Oguz-Gabala-Baku 输水管道项目可以追溯到 1970 年代的计划。巴库的增长历史上是由蓬勃发展的石油工业推动的，需要从城外进口饮用水。在管道建设之前，该市大约 60% 的家庭每天只用几个小时的水。根据世界卫生组织 (WHO) 的标准，该项目完成后，现在 200 万巴库居民中有 75% 的人可以全天候享用饮用水。这条 262 公里的管道不需要泵站，而是利用高加索山脉与首都之间的海拔差异，为 Ceyranbatan 水库提供 432,000 m³/d 的水量。对于巴库人民来说，这条管道“不仅是 2010 年，而且是过去 20 年来最重要的项目”。

为了对产品质量进行最佳控制，邦纳依靠高生产深度。其 560 名生产员工在班纳的 6 条装配线上生产制造成品电池所需的几乎所有内部组件。这包括用于电池盒的塑料部件以及填充糊状的氧化铅网格。它们的生产需要在成熟室中休息两到五天，以产生最佳的电流吸收和储存能力。班纳的持续成功伴随着生产设施的持续、有机增长，一个接一个地增加或扩展一个大厅，直到该综合体填满了该公司在 1959 年从一个较小的地方搬到这里时显得如此宽敞的场地。这些发展导致异构的生产环境。 “这给我们带来了巨大的挑战，特别是在内部物流问题上，例如熟化室的调度，”Banner 的技术总监 Franz Dorninger 说。 “我们考虑了各种方法来克服这个问题，包括搬迁到新址。”

梅赛德斯-奔驰和他的合作伙伴 GAZ 选择西门子作为其在俄罗斯雅罗斯拉夫尔新发动机工厂的维护合作伙伴。新工厂能够为俄罗斯市场生产柴油发动机，用于本地生产的 Sprinter Classic。除了面向当地市场的发动机外，雅罗斯拉夫尔工厂还将生产备件。梅赛德斯-奔驰俄罗斯公司和他的合作伙伴需要一个服务合作伙伴，以确保这些生产线在维护合作安排中的运行。挑战包括协调整个维护管理操作，特别是检查、纠正和预测性维护活动，以及优化备件管理。西门子开发了一种定制的维护解决方案，其中包括所有电子和机械维护活动（整体工厂维护）。

数字化从产品设计开始。玛莎拉蒂需要以高效的方式虚拟地创建、模拟和测试他们的汽车。玛莎拉蒂工程师需要在不同地点协作管理他们的项目。

GSK 希望改进他们的疫苗制造流程，并了解他们如何能够有效地优化开发流程。

学习能力是自主的先决条件。考虑到这一点，西门子研究人员正在开发基于与深度学习相关的模拟神经元和连接的知识网络。此类网络可用于通过识别极其复杂的领域（例如可公开访问的互联网和公司的内部信息系统）之间的关联来概括信息。这项技术影响深远且具有通用性，似乎具有模仿人类直觉的潜力。

Space X 希望开发一种火箭，可以将进入太空的成本降低 10 倍。

有几个因素同时推动人工智能在放射学中的整合。首先，在世界上许多国家，接受过放射学培训的医生数量与对诊断成像的需求不断增长之间存在差异。这导致对工作效率和生产力的更高要求。例如，2012 年至 2015 年期间，英格兰放射科专家（顾问劳动力）的数量增加了 5%，而同期 CT 和 MR 扫描的数量分别增加了 29 个和 26 个百分点。在苏格兰，差距进一步扩大（皇家放射科医师学院，2016 年）。今天，放射科医生平均每 3 到 4 秒解读一次图像，每天 8 小时（Choi 等人，2016 年）。其次，当今扫描仪的图像分辨率不断提高——导致数据量越来越大。事实上，估计的整体医疗数据量每三年翻一番，这使得放射科医生越来越难以在没有计算机数字处理的额外帮助的情况下充分利用可用信息。在放射学研究和临床诊断中，希望能够定量分析这些大量未开发的数据，例如，利用新的可测量成像生物标志物来评估疾病进展和预后（O'Connor et al. 2017） .专家们看到放射学从定性解释学科转变为定量分析学科的巨大未来潜力，定量分析从广泛的数据集（“放射组学”）中获取临床相关信息。 “图像不仅仅是图片，它们是数据，”美国放射科医生 Robert Gillies 和他的同事写道（Gillies et al. 2016）。当然，放射学的这个方向将需要强大的自动化程序，其中一些至少将属于人工智能领域。

Optima 希望创建一个无缝的数字化流程链，从产品和机器设计开始，一直到工程设计，一直到生产自动化，并提高生产灵活性。

Siemens and Microsoft are addressing the challenge of enhancing industrial productivity and innovation across the product lifecycle. The integration of Siemens’ Teamcenter software with Microsoft Teams and Azure OpenAI Service aims to improve cross-functional collaboration and streamline processes in design, engineering, manufacturing, and operations. The companies are focusing on enabling design engineers, frontline workers, and teams across business functions to close feedback loops faster and solve challenges collaboratively. Additionally, they are working on accelerating code generation for Programmable Logic Controllers (PLC) to reduce time and errors in software development for factory automation. Another critical challenge is detecting and preventing product defects early in the production process to avoid costly adjustments.