Технологические достижения облегчают внедрение роботов. Во многих случаях цеха устанавливают роботов без поддержки робота-интегратора, но многие системы автоматизации представляют собой сложные системы, которые слишком сложны для решения DIY. Разница между успешными приложениями DIY и теми, которые требуют интегратора, не всегда ясна. Последствия неудачной интеграции могут быть дорогостоящими, но если компании предпримут надлежащие шаги, они смогут избежать ловушек и добиться успешной роботизированной интеграции.

Мы обычно думаем о "гладкой поверхности" как о "скользком поверхности"." Но знаете ли вы, что слишком гладкая поверхность может быть липкой? Например, гоночные слики на дрэг-автомобилях увеличивают сцепление с асфальтом, и точно так же очень гладкий корпус лодки  имеет высокую степень сопротивления при скольжении по воде. Качество поверхности влияет на то как  деталь будет изнашиваться, отражать свет, передавать тепло, распределять смазку и принимать покрытия.

Первый шаг на пути  создания искусственного интеллекта (ИИ) должен начинаться с простого вопроса: “Если бы мы знали больше, что бы мы могли сделать для улучшения бизнеса?” Представьте, что ваша команда знает будущее, а затем определяет необходимые изменения для оптимизации скорости, точности или стоимости. Это возможно с помощью искусственного интеллекта.

Однако при внедрении искусственного интеллекта многие проекты не внедряются в производство из-за неясной рентабельности инвестиций. Проведение вдумчивых обсуждений и изложение ожиданий- это абсолютное требование перед выбором поставщика ИИ или наймом команды для изучению данных компании для обработки их ИИ

Производство - это постоянное совершенствование. Точно так же, как механические цеха упорно работают, чтобы улучшить скорость, с которой они получают детали, не теряя качества, у производителей станков есть тысячи людей, посвятивших себя улучшению производственного оборудования.