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0.1毫米，机器人当前配置的重复精准度则达到0.02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。过程变量和制造绩效方面的数据将被记录下来，用于质量保证目的，以及用于帮助改进设计，带来更好的未来产品。
整合工作也将延伸到工厂以外。企业将不仅仅需要与客户和供应商保持紧密的合作和无缝的信息交换；它们还将需要与工艺设备的制造商建立这种关系，因为后者将趋向于掌握很多完善自动化系统运作所需的专有知识和知识产权。得益于开放架构和网络化协议的可得性，这种整合所需的技术正变得日益易得，但企业还需要作出文化、管理流程和思维定式方面的变化，来平衡成本、效益和风险。
更便宜、更智能、更能适应的自动化系统，已经在以各种不同的方式改变制造业。该技术将变得更容易实施，但商业决策可不会那么容易实施。为了掌握这些新系统带来的种种机会的价值，企业将需要采取全面的系统化策略，需要调整它们的自动化战略来使得它们符合现在和未来的商业需求。
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