埃森哲預測，到2030年，工業物聯網可為經濟貢獻10萬億美元。該報告還表明，傳感器，材料跟蹤機制，3D打印，自動化產品設計，機器人和可穿戴設備可以幫助制造商降低成本并提高生產率。預測性資產維護可能會使設備和機器維護成本降低多達30%，并且可以減少高達70%的故障。截至目前，許多公司聲稱協助工業設備操作員和工程師在操作和維護機器方面的角色，以改善工廠流程。我們研究了這個領域，以便更好地了解AI在工業自動化中的作用，并回答以下問題：目前哪些類型的AI應用程序用于工業自動化?AI為工業自動化帶來了哪些切實的成果?這些創新努力中是否存在共同趨勢?這些趨勢如何影響工業自動化的未來?

本報告涵蓋了提供兩種技術軟件的公司：
工業物聯網(IIoT)：連接，收集，通信和監控設備以增強工業流程的網絡協作機器人：設計用于與人類合作的機器人本文旨在為制造領域的業務提供他們目前對行業中AI的期望。我們希望本文允許制造業領域的企業獲得他們可以自信地傳達給執行團隊的見解，以便他們在考慮采用AI時做出明智的決策。至少，本文旨在減少制造業花在研究人工智能公司上的時間，他們可能想與這些公司合作，以找到工業自動化解決方案。

西門子是一家位于德國慕尼黑的公司，提供名為MindSphere的軟件，這是一種基于云的操作系統，可使工廠內的機器和設備收集數據。西門子聲稱這可以幫助制造商使用基于機器學習的分析來監控其工業資產的狀況。

西門子聲稱傳感器從各種機器收集數據并將其上傳到云中的公司數據庫。然后，這些數據通過MindSphere的機器學習算法運行，在儀表板上為分析提供信息。

例如，在MindSphere平臺上運行的電池工廠的生產可能會設置為每天生產100,000個電池，但傳感器數據可能會告知，分析顯示生產在過去兩天內已經下降。此信息在設施維護經理的計算機屏幕上以可視圖表的形式呈現。 MindSphere可能會進一步顯示哪個特定機器表現不佳。

MindSphere還可以在表現不佳的機器上運行診斷程序。一旦其背后的機器學習模型發現問題，MindSphere可以通知機器維護操作員有關該問題，并建議修復或退出機器。