目前AI還是制造業等多個行業的熱門話題，它涵蓋了新AI功能和趨勢的媒介在實現生產數字化方面發揮著重要作用。
在許多情況下，AI只存在于理論上，需要很長時間才能普及。第三方服務提供商吹捧其基于AI技術，使其看起來比以前更神秘，費用也是十分昂貴。
AI不應該僅僅作為優化長期自動化過程的手段。真正的潛力是用這種技術做一些全新的事情。人或物理機之前完成的任務現在可以通過為機器人提供動力的AI控制軟件來完成。這增加了機器人的靈活性和可追溯性，在許多情況下提高了可靠性，能在市場上實現更成功的操作。
就如數字化歷史所證明，新技術專家一開始總是有限的，但從未停止過進步。在20世紀80年代PC取得勝利之前，人們很容易相信每個公司都需要一個擁有自己計算機科學家的數據中心來參與第一波數字化。相反，現成的產品有一個明確定義的界面，這樣每個企業(無論規模大小)都可以使用信息技術創新。關鍵的是PC:易于理解的靈活計算技術現在已經被廣泛使用。
AI在制造業業中走同樣的道路。制造商不需要支付外部資源來領導AI項目，而是可以購買具有基本AI功能的產品，不需要外部幫助就可以使用。這是一些組件供應商開發AI產品的基本假設之一。當然，你需要專注于解決產品的復雜控制問題，但你不必成為擁有計算機科學學位的專家。
建立對新技術的信任
第二個障礙是技術本身，很多人一開始很難理解。在這里，消除人們普遍擔心的問題很重要，就是AI控制的機器人晚上會突然爆發意志。有人聲稱，AI系統如何做出決定是無法預測和理解的。這并不是真正的神經網絡是乘法和加法的序列。他們是確定的，他們的工作原理可以和學校的數學聯系起來，但是他們確實有很多參數。所以你不能一目了然的告訴他們他們是怎么做決定的。
還有一些人呼吁AI使其決策路徑更容易理解，最好遵循if-then-else模式的可理解規則。如有可能，則不需要復雜的模型，因為常規編程就足夠了。但AI是對問題的回答，在這些問題中，如果其他容易解釋的規則，就沒有任何解決辦法。建立信任系統所需的是可測試、可靠的系統，通過使用該系統，了解AI在給定用例中的反應方式，可以進行探索。如果測試速度快且容易，那么發現的結果和由AI驅動的機器人就會受到信任。
自動手動工作站
對AI供應商來說，啟用快速測試現在是一個技術挑戰。有時候可能需要一些耐心來訓練AI系統來準備在生產中使用，但是這是值得的。一旦掌握了這些技能，制造商就可以使用基于AI的機器人控制解決方案來靈活實現手動工作站的自動化。撿起零件，跟蹤輪廓，插入電纜，組裝產品，可以通過機器人手腕上的單個小攝像頭來實現。因為所有組件都能靈活接受新任務的培訓，機械臂和AI軟件可以在生產中的不同位置使用。
舉例來說，在一個汽車供應商處，已經建立了一個簡單的自動化解決方案，用來對來自半有序網格的金屬零件進行分類。照明條件很難預測，而且經常暴露在陽光下。另外，金屬零件反射性強，必須考慮閃銹的發生。供應商聯系Micropsindustries，因為它的AI系統能處理這些差異—位置、照明條件、顏色和剩余包裝的堵塞。因此，這種技術必須學會找到下一個零件，無論一天中的時間、陽光強度、表面狀況和包裝巧合如何。
更難解決的是，目前白色家電廠商正在通過驗證階段的測試應用。在這里，探針的定位必須非常準確。AI必須在正在測試泄漏的銅線上找到焊點，這些焊點的位置、方向、形狀和材料特性差異很大。
這兩個應用是用幾乎相同的硬件實現的:UniversalRobots的UR5e協作機器人、AI系統和手腕相機，以及客戶為應用量身定制的工具。工廠員工在現場培訓了系統。
在內部建立AI專業知識
目前，制造業中出現了許多AI產品。它們引發了思維方式的變化，實現了軟件控制的靈活生產過程。易學的產品可以控制復雜性。
所以你可以通過AI進行一些優化，而不僅僅是一些優化。這種技術可以實現更大的靈活性、獨立性、彈性和效率。市場必須提供可探索性學習的產品，這樣AI才能得到信任。如果成功，與PC技術的引入相比，自動化浪潮將成為可能。
