人工智能比以往任何时候都更容易获得，它为各行各业的再制造参与者提供了尚未开发的潜力。各个行业的公司都在加速再制造，以此缓解供应链短缺，通过可负担性吸引新客户，并实施高利润率的零部件替代品。然而，那些希望建立或优化其再制造业务的企业面临着独特的挑战，例如为SKUS的长尾定价和进行准确的核心预测——即预测可用于再制造的返回产品（核心）的数量、时间和质量。进入人工智能。随着云存储、处理和预打包工具成本的降低，企业越来越容易获得人工智能，帮助他们提高效率、产量和利润率。在本文中，我们研究了人工智能在再制造中的三个用例，以及来自重型设备再制造和高科技组装行业的真实案例。这些用例展示了领导者如何使用这些工具来刺激创新、提高效率并创造竞争优势。
