在生产领域，人工智能在全球西北地区被誉为再工业化的手段。外包到国外或有可能离开的制造能力，将通过注入机器人、传感器和过程控制计算来恢复，所有这些都得到了机器学习的增强。尽管“任何工业人工智能应用仍在某种程度上是新的和定制的”，但通用电气(GE)、西门子(Siemens)等强大的公司，微软和英特尔“都在进行重大投资”，将机器学习应用于制造业，以降低劳动力成本、减少产品缺陷、缩短计划外停机时间、缩短过渡时间、提高生产速度并进行预测性维护(Faggella2018b)。据报道，西门子公司几十年来一直在使用人工神经网络“监控其钢铁厂并提高效率”(Walker2018)。在欧洲，这个项目以“工业4.0”的名义进行，而在北美，它通常以“物联网”的名义进行。
这种工业自动化在埃隆·马斯克位于加利福尼亚州弗里蒙特的生产特斯拉汽车的工厂(Bhattacarii2017)中表现得最为华丽，但也存在问题——该工厂不仅计划生产自动驾驶汽车和卡车，而且其本身也高度自动化，用马斯克的话说，就像一艘“外星dreadnought”(DeBord 2017)。然而，这艘飞船的运营一直受到其希望彻底处理掉的工人受伤丑闻的困扰(Wong2017a,2017b);马斯克承认，生产瓶颈是由“过度自动化”造成的;不满员工的数字破坏;以及自动驾驶汽车的碰撞和燃烧，事实证明，自动驾驶汽车更擅长自燃，而不是自动转向。特斯拉表明了极端自动化的困难(Wilson and Daugherty 2018)。尽管如此，不断上升的贸易保护主义继续推动将工厂拴在本土的计划，即使它们雇佣的爱国机器人比国内工人更多。然而，具有讽刺意味的是，资本的竞争逻辑决定了中国企业在面临劳动力短缺和自身工资压力的情况下，正朝着同样的方向前进，而且可能更快。郭台铭(TerryGui)誓言要让台资但总部位于中国大陆的富士康实现机器人化，这绝不是完全实现，但也不是完全落空;到2018年，所谓的“富士康机器人”成为富士康生产线的一个特点，因为该公司在扩大收入的同时减少了劳动力(Chan 2017;Wang 2018)。自2013年以来，中国一直是全球最大的工业机器人市场。大部分都是从国外购买的，但是随着国内生产的增长，中国工厂的自动化程度与西方工厂相当，甚至更高(Bland 2016;Ying 2018)。
automating the social factory .
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