IT服务企业正竞相抢占应用于工业现场的物理人工智能（AI）市场。机器人和大型设备等物理AI的硬件由制造企业负责，而作为下一代工厂大脑的数据以及机器人·AI平台，则被认为是IT服务企业具有优势的领域。让工业现场的机器人和设备能够自主判断并与人分工协作的 工厂操作系统（OS）的开发，并以此为基础构建自律型“智能工厂”，是共同的发展方向。
四家公司所占据的层面各不相同
POSCO DX提出了利用AI控制炼钢厂主要工序、让大型设备无需人工干预即可自主运行的“智能工厂（Intelligent Factory）”愿景。其核心是将即将退休的熟练工人的隐性知识转化为物理AI的关键数据。目前正在推进“设备机器人化”项目，将物理AI应用于搬运钢材的大型起重机、堆场原料输送用的堆取料机、船舶原料卸货机等数十吨级设备，这些设备目前处于试运行阶段，最快将于今年下半年实现商用化并投入炼钢厂使用。
SK AX上月宣布正式推出以机器人为中心改造制造现场的“制造RX全栈服务（Full-Stack Service）”。其特点是在引入机器人之前，先在虚拟环境中验证风险因素，并在工厂中将机器人与生产管理系统（MES）、设备数据实时连接，实现统一监控管理。SK AX相关人士表示：“正在半导体产业中积累现场数据，并验证相关系统和实证模型，未来计划将其扩展至造船产业。”
LG CNS去年5月推出了管理从机器人学习到统一监控管理全周期的机器人转型（RX）平台“Physical Works”。其目标是将原本需要数月才能完成的工业机器人现场部署周期缩短至1到2个月。目前正在与LX Pantos、Kurly等20多家主要产业领域客户企业进行机器人概念验证（PoC）项目，部分已完成。近期还与LG电子签订了价值1897亿韩元的物理AI基础设施建设合同。
三星SDS也在筹备用于控制工业现场机器人的平台。上月通过三星风险投资对美国Walden Robotics进行了战略投资，并在业绩发布后的电话会议上表示：“将以对Walden Robotics的投资为起点，扩大与全球机器人企业的合作，推进整合与控制各类机器人、并与生产执行系统联动的‘机器人编排（Robot Orchestration）’业务。”
若考虑引入，首先要判断问题出在哪一层
将四家公司提出的方案并列比较，可以发现它们所占据的层面各不相同：设备自身自律化的层面（POSCO DX）、引入前的验证与统一监控管理层面（SK AX）、机器人现场部署速度层面（LG CNS）、以及整合不同机器人进行控制的层面（三星SDS）。根据自身企业的瓶颈究竟是“设备无法自主判断”、“引入前无法预见风险”、“部署需要数月时间”，还是“各机器人管理体系互不联通”，应优先审视的层面也会有所不同。
LG CNS相关人士表示：“智能工厂和机器人投资并非短期的生产设备扩充，而是应对人力成本上升、生产人力短缺以及质量·安全标准强化的战略性投资。”如果本周只能确认一件事，那就是回顾过往案例，统计一下本企业现场在新引入机器人或自动化设备时，从下单到实际投入运行究竟花费了多少个月。得出这个数字后，上述四个层面中应优先关注哪一层，也会随之显现出来。