制造業的“亞健康”主要表現為以下幾個方面：
1、企業的設備綜合效率較低。
近些年，有專門市場調查機構對全球的流程制造行業進行了深入調查，被調查企業的平均設備綜合效率為71%（設備綜合效率達到80%為優秀），而被調查的中國企業的平均設備綜合效率為37%，可看出國內制造企業設備綜合利用率比較低。
2、產能過剩
由于大多數國內制造企業沒有采用人工智能技術為其規劃產業結構，導致企業的生產產品超出社會需要的能力，出現產能過剩的現象，且這些資源的大量積存會占用企業過半的流動資金，導致企業經濟的可持續性發展。
3、無法實現數據和信息的共享
沒有人工智能技術的支撐，當前制造業企業還處于傳統的"黑匣子"生產模式，生產過程狀況不透明，且存在信息中斷、信息孤島、響應落后等問題，導致產品質量參差不齊，質量原因不能追溯，導致無法實現數據和信息的共享。
針對以上這些“亞健康”因素，人工智能技術幫助企業突破現存圍墻，具體如下：
1、企業通過合理利用該技術來提升設備的綜合效率。
企業主利用該智能技術對設備綜合效率進行計算與分析，進行故障診斷并制定設備綜合效率提升方案，使車間設備利用率達到目標水平，為企業穩定、高效的生產提供支持和保障。
2、提高企業對生產周期預測的精準度
通過人工智能技術作為算法引擎，提高生產周期預測的精準度，在很大程度上能夠解決企業產能不足和產能過剩的問題。從宏觀層面看，可以為整個行業帶來連續的降本增效收益，從微觀層面看，可以為企業生產周期、匹配精準度等帶來實質的好處。
3、打造新一代透明工廠，實現真正意義上的智能制造
企業可以通過構建人工智能平臺，從全局運營管控、大數據分析、決策看板、風險預警等方面實現內部體系化、規范化、數字化的信息流通，避免出現信息的孤島效應，提升企業生產透明度，促進資源配置的優化管理，實現真正意義上的智能制造。
未來，人工智能一定是主要的發展方向，而制造業企業究竟是否能憑借該技術乘上智能制造的快車，小編相信這不是一道選擇題，而是大勢所趨。