我国制造业的“亚健康”目前体现在以下三个层面：
企业设备综合效率较低
根据市场调查机构对全球的流程制造业进行深入调查，被调查企业的平均设备综合效率为71%，而中国企业平均设备综合效率为37%，可看出国内制造业设备综合利用率比较低。
产能过剩
由于大多数国内制造企业没有采用人工智能技术为其规划产业结构，导致企业的生产产品超出社会需要的能力，出现产能过剩的现象，且这些资源的大量积存会占用企业过半的流动资金，导致企业经济的可持续性发展。
无法实现数据和信息的共享
没有人工智能技术的支撑，当前制造业企业还处于传统的"黑匣子"生产模式，生产过程状况不透明，且存在信息中断、信息孤岛、响应落后等问题，导致产品质量参差不齐，质量原因不能追溯，导致无法实现数据和信息共享。
那么如何解决制造业现存的“亚健康”呢？具体如下：
1、合理利用人工智能技术提升设备的综合效率
企业利用该智能技术对设备综合效率进行计算与分析，进行故障诊断并制定设备综合效率提升方案，使车间设备利用率达到目标水平，为企业稳定、高效的生产提供支持和保障。
2、提高企业对生产周期预测的精准度
通过人工智能技术作为算法引擎，提高生产周期预测的精准度，在很大程度上能够解决企业产能不足和产能过剩的问题。从宏观层面看，可以为整个行业带来连续的降本增效收益，从微观层面看，可以为企业生产周期、匹配精准度等带来实质的好处。
企业通过构建人工智能平台，从全局运营管控、大数据分析、决策看板、风险预警等方面实现内部体系化、规范化、数字化的信息流通，避免出现信息的孤岛效应，提升企业生产透明度，促进资源配置的优化管理，实现真正意义上的智能制造。
结合中国工业现状来看，未来人工智能一定是主要的发展方向，而制造业企业究竟是否能凭借该技术乘上智能制造的快车，小编相信这不是一道选择题，而是大势所趋。