Turning Innovation into Real Business Value
Deploying AI in industrial environments is far more complex than introducing new software into a digital business. Companies must navigate long investment cycles in machinery, fragmented automation supply chains, limited access to brownfield data, and strict reliability requirements that leave little room for experimentation. Industrial AI: from Pilot to Profit explores how organizations can overcome these realities and successfully scale AI initiatives in manufacturing and industrial operations.
The book offers practical guidance for both startups shaping their AI strategies and established enterprises launching large-scale industrial AI programs. It explains how companies can move beyond isolated pilot projects and build robust, industrial-grade AI capabilities that generate measurable business value.
Building the Foundations for Industrial AI
Readers are introduced to key concepts shaping the future of industrial technology, including digital twins, the industrial metaverse, process mining, and agentic AI. The book explains these technologies in a clear and accessible way, helping decision-makers understand how they can be applied in real industrial settings.
Creating the Right AI Capabilities
Successful AI adoption requires more than algorithms. The book highlights the importance of establishing access to high-quality data, scalable technology infrastructure, and specialized talent. It provides insights into how organizations can develop the capabilities needed to support long-term AI transformation.
Overcoming Industrial Adoption Challenges
Industrial environments present unique obstacles that many digital AI projects never encounter. The book addresses challenges such as integrating legacy systems, operating in brownfield environments, and dealing with the physical limitations of industrial assets. It shows how companies can manage these constraints while still advancing their AI ambitions.
More Than 100 Practical Use Cases
To support real-world implementation, the book includes more than 100 solution briefs covering a wide range of enterprise functions. These examples serve as inspiration and practical starting points for companies looking to identify and launch impactful AI initiatives across their organizations.
Table of contents
- Part I: Introduction and Key Concepts
- Part II: Adoption Hurdles
- Part III: from Ambition to Action
- Part IV: Enterprise Functions and AI Use Cases
- Part V: Conclusion and Annexes
Wer hat's geschrieben?
Boris Scharinger ist bei Siemens Digital Industries tätig, dem Geschäftsbereich für Industry 4.0- und PLM-Software von Siemens, und engagiert sich dort in zahlreichen Initiativen rund um industrietaugliche Künstliche Intelligenz. Mit mehr als drei Jahrzehnten Berufserfahrung verfügt er über ein außergewöhnlich breites Kompetenzspektrum, das die Verbindung zwischen komplexen IT-Infrastrukturen und strategischer Geschäftsinnovation schafft.
Im Laufe seiner Karriere übernahm er vielfältige Führungs- und Expertenrollen, darunter das Enterprise IT Architecture Management für digitale Services, die Leitung eines groß angelegten IT-Carve-out-Programms, die Steuerung von Innovationsinitiativen im IT-Outsourcing sowie die Durchführung von IT-Audits in Nordamerika mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und Cybersicherheit. Darüber hinaus moderierte er unternehmensübergreifende Datenkooperationsinitiativen und verantwortete die Definition globaler Technologieroadmaps.
Ein besonderer Fokus seiner Arbeit liegt auf der Förderung zukunftsweisender Start-ups und Innovationen im industriellen KI-Umfeld. So spielt er eine zentrale Rolle bei der Identifikation und Begleitung innovativer Unternehmen im Rahmen der Siemens Industrial AI Awards und ist Mitgastgeber des jährlichen „AI with Purpose Summit“. Beide Initiativen stärken die Zusammenarbeit zwischen etablierten Industrieunternehmen und innovativen Newcomern mit dem Ziel, KI industrietauglich und nachhaltig nutzbar zu machen.

