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Tesla 的 Model 3 出貨不如預期，導致外界對 Elon Musk 的企圖心打上問號，同時凸顯汽車制造業的復雜性超乎想像，且硅谷從錯誤中修正的思維，對于講究步步嚴謹的汽車生產過程而言并不一定適用，哈佛商業評論 (Harvard Business Review) 點出問題，指出基于人類的舊方法不一定適用于機器人，因此要享受自動化帶來的好處，必須重新設計流程以充分利用機器人的技能。

報導指出，現在汽車工廠大部分自動化任務已經得到解決，因此要仰賴新技術降低成本提高效率，必須發明全新的工藝和設計流程，譬如涂裝廠的自動化程度已超過 90%，但仍然是整個工廠中成本最高，空間最密集的程序之一，雖然機器人執行大部分任務，但過程與 30 年前沒有什么不同。BMW 汽車進入涂裝車間需要 12 小時，涉及 100 多臺機器人，接著車輛必須在工廠內行駛 4 英里，整個流程才算完成。

為了提高效率、降低成本，將需要開發新的工藝，譬如只要在汽車上涂一層薄膜，然后進行烘烤，就像陶瓷窯一樣，目前正在汽車研究實驗室進行測試。或者按客戶訂單的顏色對整個車身進行 3D 打印，完全免除對傳統涂裝車間和板金車間的需求。無論如何，要降低生產汽車的成本，不是讓機器人取代人類就好。

今天三分之二的汽車工人都在組裝流程，很難被自動化，因為現在汽車的定制和復雜性更需要人類的靈活性。大多數工廠同時生產幾款車型，而這些車型的組合通常會根據需求而變化。就算能夠重新編碼機器人和機器以適應工廠生產計劃的日常變化，但這個過程很昂貴。

裝配線上還有一些人類更適合的任務，例如處理汽車線束的連接與安裝工作，如車輛神經系統的復雜問題。電動和自動駕駛車與現今的汽車相比，電氣系統將需要更快，更可靠地傳輸更多數據，裝配廠可能需要處理更多的電線和連接器。為了實現自動化操作，需要一個新的流程，可能是無線的方式，電子系統通過電子模組運作或透過云端連接。

新的協作機器人也很重要，可與人類合作執行危險或重復的任務，或者需要特殊的敏捷性以在緊密或難以到達的地方工作。協作機器人價格相對便宜，通常在 5 萬美元以下，且很容易重新編碼，組裝線上的工作人員通常可以自行重新編碼快速重新分配任務，安全性也較高。

外骨骼也是一種選擇，工人借由這些半機械式的設備，可以舉重物，或在執行重復的頭頂裝配任務時緩解身體上的壓力。隨著許多工業化經濟體的生產工人平均年齡上升到 40 歲以上，這種可穿戴式自動化變得尤為重要。總之，通用汽車 (GM) 總裁 Roger Smith 提出的熄燈工廠或許可在其他領域實現，但不是在汽車工廠。