在工业物联网中，AI主要用来做制程的优化与长期规画等非实时性决策，例如现在消费性市场的产品类别多样，制程系统的换线将成为常态，透过大数据与AI的运算，就可尽量缩短换线生产的停机时间，让排程优化。

　　进行产线排程时，需从机器环境、制程加工特性与限制、排程目标，依据工作到达达生产现场的情况区分，可分静态及动态排程两种，静态排程是到达生产现场时，其制造数目?固定且可一次完成的任务进行排程，后续如果出现新工作， 再并入下一次制程处理。 动态排程则是若制程连续、产品随机，而且数目不固定的到达生产现场，须不断的更新生?排程。

　　就上述两种排程方式来看，静态排程通常为少样多样方式，AI在其中要解决的问题，主要是透过深度学习算法分析各环节的时间与质量，不断的改进工序，让效能与质量优化;动态排程则用于少量多样生产，AI会针对不同产品的工序， 建立起换线模式，有不同产品上线时，即启动专属换线模式，尽量缩短停机时间，同时让产品维持固定质量。