盡管無人工廠被視為智能制造的極致，但搖旗吶喊了幾年，真正實現完全無人化的工廠仍不常見，目前市場多數型態較偏向于以降低人工比例、「接近」無人工廠規模的方式運行。全自動化生產的愿景并沒有如想象中順利進行著，甚至因應未來制造趨勢，市場對于無人工廠的需求也有可能大幅降低，取而代之的則是能讓生產線更符合彈性需求的人機共工模式。

無人工廠究竟可不可行？在近期特斯拉面臨的麻煩中可以想見其實打造一座全自動化的無人工廠所需的關鍵技術遠比想象中復雜許多。無人工廠的最終目的是要將人類從生產在線移開，讓機器取代人類以降低人工成本并提高生產效率與生產質量，但實現這些愿景的前提是，制造業者必須保證機器能做得比人類更好。

顯然目前機器人的智能并無法達到與人類相同的水平。首先在功能性方面缺乏完整的感知能力，雖然近年已有眾多廠商將機器手臂集成視覺與力覺感測，讓機器人達到更精準的「眼手協調」，但業界觀察，其最關鍵的技術應在于觸覺感測。

由工研院獨立出來的原見精機，自2010年起便專注于投入觸覺感測的研發。原見精機總經理盧元立表示，觸覺感測可讓機器手臂經由「觸感」更聰明地辨識出物體的材質，藉此手臂便可自行調整抓取力道以避免物料的損壞，對于物料有「直接接觸」的辨識能力。

另一方面，機器人缺乏人類適應環境的能力。人類之所以能超越其它物種在不同時代的演化中得以生存，是因為人類能夠在許多無法預知的變化中保有彈性的應變能力，并且透過觀察與經驗法則推測下一步可能會發生什么事等。

目前在生產在線的機器人多數都靈活，也尚未有足夠的人工智能技術得以支撐。西門子(Siemens)軟件大中華區技術總監陳松盈則表示，「彈性」是目前機器人最缺乏的關鍵要素。

當制程發生非預期性變化或工廠開始生產新產品時，制造業者必需重新設計產線、配置機臺設備，或是重新調教機器人，并尋找不同的解決方案。雖然無人化生產線可以有效縮減人力成本，提高工作時長。

相反地，越復雜的產線越有可能產生無法預料的錯誤情況，在機器人尚未有足夠彈性的應變能力之前，對業者來說，反而會因此不斷增加投入成本。

歐姆龍(Omron)智能系統研發中心總經理Masaru Takeuchi表示，其實導入機器人遠比想象中需要更多人力、時間和金錢，工程成本可能達到硬件成本的3~8倍，甚至有時候達到20倍，此外機器人也需要維護和保養，相總之下，其所耗費的成本高、又缺乏彈性，效益往往會隨產品周期的縮減而降低。

這恰恰與未來主流的制造趨勢有所抵觸。陳松盈認為，若制造業者的需求是混線生產，或是訴求少量多樣、彈性變化的制造型態，基本上業者不會選擇透過無人工廠以100%自動化的方式生產，「因為會更麻煩、更費工，制造成本一定會更高。」

因此業者評估，全自動化的生產型態可能較適合應用在高度標準化且產線更動頻率低的制造型態中。丹麥協作型機器人制造商Universal Robots(UR)則認為，無人工廠通常只運用在非常大量、高成本的營運模式下，例如汽車制造這類大規模的組裝線。

過去汽車制造雖是自動化生產的最佳代表，不過其制造型態也正慢慢發生改變。例如奔馳(Mercedes-Benz)為迎合市場需求制造更多個性化的汽車，現也正縮減最終組裝的自動化程度以提高生產彈性，而其所關注的重點并非在于增加生產機器的比例，而是在于如何提高機器與人類之間的彈性和工作效率。

因此雖說汽車制造已邁入高度自動化的階段，但大型汽車制造商都不約而同選擇將可與人類在同個空間中一同作業的協作型機器人納入生產線中，一方面維持人類在制造現場的彈性運行，保有人類先天被賦予的工作價值之外，另一方面則是在增加機器人的比例下，讓機器取代人類處理危險、骯臟、沉重的任務，讓人機共工在「各有所長」的情況下發揮最大效益。