在提升制造流程的效率及降低劳力密集度的过程中，机器人扮演了十分重要的角色。不但有助于控制成本并提升质量，还能增加生产力。不过，机器人系统设计的复杂性已经让许多制造商望之却步。此外，还要识别并整合多家厂商的子系统，更是让情况雪上加霜。
在各种不同的产业中，将制造流程优化的关键就是提高自动化。不过，传统的机器视觉有一些限制。一般而言，传统的机器视觉只能根据固定的规则执行瑕疵侦测和分类，并只能在特定的环境下运作。举例来说，如果照明发生变化或是出现灰尘或油脂等部分障碍物，就可能会对质量造成负面影响。
机器人与机器解决方案的未来就是建立一个可让装置、机器、机器人和传感器能够相互通讯的生产环境。机器人会根据 AI 数据拿取模块、接上电源并执行测试，同时备妥生产线，而在传统的组装线下，选择色彩、样式和 LED 模块的工作则皆是落在操作人员身上。
AI 视觉的机器人执行汽车LED组装的过程。这个小体积、高度混合的制造范例需要更高层级的客制化和弹性。LED 模块的样式、色彩、形状和配置经常变更。集结了人工智能的判断力、机器人的行动力与机器视觉的洞察力，为制造和工业实作带来全新层次的优化。虽然现代化AI的优点显而易见，不过要将这类功能整合到传统的机器视觉流程可能会相当困难。
