在2018年汉诺威工业博览会（Hannover Messe）上，IT与机器人设备公司勾勒出未来人工智能（AI）应用的轮廓。作为AI发展的两大主轴，机器学习与深度学习能透过大数据优化制程，并能透过以往经验建立新的行业知识，因此在工业制程中已能见到许多机器学习的应用。
思爱普（SAP）的物联网数码供应链主管Hans Thalbauer表示，AI可分析机器中的资料主动进行预测性维护、产品质量预测并预测产品物流历程，与过往被动式、以警告讯息驱动的模式不同。SAP在汉诺威工业展上展示装瓶机，可同时对两不同瓶子装入不同颜色的液体。
传统工业制程仅能一次生产某种特定商品，由于机器的传感器搜集了资料并传送至运算平台，将可分析制程并告诉机器不同商品的同时处理方式，因此如今生产在线的某单一商品都可用不同方式处理，成本就与大量生产差不多。
SAP也开发自动化组装工作站解决方案，该工作站能从资源、电力等因素分析，自主决定更具效率的组装方式，此意味著生产线不再维持线性，却更展灵活度，机器学习在参考许多数据与参数后可运用算法让生产更具效率，无论中小企业或大型企业皆可利用机器学习。
不过AI的优异处仍未完全被企业发掘，德国咨询公司Roland Berger对50家欧洲企业调查指出，AI理应能维持欧洲能源供应商的竞争优势，却仅23%能源供应商执行AI计画；不过83%的企业已开始理解必须改变工业过程，而将AI视为能为未来业务发挥重要作用的因素；40%的企业则坦承他们未在业务中导入利用AI的概念。
Roland Berger建议以渐进式过程导入AI，公用事业公司应可使用相关解决方案优化现存系统设备，并利用这些省下的资金研发新的AI业务模式。
