埃森哲預測，到2030年，工業物聯網可為全球經濟貢獻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，KUKA機器人示教器維修，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領導者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領導者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領導者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。
工業物聯網
西門子
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，機器人維修，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。
西門子報告稱，MindSphere可用于各種工業環境，包括航空航天、汽車和能源領域。
西門子聲稱通過減少系統停機時間和中斷，幫助希思羅機場改進了帶傳感器和MindSphere的行李處理系統。據該公司稱，2016年約有7600萬人通過希思羅機場，其中大部分都有行李。
希思羅機場希望將行李處理系統的維護從定期維護轉移到按需維護。為此，西門子技術人員在系統的重要組件上安裝了傳感器以對其進行監控。傳感器定期收集有關諸如聲學等因素的數據，這些因素可能會導致系統出現問題，并將數據傳輸到MindSphere平臺。
案例研究沒有提供整合MindSphere的結果，但希思羅機場行李運營資產經理Grant Waring表示，“超過80%的乘客已經將希思羅機場評為非常優秀或優秀。這種積極的評估是對我們的肯定和激勵。西門子作為我們的創新合作伙伴之一，我們希望保持并進一步提高我們的高標準。”
西門子還將Atos，埃森哲，微軟，亞馬遜網絡服務，Evosoft，BluVision，SAP列為其部分客戶和合作伙伴。
Roland Busch是西門子的首席技術官和董事會成員。他擁有埃爾蘭根-紐倫堡大學的物理學博士學位。
IBM Watson
IBM提供IBM Watson平臺，它聲稱可以幫助礦業公司進行地下分析，這可能會降低鉆井成本，改進礦物勘探的預測，并利用圖像識別和機器學習加速地質分析。
IBM聲稱該應用程序使地質學家能夠圍繞地球科學數據解釋，油藏勘探和礦物勘探進行地下分析。為此，用戶可以在平臺的搜索界面中輸入查詢。然后，搜索引擎的算法將通過地質數據存儲庫運行關鍵字，其中包含來自各種來源的結構化和非結構化數據，例如鉆井數據庫，區塊模型，地球化學，地質形狀文件，核心照片和X射線熒光數據。然后，系統將關于礦物含量的預測以圖表返回。
IBM聲稱通過創建機器學習模型來預測礦山中特定位置的金礦化，幫助GoldCorp提高了現有勘探和生產業務的生產率。算法在存儲庫中搜索各種地質信息，KUKA機器人示教器維修，如果將這些信息結合在一起，則可以得出明智的預測。
這些信息包括巖性，脈紋，礦化，蝕變和結構信息，如斷層和褶皺。該信息是從多個來源收集的，例如鉆孔數據，芯片數據，地圖以及目標位置內和周圍的地質模型。該位置的預測黃金含量以圖形格式顯示。
根據GoldCorp的說法，使用Watson幫助該公司將其140塊模型，鉆井日志和其他形式的非結構化數據整合到一個數據庫中。以前，該公司一次只能加載兩個或三個塊模型。
IBM還將Sandvik和Valenje Coal Mine列為其部分采礦客戶。
Romeo Kienzler是Watson物聯網的全球首席數據科學家，深度學習/人工智能工程師，自2008年以來擔任過各種職務。他擁有蘇黎世聯邦理工學院的信息系統、統計學和生物信息學碩士學位。在其職業生涯早期，Kienzler曾在CSS Versicherung AG擔任軟件工程師。
通用電氣
通用電氣提供Brilliant Factory，一套硬件資產、軟件和咨詢服務，用于將工廠升級為工業物聯網。 GE聲稱這可以幫助制造商使用預測分析來提高工廠的性能。
GE稱，使用數據驅動的Brilliant Factory套件可以降低成本，提高產品和服務的質量，并加快生產流程。該平臺使企業能夠監控工廠機械和設備的健康狀況和性能，并管理生產過程。