麦肯锡简化模型：在自动化体系中应用机器人的三种方法
先进的传感技术、更强的计算能力以及边缘处理能力，使机器人具备 AI 功能。为了推动更广泛采用、实现更多价值并促进进一步增长，麦肯锡提出了一个模型15——将业界建议归纳为三个核心简化方向：
1. 更易应用
机器人开发者与集成商需要让潜在用户更容易想象实际应用场景。在这一方向上，简化的做法可能包括提供软件来缩小“构想”与“部署”之间的差距，使用户在投入最终资源之前验证其设计概念。ABB Robotics 提供了一个典型示例：
访问 ABB 网站的用户可使用“自定义协作机器人”应用。 通过直观的菜单，用户可选择需要的功能，如零件处理、螺丝拧紧、视觉检测等，也可以填写“更多需求”。 U随后，用户可进一步选择： 协作机器人如何拾取与放置零件， 视觉传感器的安装位置， 使用的通信协议， 以及安装方式（墙面、桌面或天花板）。 全程配有示意图辅助选择。 完成后，系统会根据用户选择生成定制化的视频模拟，展示协作机器人实际运行的效果。
2. 更易连接
麦肯锡建议机器人制造商需要提供 安全且灵活的连接能力。 关键目标是实现互操作性： 机器人不仅要能与其他机器人无缝连接，还必须连接各种智能系统、边缘设备、云平台、分析工具等不同技术组件。
协作机器人依赖多种传感器与 AI 等工具来理解环境并安全运行。 与此同时，机器人所处或经过的环境本身也会包含大量高度依赖传感器的智能设备。 挑战在于，IoT 与机器人技术长期被视为两个独立领域。16 因此二者之间的潜在协同一直未被充分利用。 但如果重新整合思路，IoT 与工业机器人可以共同构成“机器人物联网”（IoRT）。
迄今为止，机器人与 IoT 分别推动着不同但密切相关的目标： IoT 关注广泛的感知、监测与追踪，机器人领域关注生产、行动、交互与自主行为。 将两者融合后，整体数字能力显著增强：智能传感器与数据分析为机器人提供更全面的情境感知，机器人能够更好执行任务，决策所需的数据更丰富。 边缘计算的加入进一步促进了机器之间、人与机器之间更紧密的合作。 17
3. 更易运行
有趣的是，随着机器人变得更加先进、有能力且灵活，用户需要投入的训练成本反而在减少。 领先制造商意识到：缩短学习周期是提升机器人吸引力的重要手段。
“发那科希望让机器人更易训练，从而让自动化更便捷地进入更多行业。”TechCrunch 记者 Catherine Shu 指出。18 因此，该公司正利用 AI 和相关技术加速机器人教学与学习流程。 类似地，Locus Robotics 宣传其仓储机器人“易于训练”，最快可在四周内部署。 智能训练界面与工具正在变得更简单、更清晰、更高效， 而这些提升正成为行业关注的重点。
