ขับเคลื่อนด้วยแรงผลักดันคู่ขนานจากการปรับโครงสร้างห่วงโซ่คุณค่าระดับโลกและความก้าวหน้าของกลยุทธ์ “Made in China 2025” ภาคการผลิตกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งจากการผลิตแบบแข็งทื่อไปสู่การผลิตแบบยืดหยุ่น ตามรายงาน Global Manufacturing Report ปี 2024 ของ McKinsey บริษัทอุตสาหกรรม 83% ได้ระบุว่า “ความสามารถในการผลิตแบบยืดหยุ่น” เป็น KPI หลักสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ในบริบทนี้ หุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน (Collaborative Robot, Cobot) กำลังปรากฏเป็นโซลูชันสำคัญสำหรับความท้าทายของการผลิตแบบ “หลากหลายรุ่น ปริมาณน้อย” ด้วยความปลอดภัยในการโต้ตอบ ความยืดหยุ่นในการใช้งาน และความสามารถในการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด บทความนี้จะวิเคราะห์ว่าหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันกำลังปรับเปลี่ยนระบบการผลิตสมัยใหม่จากสามมุมมอง: สถาปัตยกรรมทางเทคนิค การบูรณาการระบบ และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
I. วิวัฒนาการทางเทคนิคและการวางตำแหน่งระบบของหุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน
1.1 แก่นแท้ทางเทคนิคของการทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัย
ความปลอดภัยของหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันขึ้นอยู่กับเสาหลักทางเทคนิคสี่ประการ:
ระบบควบคุมแรงแบบไดนามิก: ตรวจสอบแรงสัมผัสแบบเรียลไทม์ผ่านเซ็นเซอร์แรงบิดแบบหกแกน เมื่อตรวจพบการสัมผัสที่ผิดปกติเกิน 150N ระบบสามารถทริกเกอร์การปิดระบบความปลอดภัยภายใน 8ms (สอดคล้องกับมาตรฐาน ISO 13849 PLd)
การรับรู้ 3 มิติอัจฉริยะ: ตัวอย่างเช่น ระบบวิสัยทัศน์ FH series ของ Omron ร่วมกับกล้องวัดความลึก ToF ทำให้ได้ความแม่นยำในการตรวจจับสิ่งกีดขวาง ±2 มม. ภายในรัศมี 3 ม.
การออกแบบเชิงกลไกแบบไบโอนิค: ใช้โครงคาร์บอนไฟเบอร์น้ำหนักเบา (เช่น UR20 ของ Universal Robots มีน้ำหนักเพียง 64 กก.) และเทคโนโลยีการขับเคลื่อนข้อต่อแบบยืดหยุ่น
Digital Safety Twin: จำลองสถานการณ์การโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์ MotoSim ของ Yaskawa Electric สามารถจำลองความเสี่ยงจากการชนทางกายภาพได้ 98% 1.2 จุดสิ้นสุดของระบบประสาทของการผลิต
ในสถาปัตยกรรม Industry 4.0 หุ่นยนต์ทำงานร่วมกันมีบทบาทเป็นเทอร์มินอลในระบบ “การรับรู้-การตัดสินใจ-การดำเนินการ” แบบวงปิด:
เลเยอร์การรวบรวมข้อมูล: อัปโหลดข้อมูลสถานะอุปกรณ์มากกว่า 200 มิติ เช่น แรงบิดข้อต่อและกระแสไฟมอเตอร์ ผ่านบัส EtherCAT ที่ความถี่ 1 kHz
เลเยอร์การประมวลผล Edge: ติดตั้งชิป AI edge เช่น NVIDIA Jetson AGX Orin ทำให้สามารถจดจำภาพในพื้นที่ได้ (เช่น การตรวจจับข้อบกพร่องของชิ้นส่วนด้วยเวลาแฝง <50 ms)
เลเยอร์การทำงานร่วมกันบนคลาวด์: โต้ตอบกับระบบ MES ผ่านโปรโตคอล OPC UA over TSN กรณีศึกษาของผู้ผลิตส่วนประกอบอากาศยานแสดงให้เห็นว่าสถาปัตยกรรมนี้ช่วยลดเวลาแฝงในการตอบสนองคำสั่งจากหลายวินาทีเหลือ 200ms
II. นวัตกรรมเชิงปฏิบัติในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
2.1 กรณีศึกษาของการสร้าง Value Stream แบบไฮบริดขึ้นใหม่
ตัวอย่างอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ยานยนต์:
โรงงาน Suzhou ของ Bosch ติดตั้งหุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน Staubli TX2-60 จำนวน 12 ตัวในสายการผลิตตัวควบคุมในรถยนต์ สร้างเลย์เอาต์เวิร์กสเตชันแบบ “แซนวิช” กับคนงาน:
พื้นที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์:
การจัดเรียงสายไฟแบบยืดหยุ่น (ต้องใช้การตอบสนองแบบสัมผัส)
การตรวจสอบลักษณะที่ปรากฏแบบคอมโพสิต (ใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบในการจดจำรูปแบบของมนุษย์)
พื้นที่ความเชี่ยวชาญของหุ่นยนต์:
การขันสกรูอย่างแม่นยำ (ความแม่นยำในการทำซ้ำ ±0.01 มม.)
การจ่ายกาวนำไฟฟ้าอัตโนมัติ (ความแม่นยำในการควบคุมการไหล ±0.1μl)
การกำหนดค่านี้ช่วยลดเวลาในการเปลี่ยนผลิตภัณฑ์จาก 4.5 ชั่วโมงเหลือ 18 นาที เพิ่มผลผลิตต่อหัว 3.2 เท่า
2.2 การสร้างระบบการผลิตแบบปรับเปลี่ยนได้
ความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค:
โรงงาน Shenzhen ของ Foxconn บรรลุความยืดหยุ่นในการผลิตเมนบอร์ดสมาร์ทโฟนผ่านเทคโนโลยีกองซ้อนต่อไปนี้:
ระบบการจัดตารางการผลิตแบบ Digital Twin:
สายการผลิตเสมือนจริงสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม Dassault 3DEXPERIENCE
จำลองสถานการณ์การจัดตารางการผลิตมากกว่า 300 รายการล่วงหน้า 72 ชั่วโมง
กลุ่มหุ่นยนต์ตัดสินใจด้วยตนเอง:
หุ่นยนต์ KUKA LBR iiwa จำนวน 20 ตัวปรับเส้นทางแบบไดนามิกผ่านการเรียนรู้เสริมกำลัง
สินค้าคงคลังระหว่างดำเนินการลดลง 57% ในขณะที่ประสิทธิภาพโดยรวมของอุปกรณ์ (OEE) ดีขึ้นเป็น 89.7%
III. ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญในการบูรณาการระบบ
3.1 นวัตกรรมโปรโตคอลการสื่อสารทางอุตสาหกรรม
เทคโนโลยี TSN (Time Sensitive Network) รุ่นใหม่แก้ปัญหาของ Ethernet อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม:
|
|
|
|
|---|---|---|
หลังจากใช้สวิตช์ TSN ของ B&R บริษัทอุปกรณ์ทางการแพทย์ลดการสั่นของคำสั่งควบคุมหุ่นยนต์จาก ±3 ms เหลือ ±0.5 ms 4. การวิเคราะห์เชิงลึกของกรณีศึกษาเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม
4.1 อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์: แนวทางปฏิบัติที่ก้าวล้ำในการผลิตที่มีความแม่นยำ
กรณีที่ 1: การปฏิวัติในการจัดการแผ่นเวเฟอร์
ผู้ผลิตแผ่นเวเฟอร์ชั้นนำระดับโลกได้เปิดตัวระบบหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบผสม UAH ซึ่งประสบความสำเร็จในการพัฒนาเทคโนโลยีที่สำคัญสามประการ:
การวางตำแหน่งระดับมิลลิเมตรย่อย: ผ่านเทคโนโลยีการชดเชยวิสัยทัศน์ 3 มิติ ความแม่นยำในการวางตำแหน่งของตัวกระทำปลายแขนหุ่นยนต์ถึง ±0.5 มม.
ความเข้ากันได้กับห้องสะอาด: ทั้งระบบเป็นไปตามมาตรฐานห้องสะอาด Class 100 โดยมีการควบคุมการสั่นสะเทือน <0.1μm/s
ความสามารถในการทำงานต่อเนื่อง: ระบบสลับแบตเตอรี่อัตโนมัติรองรับการทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ลดความต้องการแรงงานลง 80%
กรณีที่ 2: การอัปเกรดการบรรจุภัณฑ์และการทดสอบ
บริษัทบรรจุภัณฑ์และการทดสอบได้นำโซลูชันหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันแบบกริปเปอร์ไฟฟ้าของ WOMMER มาใช้:
ประสบความสำเร็จในการจับที่แม่นยำ 120 ครั้งต่อนาทีในกระบวนการคัดแยกชิป
รับประกันว่าจะไม่เกิดความเสียหายต่อส่วนประกอบที่เปราะบางผ่านเทคโนโลยีการควบคุมแรง
ลดต้นทุนการผลิตโดยรวมลง 45%
V. แนวโน้มในอนาคต: แผนงานเทคโนโลยีปี 2030
5.1 ความก้าวหน้าใน Swarm Intelligence
เทคโนโลยี “Swarm Robotics” ที่กำลังพัฒนาโดยสถาบัน Fraunhofer ของเยอรมัน:
หุ่นยนต์ทำงานร่วมกันมากกว่า 50 ตัวสร้างระบบการตัดสินใจแบบกระจายผ่านเครือข่ายส่วนตัว 5G
กลไกการจัดสรรงานแบบไดนามิกตามอัลกอริทึมของอาณานิคมมด
ประสบความสำเร็จในการกำหนดค่าใหม่ของสายเชื่อมตัวถังโดยอัตโนมัติในโครงการนำร่องที่โรงงาน BMW ในเมือง Leipzig
5.2 วิวัฒนาการของการทำงานร่วมกันบน Cloud-Edge-End
บริการคลาวด์หุ่นยนต์ที่ให้บริการโดยสถาปัตยกรรม “Wuying” ของ Alibaba Cloud:
ย้ายความต้องการในการคำนวณ เช่น การวางแผนการเคลื่อนไหว ไปยังคลาวด์
ลดต้นทุนอุปกรณ์เทอร์มินอลลง 60%
รองรับการจัดการอุปกรณ์หลายล้านเครื่องพร้อมกัน
บทสรุป: การยอมรับยุคใหม่ของการผลิตแบบจัดระเบียบตนเอง
เมื่อหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันพบกับเทคโนโลยีดิจิทัลทวิน, 5G และ AI การผลิตจะเข้าสู่ขั้นตอนขั้นสูงของ “การรับรู้ตนเอง-การตัดสินใจด้วยตนเอง-การดำเนินการด้วยตนเอง” Accenture คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 บริษัทที่ใช้รูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรอย่างลึกซึ้งจะนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้เร็วกว่าคู่แข่ง 5-8 เท่า การปฏิวัติทางเทคโนโลยีนี้ ซึ่งเริ่มต้นด้วยการทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัย ในที่สุดจะปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์การแข่งขันด้านการผลิตระดับโลก
ขับเคลื่อนด้วยแรงผลักดันคู่ขนานจากการปรับโครงสร้างห่วงโซ่คุณค่าระดับโลกและความก้าวหน้าของกลยุทธ์ “Made in China 2025” ภาคการผลิตกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งจากการผลิตแบบแข็งทื่อไปสู่การผลิตแบบยืดหยุ่น ตามรายงาน Global Manufacturing Report ปี 2024 ของ McKinsey บริษัทอุตสาหกรรม 83% ได้ระบุว่า “ความสามารถในการผลิตแบบยืดหยุ่น” เป็น KPI หลักสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ในบริบทนี้ หุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน (Collaborative Robot, Cobot) กำลังปรากฏเป็นโซลูชันสำคัญสำหรับความท้าทายของการผลิตแบบ “หลากหลายรุ่น ปริมาณน้อย” ด้วยความปลอดภัยในการโต้ตอบ ความยืดหยุ่นในการใช้งาน และความสามารถในการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด บทความนี้จะวิเคราะห์ว่าหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันกำลังปรับเปลี่ยนระบบการผลิตสมัยใหม่จากสามมุมมอง: สถาปัตยกรรมทางเทคนิค การบูรณาการระบบ และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
I. วิวัฒนาการทางเทคนิคและการวางตำแหน่งระบบของหุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน
1.1 แก่นแท้ทางเทคนิคของการทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัย
ความปลอดภัยของหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันขึ้นอยู่กับเสาหลักทางเทคนิคสี่ประการ:
ระบบควบคุมแรงแบบไดนามิก: ตรวจสอบแรงสัมผัสแบบเรียลไทม์ผ่านเซ็นเซอร์แรงบิดแบบหกแกน เมื่อตรวจพบการสัมผัสที่ผิดปกติเกิน 150N ระบบสามารถทริกเกอร์การปิดระบบความปลอดภัยภายใน 8ms (สอดคล้องกับมาตรฐาน ISO 13849 PLd)
การรับรู้ 3 มิติอัจฉริยะ: ตัวอย่างเช่น ระบบวิสัยทัศน์ FH series ของ Omron ร่วมกับกล้องวัดความลึก ToF ทำให้ได้ความแม่นยำในการตรวจจับสิ่งกีดขวาง ±2 มม. ภายในรัศมี 3 ม.
การออกแบบเชิงกลไกแบบไบโอนิค: ใช้โครงคาร์บอนไฟเบอร์น้ำหนักเบา (เช่น UR20 ของ Universal Robots มีน้ำหนักเพียง 64 กก.) และเทคโนโลยีการขับเคลื่อนข้อต่อแบบยืดหยุ่น
Digital Safety Twin: จำลองสถานการณ์การโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์ MotoSim ของ Yaskawa Electric สามารถจำลองความเสี่ยงจากการชนทางกายภาพได้ 98% 1.2 จุดสิ้นสุดของระบบประสาทของการผลิต
ในสถาปัตยกรรม Industry 4.0 หุ่นยนต์ทำงานร่วมกันมีบทบาทเป็นเทอร์มินอลในระบบ “การรับรู้-การตัดสินใจ-การดำเนินการ” แบบวงปิด:
เลเยอร์การรวบรวมข้อมูล: อัปโหลดข้อมูลสถานะอุปกรณ์มากกว่า 200 มิติ เช่น แรงบิดข้อต่อและกระแสไฟมอเตอร์ ผ่านบัส EtherCAT ที่ความถี่ 1 kHz
เลเยอร์การประมวลผล Edge: ติดตั้งชิป AI edge เช่น NVIDIA Jetson AGX Orin ทำให้สามารถจดจำภาพในพื้นที่ได้ (เช่น การตรวจจับข้อบกพร่องของชิ้นส่วนด้วยเวลาแฝง <50 ms)
เลเยอร์การทำงานร่วมกันบนคลาวด์: โต้ตอบกับระบบ MES ผ่านโปรโตคอล OPC UA over TSN กรณีศึกษาของผู้ผลิตส่วนประกอบอากาศยานแสดงให้เห็นว่าสถาปัตยกรรมนี้ช่วยลดเวลาแฝงในการตอบสนองคำสั่งจากหลายวินาทีเหลือ 200ms
II. นวัตกรรมเชิงปฏิบัติในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
2.1 กรณีศึกษาของการสร้าง Value Stream แบบไฮบริดขึ้นใหม่
ตัวอย่างอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ยานยนต์:
โรงงาน Suzhou ของ Bosch ติดตั้งหุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน Staubli TX2-60 จำนวน 12 ตัวในสายการผลิตตัวควบคุมในรถยนต์ สร้างเลย์เอาต์เวิร์กสเตชันแบบ “แซนวิช” กับคนงาน:
พื้นที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์:
การจัดเรียงสายไฟแบบยืดหยุ่น (ต้องใช้การตอบสนองแบบสัมผัส)
การตรวจสอบลักษณะที่ปรากฏแบบคอมโพสิต (ใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบในการจดจำรูปแบบของมนุษย์)
พื้นที่ความเชี่ยวชาญของหุ่นยนต์:
การขันสกรูอย่างแม่นยำ (ความแม่นยำในการทำซ้ำ ±0.01 มม.)
การจ่ายกาวนำไฟฟ้าอัตโนมัติ (ความแม่นยำในการควบคุมการไหล ±0.1μl)
การกำหนดค่านี้ช่วยลดเวลาในการเปลี่ยนผลิตภัณฑ์จาก 4.5 ชั่วโมงเหลือ 18 นาที เพิ่มผลผลิตต่อหัว 3.2 เท่า
2.2 การสร้างระบบการผลิตแบบปรับเปลี่ยนได้
ความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค:
โรงงาน Shenzhen ของ Foxconn บรรลุความยืดหยุ่นในการผลิตเมนบอร์ดสมาร์ทโฟนผ่านเทคโนโลยีกองซ้อนต่อไปนี้:
ระบบการจัดตารางการผลิตแบบ Digital Twin:
สายการผลิตเสมือนจริงสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม Dassault 3DEXPERIENCE
จำลองสถานการณ์การจัดตารางการผลิตมากกว่า 300 รายการล่วงหน้า 72 ชั่วโมง
กลุ่มหุ่นยนต์ตัดสินใจด้วยตนเอง:
หุ่นยนต์ KUKA LBR iiwa จำนวน 20 ตัวปรับเส้นทางแบบไดนามิกผ่านการเรียนรู้เสริมกำลัง
สินค้าคงคลังระหว่างดำเนินการลดลง 57% ในขณะที่ประสิทธิภาพโดยรวมของอุปกรณ์ (OEE) ดีขึ้นเป็น 89.7%
III. ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญในการบูรณาการระบบ
3.1 นวัตกรรมโปรโตคอลการสื่อสารทางอุตสาหกรรม
เทคโนโลยี TSN (Time Sensitive Network) รุ่นใหม่แก้ปัญหาของ Ethernet อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม:
|
|
|
|
|---|---|---|
หลังจากใช้สวิตช์ TSN ของ B&R บริษัทอุปกรณ์ทางการแพทย์ลดการสั่นของคำสั่งควบคุมหุ่นยนต์จาก ±3 ms เหลือ ±0.5 ms 4. การวิเคราะห์เชิงลึกของกรณีศึกษาเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม
4.1 อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์: แนวทางปฏิบัติที่ก้าวล้ำในการผลิตที่มีความแม่นยำ
กรณีที่ 1: การปฏิวัติในการจัดการแผ่นเวเฟอร์
ผู้ผลิตแผ่นเวเฟอร์ชั้นนำระดับโลกได้เปิดตัวระบบหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบผสม UAH ซึ่งประสบความสำเร็จในการพัฒนาเทคโนโลยีที่สำคัญสามประการ:
การวางตำแหน่งระดับมิลลิเมตรย่อย: ผ่านเทคโนโลยีการชดเชยวิสัยทัศน์ 3 มิติ ความแม่นยำในการวางตำแหน่งของตัวกระทำปลายแขนหุ่นยนต์ถึง ±0.5 มม.
ความเข้ากันได้กับห้องสะอาด: ทั้งระบบเป็นไปตามมาตรฐานห้องสะอาด Class 100 โดยมีการควบคุมการสั่นสะเทือน <0.1μm/s
ความสามารถในการทำงานต่อเนื่อง: ระบบสลับแบตเตอรี่อัตโนมัติรองรับการทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ลดความต้องการแรงงานลง 80%
กรณีที่ 2: การอัปเกรดการบรรจุภัณฑ์และการทดสอบ
บริษัทบรรจุภัณฑ์และการทดสอบได้นำโซลูชันหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันแบบกริปเปอร์ไฟฟ้าของ WOMMER มาใช้:
ประสบความสำเร็จในการจับที่แม่นยำ 120 ครั้งต่อนาทีในกระบวนการคัดแยกชิป
รับประกันว่าจะไม่เกิดความเสียหายต่อส่วนประกอบที่เปราะบางผ่านเทคโนโลยีการควบคุมแรง
ลดต้นทุนการผลิตโดยรวมลง 45%
V. แนวโน้มในอนาคต: แผนงานเทคโนโลยีปี 2030
5.1 ความก้าวหน้าใน Swarm Intelligence
เทคโนโลยี “Swarm Robotics” ที่กำลังพัฒนาโดยสถาบัน Fraunhofer ของเยอรมัน:
หุ่นยนต์ทำงานร่วมกันมากกว่า 50 ตัวสร้างระบบการตัดสินใจแบบกระจายผ่านเครือข่ายส่วนตัว 5G
กลไกการจัดสรรงานแบบไดนามิกตามอัลกอริทึมของอาณานิคมมด
ประสบความสำเร็จในการกำหนดค่าใหม่ของสายเชื่อมตัวถังโดยอัตโนมัติในโครงการนำร่องที่โรงงาน BMW ในเมือง Leipzig
5.2 วิวัฒนาการของการทำงานร่วมกันบน Cloud-Edge-End
บริการคลาวด์หุ่นยนต์ที่ให้บริการโดยสถาปัตยกรรม “Wuying” ของ Alibaba Cloud:
ย้ายความต้องการในการคำนวณ เช่น การวางแผนการเคลื่อนไหว ไปยังคลาวด์
ลดต้นทุนอุปกรณ์เทอร์มินอลลง 60%
รองรับการจัดการอุปกรณ์หลายล้านเครื่องพร้อมกัน
บทสรุป: การยอมรับยุคใหม่ของการผลิตแบบจัดระเบียบตนเอง
เมื่อหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันพบกับเทคโนโลยีดิจิทัลทวิน, 5G และ AI การผลิตจะเข้าสู่ขั้นตอนขั้นสูงของ “การรับรู้ตนเอง-การตัดสินใจด้วยตนเอง-การดำเนินการด้วยตนเอง” Accenture คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 บริษัทที่ใช้รูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรอย่างลึกซึ้งจะนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้เร็วกว่าคู่แข่ง 5-8 เท่า การปฏิวัติทางเทคโนโลยีนี้ ซึ่งเริ่มต้นด้วยการทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัย ในที่สุดจะปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์การแข่งขันด้านการผลิตระดับโลก
