
Morgan ZIMMERMANN 指出，其实每一间公司现有的系统内都含有大量的「知识」，公司应该思考的是怎么把这些知识数据化，然后用相同的技术挖掘公司内部那些隐藏的知识。在半导体领域方面，可以针对每个产品品质进行分析、然后学习，接着透过监测的方式来识别每个品项的不同。
还有一个相当神奇的应用，目前已经有某间物流公司，透过 3DEXPERIENCE 里面获得动态分析、根据监控影片来取得搬运工人的动态数据，从中获取每个工人的每个动作数据，然后搭配医疗数据，来了解这些搬运动作对人体的影响，以及怎么搬运，才能做出最好的效率，从而提供给一线工作人员参考跟学习，这是深度学习带来的好处。
在人工智慧领域上，回到头来最重要的还是是数据的解构，像是透过虚拟＋现实的形式进行虚拟建模、建立仿真的环境，在该环境中对于人工智慧进行更进一步的培训，从中提供更大规模的数据，借由数千万、数亿次的事件来给机器进行学习，尤其在生产过程中，不断的学习是很重要的。Morgan ZIMMERMANN 强调，在 3DEXPERIENCE 平台当中，不会让数据科学家躲在实验室里面做实验，而是要实务化、落实生产线。
其实不管是产品制造、流程预测、时效预测还是品质控管，在产品每一个制造流程上都可以使用人工智慧跟机器学习，透过科技的方式帮助制造人员、品控人员了解生产过程中出现的品控问题，然后反馈到生产过程，借此让公司营运、品控、生产、设计都可以彼此连接。
在这当中，透过深度学习可以萃取有价值的数据，挖掘出有用的知识，对于产品的设计、生产运营管理进行全面的优化，让所有供应商、甚至客户端，只要有问题都可以追逤、回馈，并且即时得到解决，这就是人工智慧，也是在体验时代当中，必备的基本技术。