据全美制造商协会称，制造业每花费 1 美元，就会为经济增加约 3 美元。制造业的经济影响力说明，需要不断优化工业流程以实现增长，而该行业已经迎接了挑战。
统计数据显示，制造业已成为采用数字化转型解决方案来推动增长的最主要行业之一。离散事件仿真建模等数字化转型工具的采用，通过准确的数据分析、基于风险的调度和规划，在改善制造成果方面发挥了重要作用。但是，工业 4.0 在实现决策自动化、减少整个行业技术人员和分析师的工作量方面还有更多潜力可挖--在这方面，人工神经网络可以发挥至关重要的作用。
了解机器的使用过程已成为制定预测性维护战略和确定机器性能的基础。有了这些知识，制造商就能开发出优化未来机器性能的系统，从而提高产量，减少停机时间。
ANN 可以扩展仿真模型的功能，以预测车间所用设备的机械性能。其中一个例子是预测搅拌摩擦焊接 (FSW) 工艺的机械性能。FSW 工艺包括使用一个旋转的非消耗性工具，将其插入工件，产生焊接接头所需的热量。确定 FSW 工艺的数据集或参数包括工具移动速度、工具旋转速度以及焊接材料的晶粒尺寸和位错密度。
要优化 FSW 工艺及其焊缝质量，需要对与使用 FSW 机器相关的机械性能进行广泛控制。因此，需要了解与 FSW 工艺相关的不同变量与其产生的焊接质量之间的关系。一旦将所需的数据或参数输入神经网络，ANN 就能提供一种方法来预测 FSW 接头和工艺的机械性能。在本例中，使用神经网络开发了一个 FSW 仿真模型。用于训练神经网络的历史数据包括工具旋转、移动速度、拉伸强度值、焊接方向等。
神经网络能够非常准确地预测 FSW 过程的机械性能以及特定操作条件下焊接接头的强度。因此，制造商可以确定 FSW 周期的结果，以开发新的操作技术，提高生产率。
在制造业中，ANN 的应用不仅限于优化机器性能。其应用的一个主要方面是改进与全设备操作相关的决策过程。此类操作的例子包括在具有多个工作站的生产线之间选择最佳方案，或评估不同生产变量对生产周期的成本和时间影响。
例如，有意用自动化基础设施取代传统物料处理系统的制造商必须确定满足工厂特殊要求的最佳方案。影响物料搬运流程功能的因素包括：配送工作站的状态、工厂布局、替代自动物料搬运系统的速度以及拟议方案的导航能力。
虽然传统的离散事件仿真模型可以提供帮助，但要知道如何考虑上述所有因素并构建规则以选择最佳的自动化系统，却是一个困难且耗时的过程。将 ANN 集成到仿真模型中，就不再需要构建能反映生产运营复杂性的规则。然后，利用模拟数据对神经网络进行持续训练，以提高其决策准确性。利用人工智能网络可确保以更精确的系统取代构建基于规则的复杂逻辑的过程，从而优化生产运营和决策制定。
神经网络简化了生产车间内机器、流程和设备层面的决策制定过程。神经网络提高了模拟和数字孪生模型评估和分析能力的准确性。利用合成训练数据不断训练神经网络的能力，确保神经网络算法能够像人脑一样适应各种情况。