过去30年间，全球国内生产总值（GDP）一直在萎缩。资本投资和劳动力增长曾是传统的生产驱动力，而如今我们正处于十字路口，已无法维持驱动世界所期望增长水平所需的投资规模。工业领域也呈现同样的情况：美国工厂的平均机龄超过20年，而且大部分工厂的运营和生产水平自投入使用以来并未显著提升。
然而，埃森哲认为，前景不必一片悲观。到2035年，AI投资有望使德国等主要发达经济体的年经济增长率翻一番，并使日本的经济增长率增至三倍。在制造业，埃森哲认为AI技术的力量将使盈利能力提升39%，并在2035年使增加值（GVA）增长近4万亿美元。
制造业高度依赖机械设备，其运营环境受传统模式影响，团队依靠操作员的经验来指导决策。因此，当该行业投资AI时，它是获取高投资回报的理想对象。
AI可以通过三种方式提升生产效率，并使员工更加智能地工作：
1. 智能自动化
2. 提升劳动力与资产效能
3. 加速创新
AI及其自学习能力对汽车制造等行业尤其有价值。此类行业多达300道工序，需要人类操作员与机器人协同合作，为客户生产产品。
如果没有AI，人工操作员将根据自身经验设定工艺和产出的各项参数，但任何错误都要到之后才会被发现。这些错误的代价可能是废品率上升，导致制造商无法按时完成客户订单，同时也推高了自身的生产成本。
在AI驱动的环境中，各项参数将由AI控制；一旦参数超出规格范围，AI系统不仅会发出提示，还会在影响产品质量之前最终对其进行控制。这之所以可行，是因为AI驱动的分析系统能够深入挖掘数据，而如今生产车间每时每刻产生的数百万个数据点，若采用人工分析则可能需要数周甚至数月。通过对整个生产流程的质量进行监控，AI驱动的环境能够生产出更优质的产品、减少废品，并降低运营成本。AI将智能引入自动化——不仅使工业企业更加高效，还让操作员有时间从其工艺流程中挖掘更多价值，并做出数据驱动的战略决策。
与其依赖“让机器超负荷运转就能提高产量”的假设，AI使工业企业能够优化机器和资产的使用方式，避免机器不必要地长时间运行，从而减少资产停机时间和高昂的维修费用。AI还为操作员带来新的机遇，使其能够制定预测性维护计划、资产优化和成本削减策略，并助力企业履行环境可持续发展承诺。
据估计，工业部门是人为二氧化碳排放的第三大来源，2010年占化石燃料相关二氧化碳排放量的20%。工业企业正受到密切关注，需要减少其碳足迹，而借助AI，它们可以加快实现减排目标的进程。例如，许多农业工厂使用热电联产涡轮机，在生产过程中同时发电和产生蒸汽。AI可以帮助操作员实时预测最佳的发电和蒸汽产量，同时尽量减少天然气的使用。因此，总工程师可以优化涡轮机的运行时间、提高燃料效率、降低碳足迹并减少能源成本。
工业流程本质上十分复杂，“肉眼”很难轻易发现改进机会。AI使工业操作员和工程师能够深入生产车间，找出机会，不仅优化单台机器，还能实现整条生产线的自动化。借助AI，工业企业可以赋能其最宝贵的资产——操作员，让他们挑战对自身运营的现有假设，推动创新，提升全球竞争力并改善盈利能力。
