机器学习在产品质量控制中的具体应用主要包括以下几个方面：

1. 生产线监控：机器学习技术能够实时监控生产线的运行状况，对产线进行自动化调控，从而降低设备的闲置和维修成本，提高生产效率。
2. 智能分析与决策：机器学习技术能够对生产过程中的数据进行智能分析，根据业务需求自主发现并挖掘数据中的有价值信息，支持质量控制管理人员进行决策和优化。
3. 设备维护：机器学习技术能够对生产设备进行智能维护，实现对生产设备的精细化管理，保证设备稳定运行。
4. 质量预测：通过建立质量预测模型，可以预测出产品/零部件的质量指标。这样可以及早发现质量问题，并采取措施避免或改善质量问题。
5. 缺陷检测：利用机器学习算法，可以实现对产品/零部件的缺陷检测。这可以大大提高检测效率和精度，同时减少人力和物力成本。
6. 过程控制：通过监测生产过程中的一些参数和指标，建立机器学习模型，可以及时发现生产过程中的问题并采取措施，避免影响产品质量。
7. 模型构建：机器学习通过构建合适的数学模型，将数据与质量指标进行关联。这些模型可以根据数据的变化进行自我调整和优化，从而实现对质量的控制。