➜ Mašininis mokymasis (ML): ML algoritmai analizuoja duomenų modelius iš jutiklių ir įrangos, optimizuodami operacijas, prognozuodami priežiūros poreikius ir gerindami bendrą efektyvumą.

Taikymo pavyzdys: maisto gamybos įmonė prognozuoja įrangos nusidėvėjimą ir automatiškai planuoja techninę priežiūrą.

➜ Kompiuterinė rega: Ši technologija naudoja pažangų vaizdų atpažinimą, kad realiu laiku aptiktų defektus ir stebėtų kokybę, užtikrindama aukštus standartus ir mažindama atliekų kiekį.
Taikymo pavyzdys: baldų gamintojas diegia vaizdų analizės sistemą, kuri fiksuoja paviršiaus defektus dar gamybos metu.

➜ Robotika ir automatizavimas: DI valdomi robotai, įskaitant bendradarbiaujančius robotus (kobotus), automatizuoja pasikartojančias užduotis, didindami gamybos greitį ir tikslumą, tuo pačiu leisdami žmonėms susitelkti į sudėtingesnes veiklas.

➜ Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): NLP palengvina sklandų bendravimą tarp žmonių ir mašinų, gerindamas įvairių procesų efektyvumą.
Taikymo pavyzdys: klientų aptarnavimo sistema, kuri apdoroja el. laiškus ir pateikia preliminarius atsakymus.

➜ Skaitmeniniai dvyniai: virtualios fizinės infrastruktūros, sistemų ar procesų kopijos, naudojančios realaus laiko duomenis ir simuliacijas, kad atspindėtų ir modeliuotų savo fizinių atitikmenų elgesį, taip taupant resursus optimizuoti savo veiklą virtualioje aplinkoje.
Taikymo pavyzdys: metalo apdirbimo įmonė modeliuoja naujus gamybos procesus virtualioje aplinkoje prieš fizinį diegimą.