မက်တယ်ဆင်ဆာများတွင် နည်းပညာအသစ်များ ဖြစ်သော AI နှင့် စက်သင်ယူမှု (machine learning) တို့ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ပိုမိုတိကျသော ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းမှုများနှင့် တိကျမှုမြင့်တက်စေရန် အဓိကထားလာကြသည်။ ဤအဆင့်မြင့် ဆင်ဆာများသည် အဆင်ဆာများ၏ အစီအစဉ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုကာ မိုင်းနှင့် တည်ဆောက်ရေးကဏ္ဍများတွင် အမှားတုံ့ပြန်မှုများကို ၂၅% အထိ လျှော့ချပေးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဩစတြေးလျနိုင်ငံရှိ မိုင်းလုပ်ငန်းများတွင် ၂၀၂၃ ခုနှစ်က ပြုလုပ်ခဲ့သော လေ့လာမှုတစ်ခုအရ AI အသုံးပြုသည့် မက်တယ်ဆင်ဆာများသည် အုတ်မြစ်ဓာတ်တွင်း ရှာဖွေမှု ထိရောက်မှုကို ၃၀% မြှင့်တင်ပေးကာ စက်ပစ္စည်းများ ရပ်ဆိုင်းမှုကို ၁၈% လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှ IEEE အစီရင်ခံစာအရ ဆင်ဆာစနစ်များတွင် AI အသုံးပြုမှုသည် နှစ်စဉ် ၂၂% တိုးတက်လာပြီး မက်တယ်ဆင်ဆာများသည် ဤကဏ္ဍ၏ ၃၅% ကို ကိုယ်စားပြုနေသည်။ AI in Manufacturing Summit 2024 ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းခွင်ပွဲတော်များတွင် သမိုင်းဝင်ဒေတာများအပေါ် အခြေခံ၍ ကိုယ်တိုင် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုပြင်နိုင်သော ဆင်ဆာများကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး စံသတ်မှတ်ချက်လုပ်ငန်းများကို ၂၀% လျှော့ချပေးနိုင်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ် တွိုင်း (digital twins) ကို အသုံးပြုခြင်းအကြောင်း လားရာများကိုလည်း ဖော်ပြထားပြီး Dassault Systèmes ၏ လေ့လာမှုအရ မက်တယ်ဆင်ဆာများ၏ ဗာစီကယ်မော်ဒယ်များသည် လက်တွေ့ဘဝအခြေအနေများကို အတုယူကာ ဒီဇိုင်းတိကျမှုကို ၁၅% မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ Accenture ၏ လုပ်ငန်းစုံလင်စွာ စစ်တမ်းကောက်ယူမှုများအရ အာရုံခံစားမှုရှိသော မက်တယ်ဆင်ဆာများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသည့် ကုမ္ပဏီများသည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအား ၁၄% တိုးတက်မှုနှင့် စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ် ၁၀% လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ထပ်မံ၍ 5G ကွန်ရက်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး နှောင့်နှေးမှုကို ၁၀ မီလီစက္ကန့်အောက်သို့ လျှော့ချနိုင်သည်။ အနာဂတ်လားရာများတွင် အလွန်တိကျသော ကွမ်တမ် အာရုံခံမှု (quantum sensing) နှင့် အာရုံခံမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စနစ်များ ပါဝင်လာမည်ဖြစ်သည်။ Gartner ၏ အဆိုအရ ၂၀၂၇ ခုနှစ်တွင် မက်တယ်ဆင်ဆာများ၏ ၆၀% သည် edge AI စွမ်းရည်များကို ပေါင်းစပ်ထားမည်ဖြစ်ပြီး အလိုအလျောက်စနစ်များနှင့် အာရုံခံအခြေခံအဆောက်အအုံများတွင် တီထွင်မှုများကို ဦးဆောင်မည်ဖြစ်သည်။