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一、单个智能加工设备/单个工业机器人的设计制造或采购
在工厂（车间）内，一个工位的智能加工设备，完成对物料（中间制品）的一个加工步骤。
这个智能加工设备，或者工业机器人，如果工厂自己设计制造，或单独向厂家定制，主要过程如下：
1. 工艺设计
具体的加工工艺，如切割、冲压、焊接、缝制、打磨、喷涂、组装、检测、包装，等等。
2. 物料流转设计
这个工艺加工所需的物料如何到达加工台（区），成品、废品、废料等，如何离开加工台。
3. 机械设计与制作
物料加工和物料流转过程中的受力以及空间轨迹计算与分析，所需的机械部件的设计（包括所需的丝轴、导轨、机械臂、车轮/履带等）、材料选择，以及制作（定制）。
4. 传动设计与制作
驱动机械部件的动力方式的选择，电机（旋转电机与减速器，直线电机）/液压/气动等，以及进一步的电机选择与供电设计、减速器选择，液压的管路设计与电动泵的选择，气动的管路设计与压缩机的选择，等等，以及制作。
5. 控制与检测的设计与制作
对传动部分的控制，以及加工全过程的检测、监测等部分的设计，包括电路的设计、制造，元件的选择、焊接，通信模块的选择，传感器的选择，软件系统的选择与开发，算法的研究与优化，等等。
6. 测试与生产调试
智能加工设备设计、制作、组装完成后，用一定量的物料进行加工测试与调试，一直到达到设计目标，包括加工精度与速度，以及大量缺陷与问题的处理。调试完成后可以用于生产。
7. 采购
如果自己设计研发制作的难度太高，周期太长，风险与问题太多，就可以考虑考察和采购市场上的成熟产品，买回来样机后，进行适度的开发设计（加工工艺设计），以及测试和生产调试。
二、工厂（车间）的自动化升级改造
一个正在生产的工厂（车间）的一个或若干个工位的自动化升级改造，或者一个（短暂）停产后的工厂（车间）专门进行某些工位的自动化升级改造。
对于正在生产（或短暂停产）的一些工位设备的定制制造，可以在另外的车间场地进行设计制作，测试成功后安装到生产场地进行生产调试，之后加入生产。如果不是自己定制，而是采购，在到货安装后进行调试（如果有条件可以在订货后即提前开始进行远程模拟调试），然后加入生产。
除了工位的加工设备的自动化升级改造，工位之间的物流的传送，也可以进行自动化升级改造。
对于某些大幅度提高自动化水平的加工设备，可能一个设备会完成以前多个工位的加工步骤，于是需要做工位的重新布局，物料传送也需要做重新安排和设计。
这样的一次工厂自动化升级改造，除了技术、工艺、工人/工程师方面的问题，还会产生一定量的成本，包括以后的运行成本，所以自动化升级改造，主要在有必要的原因和成本效益可行的情况下，才会真正实施。
所以跟一个工厂一起讨论研究自动化升级改造，除了等待必要的原因出现，还要进行充分的成本收益的计算与分析。
这方面，从工厂的角度，会有很多现实考量，其中成本收益大概是最主要的问题。比如把工厂迁到人力成本更低的地区，继续用人力，而不用自动化设备，对工厂是不是更好更优的选择。
三、新建工厂（车间）的自动化设计与风险
新建工厂（车间）如果是继续生产之前的某种同类产品（扩大产能），那按照之前的工厂复制建设就可以了，包括工位、加工设备、物料流转、工人招募与管理、成本效益分析等，都是以前的。
新建工厂（车间）如果是生产新产品，采用新工艺、新物料，那就需要定制或采购新设备（可能是自动化设备）、新工位，以及招收新工程师、新工人，并且进行新的成本效益计算，等等。新工厂（车间）建成后，需要一段时间、一定量的调试试产。
新建升级的自动化工厂，所有自动化设备的维护，是一个非常重大的问题。对于核心生产设备，维护技术力量的强弱，几乎是自动化生产的基础命脉保证。相对于人工操作机器为主的生产，关键节点的核心自动化设备一旦出现故障，可能会导致工厂（车间）大面积甚至整个产线停产，而且核心设备一般技术难度高，维修难度高，所以生产的风险也很大。
从维保的角度，自动化核心设备，需要维保力量实现一定量化程度的检修以及故障恢复时间，于是就需要一定量（或某种做法）的现场维保工程师以及备品备件的储备。
所以从安全稳定生产的角度，自动化生产，一方面是提升了加工效率或加工精度，另一方面是增加了技术维保成本。所以做总体的成本效益分析，自动化不一定是降低生产成本，而可能是增大了产量或提升了产品品质（并进一步提升了产品售价），从而实现了成本效益方面的获益。
在这方面，一个工厂新上马自动化生产，确实要非常谨慎。而从现有工厂（车间）逐步做自动化升级，一小步一小步的前进，虽然慢，但可能会比较稳妥。
5G、人工智能技术的逐步推广普及，除了增加自动化设备的远程维护和自我检测能力之外，还可以增加设备的生产工艺自学习能力，降低一部分维保成本和工艺设计、调试成本，不过这个大概是一个比较慢的，持续进行的过程，不会马上产生比较大的效果。
从大规模市场角度，虽然自动化设备会解放一部分工厂的工人，但是自动化设备本身的生产、销售服务、运行维保所需的工程师总量、工人总量，跟被自动化设备替换下来的工人、工程师数量相比，有可能前者更多。也就是说，从整个行业看，自动化生产的增加，导致全行业增加了更多的工程师和工人，这方面也要谨慎观察和验证。
除非有一天技术达到自动化设备可以自主生产和维保自动化设备，通俗的说就是机器人可以自己生产自己，自己修复自己，否则，这个行业越发展壮大，有可能需要的社会工程人力越多。某些工程人力不足的国家（包括发达国家），在本土重建工业或持续增大工业，主要难题大概是这个。生意角度，去工程人力不足的国家建自动化工厂，这方面要非常谨慎的考察。
四、柔性制造工厂（车间）的设计与运行
如果工厂（车间）要支持小批量、高频次、产品种类持续变化的柔性生产（支持快速市场反应、顾客定制等），那么基于自动生产设备，以及基于 IT 技术的生产规划、生产优化进行生产，大概是主要可行的做法。
多种工艺，多种物料，多个小批量订单同时在一条或几条产线上运行，物料的订货、仓储、在工厂内（多车间之间）的流转，每个设备的对物料加工的优化（同一块物料的切割加工可能要供应多个工艺的多个订单），产能的安排，设备的维保，生产计划的临时调整导致的产线的调整，成本收益的实时预测与计算，等等，复杂度会大幅度增加。而在此基础上，新订单，其伴随的新工艺，以及新工艺上产线所需的投产调试，又会需要整个产控要支持比较大的容错率，这个会让整个系统更复杂。
所以柔性制造，其实是对工艺能力和自动设备工程能力的挑战，大概只有高手团队才能持续玩好。
在这方面，可预见的未来，大概主要是试验性、验证性的工厂（车间）。
这方面可以作为技术研究与探索项目来参与，但是大力度投入，要谨慎，要重点考察工厂所制造的产品市场真实情况，对消费者的真实影响，消费者的真实参与程度。
从市场与商业角度，产品到底是由厂家的高手产品经理（领导）设计然后投产，还是由一线销售经理设计并投产，还是由重点消费者设计并投产，这个很难确定，随时可能会变化。其中，高手产品经理（领导）设计然后投产，应该作为判断生意是否靠谱的基础，并以此分析配套（工厂）产线的设计与运行。