制造业的智能自动化发展分析报告
智能制造业的发展与趋势分析
智能制造业的发展与趋势分析随着科技的不断发展和智能化水平的提高，智能制造业越来越受到人们的关注。
智能制造是指利用现代信息技术和人工智能技术，将传统的制造业与高科技相结合，实现智能化生产和管理，从而提高生产效率和产品质量。
本文将从几个方面分析智能制造业的发展和趋势。
一、智能制造的现状智能制造是一种基于数字化、网络化、智能化的生产方式，它将传统制造业与互联网相结合，形成了一个智能化的生产和管理模式。
目前，世界各国都在推进智能制造的发展，包括中国在内。
智能制造业已成为中国制造业的重要发展方向之一，各行各业都在加强对智能制造的实践和研究，不断探索智能制造技术的应用，以提高生产效率和质量。
二、智能制造的优势1、降低成本。
智能制造可以提高生产效率和管理效率，节约资源和成本，增加企业利润。
2、提高产品质量。
智能制造可以实现产品的高精度制造和质量控制，减少人为因素的影响，提高产品的可靠性和稳定性。
3、适应个性化需求。
智能制造可以根据客户需求，实现个性化产品定制，满足市场需求，增加产品竞争力。
三、智能制造的发展趋势1、数字化技术的应用。
数字化技术包括物联网、大数据、云计算等，可以为智能制造提供强有力的支撑。
智能制造需要从数字化工厂、数字化供应链、数字化产品等方面实现数字化转型，并开发出适应数字化环境的新型智能化产品和服务。
2、智能化生产系统的建立。
智能化生产系统包括自动化生产线、智能机器人、智能制造设备等，需要嵌入人工智能技术，实现全流程自动化和无人值守生产，从而提高生产效率和质量。
3、企业生态系统的建立。
智能制造需要通过开放式的合作，建立共享平台和生态系统，实现企业间的合作和资源共享，形成具有竞争力的产业链和生态系统。
四、智能制造面临的挑战1、技术瓶颈。
智能制造包括多个技术领域的集成和创新，需要突破人工智能、机器学习等重要技术的瓶颈，开发出更加高效、智能、可靠的制造技术和系统。
2、安全问题。
智能制造需要解决网络安全和知识产权保护等重要问题，建立安全可靠的数字化平台和生态系统。
自动化技术在制造业的发展现状与未来趋势分析
自动化技术在制造业的发展现状与未来趋势分析现代社会中，自动化技术在各行各业中发挥着越来越重要的作用，尤其是在制造业领域。
自动化技术的应用，不仅提高了生产效率，降低了成本，还为人们创造了更加安全、舒适的生产环境。
本文将探讨自动化技术在制造业中的发展现状以及未来的趋势。
首先，我们来看一下自动化技术在制造业中的发展现状。
随着科技的不断进步，各种自动化设备和系统被广泛应用于制造业中的各个环节。
例如，在物流领域，自动化仓储系统的出现极大地提高了仓库管理的效率。
通过自动识别、自动搬运、自动分拣等技术手段，大大减少了人工操作的时间和错误率。
在装配过程中，自动化生产线的使用可以实现产品的快速组装和检测，提高了生产效率和品质。
此外，自动化机器人的使用也在很大程度上减轻了工人的劳动强度，提高了工作效率。
然而，虽然自动化技术在制造业中的应用已经十分广泛，但与发达国家相比，我国的自动化水平仍然有待提高。
一方面，我国制造业发展过程中仍然依赖于大量的人工操作，缺乏自动化设备和系统的应用。
另一方面，目前市场上的自动化设备和系统大多来自进口，我国自主研发和生产的自动化产品仍然相对不足。
因此，提高我国制造业的自动化水平，是当前亟待解决的问题。
那么，未来自动化技术在制造业中的发展趋势又是什么呢？首先，随着人工智能技术的不断进步，更加智能化、柔性化的自动化设备将得到广泛应用。
智能机器人将成为制造业中不可或缺的一部分，能够完成复杂的操作和决策，实现自动化生产的高精度和高效率。
其次，虚拟现实技术和增强现实技术的发展将进一步改变制造业的生产方式。
工人可以通过虚拟现实设备进行培训和模拟操作，提高工作技能和效率。
同时，增强现实技术可以为工人提供实时的指导和反馈，减少错误和事故的发生。
再次，大数据和云计算技术的应用将进一步提高制造业的智能化水平。
通过对海量数据的收集和分析，企业可以更好地了解市场需求和产品质量，实现生产计划的优化和预测。
此外，云计算技术可以将企业的生产数据和设备状态实时同步到云端，便于管理和监控。
制造业智能化的发展趋势和示范案例分析
制造业智能化的发展趋势和示范案例分析随着科技的不断进步和经济的快速发展，制造业已成为现代经济的重要支柱之一。
然而，传统制造业产能过剩、生产效率低下等问题仍然存在，这也促使着制造业向智能化转型。
本文将从智能化的定义和趋势入手，分析制造业智能化的实现方式和示范案例，探讨如何加速制造业的智能化进程。
一、智能化的定义和趋势智能化是指通过应用先进的信息技术或传感技术等手段，使设备、机器人等制造设备拥有自主思考、自主决策、自主执行的能力。
制造业智能化的核心是物联网、大数据、云计算等技术的应用，这些技术的发展为智能化转型提供了先决条件。
智能化的趋势主要表现在以下几个方面：1. 产业升级。
智能化可以提高生产效率和质量，加快技术创新和产品升级，从而推动整个产业向更高端方向发展。
2. 个性化定制。
智能化可以提供个性化产品定制以及快速响应客户需求的能力，推动制造业向“精益生产”方向转型。
3. 精细化管理。
智能化可以实现对制造过程的实时监控和预测，从而使得生产过程更加精细和高效，降低生产成本。
4. 绿色化生产。
智能化可以实现原料的节约、回收利用，减少污染产生，从而实现制造业的可持续发展。
二、制造业智能化的实现方式制造业智能化实现的方式包括以下几个方面：1. 电子化制造。
电子化制造是指将制造业的管理、控制、调度和执行等环节通过计算机和传感器等设备进行数字化、自动化处理，实现制造过程的可视化和升级。
2. 机器人制造。
机器人技术可以实现制造自动化、灵活化和精细化，同时减少人力成本和提高生产效率。
3. 工业互联网。
工业互联网是通过物联网、大数据等技术，实现制造环节之间的无缝连接和信息共享，从而实现供应链、生产管理、维护保养等的数字化升级。
4. 3D打印。
3D打印技术可以实现小批量、个性化的生产，同时减少原材料浪费和物流成本。
三、示范案例分析1. 物联网产业园物联网产业园是深圳市龙岗区政府与华为合作推出的全球首个基于NB-IoT技术的物联网工业应用平台。
机械制造智能化发展趋势分析
机械制造智能化发展趋势分析机械制造是现代工业的重要组成部分，随着科技的发展和社会的进步，机械制造业也逐渐智能化，并向智能制造转型。
智能化的机械制造具有高效、自动化、高精度等特点，这为机械制造业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将从以下四个方面来分析机械制造智能化的发展趋势。
一、自动化技术的应用趋势随着机械制造技术的发展，自动化技术越来越成熟，已经被广泛应用在车间生产线上。
其发展趋势主要体现在以下三个方面：1.柔性制造系统的应用：随着零部件种类的增多，传统的流水线生产方式已经不能满足需求。
柔性制造系统可以使生产线具有更强的适应性和灵活性，降低物料的运输成本和生产过程中的人力成本。
2.自动化装备的发展：智能化的自动化装备能够使生产效率和质量得到显著提高。
虽然当前我国自动化装备的技术水平有待提高，但是随着国家政策的支持和产业链的完善，相信未来国产自动化装备会有很大的发展空间。
3.智能技术的应用：随着智能技术，如人工智能、机器学习、物联网等的发展，可以使自动化装备具有更高的智能化程度，从而实现自主操作和智能维护。
数字化制造技术已经成为机械制造业转型升级的关键技术之一，其应用趋势主要体现在以下两个方面：1.数字化设计和仿真技术的应用：通过数字化的方式来进行产品设计和制造，能够有效降低生产成本和缩短研发时间。
同时，通过仿真技术，还能够更加准确的模拟产品的行为和性能。
2.数字化生产和管理技术的应用：数字化生产可以使生产数据得到快速汇总和准确分析，为生产决策提供参考。
数字化管理可以使企业实现精细化管理，从而降低生产成本和提高生产效率。
三、智能化设备的应用趋势1.机器人技术的发展：随着机器人技术的突破，很多生产线上的重复性劳动已经被机器人所取代。
未来随着机器人技术的进一步发展，机器人将会发挥更加重要的作用，成为智能工厂的核心。
2.3D打印技术的应用：3D打印技术在机械制造业的应用已经开始走向成熟。
在不影响制造质量的前提下，3D打印技术可以使生产线更加灵活，同时也可以减少生产成本和提高生产效率。
制造业的自动化与智能化发展趋势
制造业的自动化与智能化发展趋势随着科技的不断进步和全球经济的快速发展，制造业自动化和智能化已经成为一个无法忽视的趋势。
通过引入先进的技术和流程改进，制造业可以实现更高效、更安全和更可持续的生产方式。
本文将探讨制造业自动化与智能化的发展趋势，并重点介绍了几个相关领域的创新。
一、工业机器人工业机器人是制造业自动化的核心技术之一。
新一代的工业机器人具备更强大的计算能力和灵活的操作功能，可以与其他设备和系统进行无缝集成。
智能感知、自主决策和自适应控制是工业机器人发展的关键方向，使其能够适应复杂、多变的生产环境。
工业机器人的应用范围也越来越广泛，除了在传统的汽车制造和电子产品组装中得到广泛应用外，还在医疗、食品加工和航空航天等领域显示出巨大的潜力。
二、物联网技术物联网技术的发展为制造业的智能化提供了有力支持。
通过在生产设备、产品和供应链中嵌入传感器和通信模块，制造企业可以实现设备之间的互联互通和数据的实时采集与分析。
物联网技术的应用使得制造企业能够更好地把握生产过程的变化和机器设备的状态，实现生产效率的最大化和生产安全的保障。
此外，物联网技术还为制造业提供了更广阔的商业机会，例如智能产品的开发和销售，以及基于云计算的远程监控和管理服务等。
三、人工智能人工智能在制造业中的应用正日益增加。
通过利用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，制造企业可以实现对大数据的分析和挖掘，从而优化生产计划、提高产品质量、降低能源消耗等。
人工智能还可以应用于智能制造系统的设计和优化，提高生产过程的灵活性和自适应性。
例如，智能机器视觉系统可以在生产线上实时检测产品的质量和外观，自动进行分类和处理。
此外，人工智能还可以应用于供应链管理、销售预测和客户服务等方面，帮助企业更好地满足市场需求。
四、可持续制造制造业自动化与智能化的发展趋势与可持续发展目标是密切相关的。
通过减少能源消耗、降低废弃物产生和提高生产效率，制造企业可以实现更环保、更可持续的生产方式。
制造业的信息化与智能化发展趋势分析
制造业的信息化与智能化发展趋势分析随着信息技术的不断发展，制造业信息化与智能化已成为不可逆转的趋势。
制造业信息化与智能化既是制造业发展的必然选择，也是推动制造业向高质量、高效率、高灵活性发展的关键。
本文从信息化与智能化的意义、发展趋势、面临的问题等方面，对制造业的信息化与智能化发展进行深入分析。
一、信息化与智能化的意义信息化是指运用信息技术及其应用系统实现信息资源共享、快速处理和快速传输的过程。
制造业信息化可将企业的生产、销售、管理等各方面信息进行统一化管理，实现资源的共享、信息的实时传输，提高生产效率。
智能化是指利用先进的信息技术和自动化技术，使制造系统具有自我学习、自我适应、自我监控和自我控制的能力，实现生产自动化和智能化。
智能化是提高生产效率、降低生产成本，实现产业升级和转型的必然选择。
二、信息化与智能化的发展趋势1. 新工业革命时代的到来新工业革命是指以信息技术、互联网技术和制造技术为基础，实现实体经济与互联网的深度融合，推动人类社会进入一个新的制造时代。
新工业革命的到来，为制造业信息化和智能化的发展提供了新的机遇和挑战。
2. 信息技术的迅速发展信息技术的快速发展为制造业信息化和智能化的发展提供了有力支撑。
云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术的出现，使制造业实现了机器人智能化、生产线集成化、工厂生产全局可视化等目标。
3. 智能制造的广泛推广智能制造是以信息化与智能化为主要手段，构建智能制造系统，实现制造过程的智能化、柔性化和高效化。
智能制造的广泛推广，将成为制造业转型升级和提升竞争力的重要途径。
4. 计算机化系统的快速应用计算机化系统是指利用计算机及计算机软硬件技术实现生产、设计、工艺、质量、仓储、销售等方面信息的处理和管理。
计算机化系统的快速应用，将极大提高制造业的效率和质量。
三、信息化与智能化面临的问题与挑战1. 技术水平的不足信息化与智能化需要高超的信息技术和自动化技术支持，但当前制造业普遍存在着技术水平不高、设备老化、管理滞后等问题，这是信息化与智能化在制造业中得不到广泛应用的重要障碍。
人工智能制造 产业发展研究报告
人工智能制造产业发展研究报告一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最具创新性和变革性的技术之一。
在制造业领域，人工智能的应用正在重塑产业格局，推动着生产方式的深刻变革。
本报告旨在深入研究人工智能制造产业的发展现状、趋势以及面临的挑战，并提出相应的发展策略。
二、人工智能制造的概念与特点（一）概念人工智能制造是将人工智能技术与制造业深度融合，实现制造过程的智能化、自动化和优化。
它涵盖了从产品设计、生产规划、生产执行到质量控制等各个环节。
（二）特点1、智能化决策通过数据分析和机器学习算法，实现对生产过程的智能决策，提高生产效率和质量。
2、自适应性生产能够根据市场需求和生产条件的变化，快速调整生产计划和工艺参数。
3、高效的资源配置优化设备、人力和原材料等资源的配置，降低生产成本。
三、人工智能制造的应用领域（一）工业机器人人工智能使机器人具备了更高的自主性和灵活性，能够完成复杂的装配、焊接等任务。
（二）质量检测利用图像识别和深度学习技术，对产品进行高精度的质量检测，提高检测效率和准确性。
（三）生产优化通过对生产数据的分析，优化生产流程、降低能耗、减少废品率。
（四）供应链管理预测市场需求，优化库存管理，提高供应链的响应速度和灵活性。
四、人工智能制造产业的发展现状（一）技术不断突破深度学习、强化学习等技术在制造业中的应用日益成熟，为人工智能制造提供了强大的技术支撑。
（二）市场规模持续增长全球人工智能制造市场规模逐年扩大，越来越多的企业开始加大在这一领域的投入。
（三）产业生态逐渐形成包括硬件供应商、软件开发商、系统集成商等在内的产业链各环节不断完善。
五、人工智能制造产业发展的驱动因素（一）政策支持各国政府纷纷出台相关政策，鼓励和推动人工智能制造的发展。
（二）市场需求消费者对个性化、高品质产品的需求不断增加，促使企业借助人工智能提升生产能力。
（三）技术进步云计算、大数据、物联网等技术的发展为人工智能制造创造了有利条件。
自动化技术在制造业智能化中的发展现状调研报告
自动化技术在制造业智能化中的发展现状调研报告近年来，随着科技的不断进步和制造业的快速发展，自动化技术已经成为制造业智能化的重要组成部分。
本文通过对自动化技术在制造业应用的调研，旨在探讨其发展现状并展望未来的发展趋势。
一、自动化技术在制造业的应用概况自动化技术是指利用各种先进技术手段实现机械或系统自动控制的技术。
在制造业中，自动化技术广泛应用于生产线的各个环节，包括生产计划、物料管理、生产过程控制等方面。
它能够提高生产效率、降低成本、提高产品质量，并减少人力劳动。
二、自动化技术在制造业智能化中的应用1. 机器视觉技术的应用机器视觉技术是指通过摄像机和图像处理技术对产品进行检测和分析的技术。
在制造业中，机器视觉技术被广泛应用于产品质量检测、零部件识别和产品追溯。
它能够快速、准确地检测产品表面的缺陷，并在生产过程中进行自动调整。
2. 机器人技术的应用机器人技术是自动化技术的重要组成部分，它能够在生产线上完成各种重复性、高风险的操作。
在制造业中，机器人技术广泛应用于装配、焊接、搬运等环节。
它能够提高生产效率，减少人力投入，并且操作安全可靠。
3. 物联网技术的应用物联网技术是指通过互联网将各种智能设备连接起来，实现信息共享和远程控制的技术。
在制造业中，物联网技术被应用于设备状态监控、生产计划调度等方面。
它能够实时监测设备运行状态，及时预警故障，并通过远程控制提高生产效率。
三、自动化技术在制造业智能化中的挑战与机遇1. 挑战自动化技术在制造业中的应用面临一些挑战，包括技术难题、成本压力、人员培训等。
尤其是在智能制造领域，要实现设备之间的信息交互和协同工作仍然存在一定的难度。
2. 机遇自动化技术在制造业智能化中也面临着巨大的机遇。
随着工业机器人、物联网等技术的不断进步，自动化技术将会进一步提高制造业的生产效率和产品质量。
同时，智能制造的潜在市场需求巨大，自动化技术也将迎来更广阔的发展空间。
四、自动化技术在制造业智能化中的发展趋势1. 智能制造进一步推进智能制造将成为制造业未来的发展方向。
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制造业的智能自动化发展分析报告在某种程度上，新一波的自动化浪潮将会由当初将机器人和自动化技术带到工作场所的那些因素驱动：将人类工人从肮脏、枯燥乏味或者危险的工作中解放出来；通过排除错误和降低变化性提升产品质量；通过用成本更低的机器替代成本越来越高的人工，来削减制造成本。
麦肯锡咨询公司近日发布题为“自动化、机器人与未来工厂”的文章，称更便宜、功能更强大、更加灵活的技术正在加速全自动化生产设施的发展，对于企业而言，主要的挑战将会是决定如何最好地利用它们的能力。
以下是文章主要内容：在发那科（Fanuc）位于日本忍野村的一家工厂，工业机器人生产机器人，每班只有4名员工负责监工。
在飞利浦位于荷兰的一家电动剃须刀工厂，机器人数量达到生产工人的14倍多，后者仅有9人。
相机生产商佳能于2013年开始在旗下的数家工厂淘汰人类劳动力。
这种“熄灯”生产概念——制造活动和物料流程完全自动化处理——正成为现代制造日益普遍的一个特性。
在某种程度上，新一波的自动化浪潮将会由当初将机器人和自动化技术带到工作场所的那些因素驱动：将人类工人从肮脏、枯燥乏味或者危险的工作中解放出来；通过排除错误和降低变化性提升产品质量；通过用成本更低的机器替代成本越来越高的人工，来削减制造成本。
然而，如今最先进的自动化系统拥有额外的功能，这促使它们能够用于原来不适合实施自动化的环境，以及在制造中创造出全新的价值。
机器人价格下降随着机器人生产日益普及，机器人的成本呈现下降。
在过去的30年里，按实值计算，机器人平均价格下降了一半，相对于劳动力成本，它的下降幅度甚至更大。
随着来自新兴经济体的需求鼓励机器人的生产转移到成本较低的地区，它们的价格可能将进一步下降。
人才更易获取拥有设计、安装、运作和维护机器人生产系统所需技能的人才，也正变得更加普遍。
机器人工程师曾经相当罕见，属于雇用成本很高的专家。
如今，机器人相关的学科在全球各地的学校被教授，它们要么是专门的课程，要么是制造技术或者制造工程设计方面的通识教育的一部分。
软件的可得性，比如模拟程序包和可测试机器人应用的离线编程系统，已经减少了工程时间和风险。
它也让机器人程序编制任务变得更加简单，成本也变得了。
易于整合计算性能、软件开发技术和网络化技术的进步，提升了装配、安装和维护机器人的速度，同时降低了相关的成本。
例如，传感器和制动器以往必须要通过终端机框、连接器和接线盒，利用专门的接线单独连接至机器人控制器，而现在，它们则可以利用即插即用的技术，因此零部件利用相对简单的网络接线连接起来。
这些零部件将会自动鉴定控制系统，因此能够大大减少设置时间。
这些传感器和制动器还能够进行自我监控，将其状态报告给控制系统，进而辅助过程控制，收集数据进行维护，实现持续不断的改进和故障排除目的。
其它的标准和网络技术同样让连接机器人至更加广泛的生产系统变得简单明了。
新能力机器人也在变得更加智能。
早期的机器人只会一味地遵循同一路径，后来的迭代版本利用激光或者视觉系统来检测零部件和材料的方向。
而最新一代的机器人则能够整合来自不同传感器的信息，实时调整它们的移动。
例如，这可让它们利用力反馈来在研磨、修边或者抛光的应用中模拟技工操作。
它们还能够利用更加强大的计算机技术和大数据式分析。
举例来说，它们可以借助光谱分析来一边焊接一边检查焊接的质量，进而大大减少制造后所需的检查工作。
机器人承担新的角色如今，这些因素正在机器人现已擅长的那些应用范畴帮助提升它们的普及度，即重复性的大量生产活动。
随着用机器人自动化任务的成本和复杂度的降低，那些已经在使用机器人的公司很可能将会更多地使用它们。
然而，未来5年到10年，预计机器人在技术和经济层面均可行的任务种类将会出现根本性的变化。
以下是部分案例。
1、低量生产编程快速轻松的设备的内在弹性，将会大大减少机器人为符合成本效益所需重复的特定任务的次数。
这将会降低产量门槛，让机器人成为年产量以数十或数百而非数千或者数十万来计的细分任务经济可行的选择。
它也将让机器人成为小批量生产和产品组合差异性很大的公司的可行选择。
例如，现在用于航空航天的柔性履带产品能够利用指引其运作的视觉系统在机身上“爬行”。
这种低量生产自动化带来的成本节约将会让各种不同类型的企业组织受益：小企业将能够首次用上机器人技术，大企业可提升其产品组合的多样性。
新兴技术可能也将进一步简化机器人编程过程。
例如，通过一系列的移动来指引教导机器人的做法已经颇为常见，但快速发展的语音识别技术意味着，不久以后给它们发出语音指导也将成为可能。
2、高度可变的任务人工智能和传感器技术的进展，将会让机器人能够应对任务间更大的多变性。
这种因应所在环境的变化来调整行动的能力，将会给一些领域带来自动化的机会，比如高可变性的农产品的处理。
在日本，实验已经证明，借助立体影像系统来识别水果的位置和评估它的成熟度，机器人能够将采集草莓所需的时间最多削减40%。
这些能力也将会驱动各个行业领域的质量提升。
机器人将能够在生产期间弥补潜在的质量问题。
相关案例包括：根据两个部件之间的尺寸差异调整用于装配它们的力度，或者选择和结合尺寸不同的部件来实现合适的成品尺寸。
机器人生成的数据和更好地利用它们的先进分析技术，也将会有助于理解决定产品质量的根本因素。
例如，如果装配期间高于正常水平的扭矩要求，被发现与未成熟产品故障有关，那在生产期间就能够调整制造程序来检测和修复这类问题。
3、复杂的任务如今的通用机器人在控制它们的移动上能够精确到毫米，机器人当前配置的重复精准度则达到毫米。
未来的机器人可能将会提供更高的精准度。
这种能力让它们能够参与日益精细的任务，比如穿针或者装配高度复杂的电子设备。
机器人也在变得更有协同性，现有的控制器能够同时驱动数十个轴线，让多台机器人共同进行同一项任务。
最后，先进的传感器技术和分析来自那些传感器的数据所需的计算能力，将会让机器人能够承担之前需要高技能技工来完成的任务，比如切割宝石。
这些技术甚至可能允许展开目前完全无法展开的活动：例如，在它们被用于弥补底层材料的偏差，或者在结构表面“绘制”电子电路的时候，实时调整涂料的厚度或者成分。
4、与人类共事企业还将拥有多得多的自由余地去决定用机器人自动化哪些任务，决定哪些任务人工手动进行。
先进的安全系统意味着机器人能够在人类同事旁边承担起新的岗位。
如果传感器显示存在与操作员发生碰撞的风险，机器人会自动减慢速度或者改变路径来避免碰撞。
这种技术可让机器人用于原本手动的装配线上的个体任务。
安全栏和联动装置的移除意味着运营成本会降低——对于小公司来说是一大利好。
能够将机器人和人工共事，在二者之间重新分配任务，也有助于提升生产力，因为它可让企业因应需求的波动重新平衡生产线。
机器人能够在人类身边安全运作，也将为环境严格受控的工厂车间以外的应用打下基础。
在线零售商和物流公司已经在它们的仓库里采用各种形式的机器人自动化技术。
不过，试想一下，如果车载机器人能够在物流配送车辆中预先分类整理好包裹，那会给包裹配送员带来多大的效率提升。
5、灵活的生产系统自动化系统正在变得越来越灵活，越来越智能，能够自动调整它们的行为来最大化产能，或者最小化每单位成本。
用于饮料填充和包装线的专家系统能够自动调整整个生产线的速度，来适应任何属于特定生产批次的关键制约环节的活动。
在自动化生产中，专家系统能够自动对生产线速度作出小幅的调整，进而提升单独加工线的综合平衡，最大化整个制造系统的效率。
目前在使用的机器人绝大多数仍能够在高速的大量生产应用中运作，而最先进的系统则能够在工作状态中进行调整，在不同的生产类型中进行无缝切换，无需停下来更改程序或者重新配置作业工具。
许多现有的新兴生产技术，从计算机数控切割到3D打印，无需变换工具就能调整零部件的结构，因此可以生产不同批量大小的产品。
例如，工业零部件制造商利用来自无线射频识别（RFID）标签的实时通信功能，来调整零部件的形状，迎合不同型号的需求。
用自动导引车系统（AGVs）替代固定的输送系统，甚至可让工厂在不同的工作站之间无缝重新配置产品和零部件的流动，让处理步骤完全不同的制造工序能够以全自动化的方式完成。
这种灵活性带来了一系列的益处：缩短投产准备阶段，让供给和需求之间的联系更加紧密，加速新产品的推出，简化高度定制化产品的制造。
做出正确的自动化决策随着这么大的技术潜力变得触手可及，企业要如何作出最佳自动化战略决策呢？企业很容易会因为自动化本身而忘乎所以，但这几乎总是会造成不如意的项目，如成本太高，实施时间过长，且无法实现企业的商业目标。
成功的自动化战略需要多个层面的良好决策。
企业必须要选择自动化哪些活动，使用什么级别的自动化技术（从简单的可编程序逻辑控制器，到由传感器和智能自适应算法引导的高端机器人，采用哪些技术。
在每一个这样的层级上，企业都应当确保它们的计划符合以下的标准。
自动化战略必须符合商业和运营战略。
如上所述，自动化能够实现四个主要目的：提升工人的安全性，降低成本，提高质量，强化弹性。
运用的好的话，自动化技术可在所有的这些方面都带来提升，但具体会带来怎样的成效可能因不同的技术和策略而异。
对于任何一家企业组织而言，对于自动化战略的权衡将取决于它的整体运营战略和它的商业目标。
实施自动化项目必须要先从清晰地理解问题着手。
同样重要的一点是，这包括自动化是合适的解决方案的理由。
每一个项目都应当能够鉴别自动化能够如何、能够在哪些地方带来改进，展现这些改进如何与企业的整体战略联系起来。
自动化必须要显现出清晰的投资回报。
企业，尤其是大企业，不应在它们的自动化投资上作出过分的规定，过分复杂化，以及超支。
选择适当的自动化复杂等级来迎合现在和可预见未来的需求，需要深刻理解企业的工序和制造系统。
平台化与整合在最大化资本投资回报率和减少新产品从设计到全规模生产所需的时间上，企业正面临越来越大的压力。
打造仅适用于单条产品线的自动化系统，与那两个目标背道而驰，它在设备设计、采购和调试上需要反复、漫长且昂贵的周期。
更好的做法是结合使用能够轻易改动和适配的生产系统、生产线和工厂。
正当平台化和模块化战略简化了管理复杂产品组合的过程，降低了相关成本，对于在自动化战略中寻求最大化灵活性和规模效益的制造商来说，平台策略也将日益重要。
流程平台，比如配备焊接枪、电源和电子控制装置的机器人手臂，能够标准化，能够应用于和重复用于多种应用，简化编程、维护和产品支持的过程。
自动化系统还将需要高度整合至企业组织的其它系统。
那种整合始于工厂车间的机器之间的通讯，得益于现代工业网络化技术，该整合已经变得更加简单。
但它也应当延伸到企业的其它运作方面。
与计算机辅助设计、计算机集成工程和企业资源规划系统的直接整合，将会加速新制造配置的设计和部署，让灵活的系统能够接近于实时响应需求或者材料可用性的变化。