利用自动化技术生产午餐便当现阶段仍然困难。目前，日本市场上销售的午餐便当需要工人夜间生产，并于每天上午上架便利店。日本第二大工厂机器人厂商安川电机的运动控制负责人Akira Kumagae表示“安川电机目前正在研究便利店午餐。我们认为，这或许是下个商业机会。”
豆腐和蔬菜等食材很软，形状不规则。Kumagae表示“这些东西不一定很小，但很难抓住。例如，用筷子夹起一粒豆子并放进去，即使普通人做起来也不容易。目前，还有很多事情机器人无法做到。”
△目前，行业面临的最大挑战之一是怎样让机器人更灵活
在00年代初的短暂停滞后，过去几年的销量快速增长。这主要是由于中国汽车工厂的需求，以及电子产品生产线对机器人地成功运用。国际机器人联合会预计，到2019年，工业机器人的年平均增长率将达到13%。
△全球对工业机器人需求逐年增加/来自FT
类似、和基恩士是目前股市的宠儿，它们运营利润率常常超过30%，但制造者并不认为机器人将会接管世界。
创新应用
安川电机及其竞争对手预计，机器人将缓慢而稳定地向制造业的新领域渗透（例如食品生产）。，机器人将在制造业中扮演新角色（比如质量控制）。与此，机器人还将向相邻行业发展（比如农业）。
全球仓库自动化提供商Daifuku的Masaki Hojo认为，最前沿的问题之一在乎如何将电商仓库中的产品分拣自动化。
他表示“目前来看，你对产品的处理需要精确到一支笔。”如果所有产品装在不同盒子里，例如黑色笔装在一个盒子里，蓝色笔装在另一个盒子里，那么机器人可以从中进行选择。，移动并维护大量不同容器效率很低，这种分拣工作仍然需要人工完成。
“如果你有个盒子，里面装着产品X、Y、Z，那么机器人需要将它们区分开。机器人需要拿起软性或刚性物品，而不会掉落。”图像处理和深度学习技术有助于机器人完成这种工作，但目前还无法真正实现。
△全球工业机器人密度图/图片来自FT
对Daifuku来说，其他挑战还包括在机场自动装卸行李。Hojo指出，如果仍然需要人工来装卸货物，那么未来的无人驾驶卡车将不会有太大的用武之地。
在制造业内，机器人的一大潜在领域是产品质检。例如，当手机从自动化生产线下线之后，仍然需要人工手动检查，按下开关来确保所有一切正常。
工厂机器人厂商欧姆龙自动化的Masaru Takeuchi表示“质检是非常枯燥的工作，需要很强的专注力。”他认为，图像传感器和人工智能可以用于检查手机屏幕是否有划痕或印迹。
成本和技术限制
，目前小型工厂很少使用机器人。Takeuchi表示“让机器人能够工作需要花很多人力、时间和资金。工程成本可能会达到硬件成本的3到8倍，甚至20倍。”
对于汽车生产线以及iPhone的大规模生产来说，这很有意义，但对于时间紧张的小批量生产并非如此。技术的复杂程度可以解释，为何机器人是高利润率业务工厂需要供应商的大量帮助，才能让生产线开始运转。
△约40%的在汽车制造业，但电子工业中的数量增长最快
川崎重工机器人业务总监Yasuhiko Hashimoto表示“技术可行性与工厂中的实际应用有很大差异。如果你有半年的时间去准备，并且具备顶级工程师，那么就可以做各种事情。如果希望机器人普及，那么我们必须确保，在一周没有任何专家的情况下，机器人也能使用。”
他指出，为了实现这个目标，用户界面和安全性需要很大的优化，还需要通过直观的方式去训练机器人的能力，而不是为机器人的每一步操作去编程。
机器人行业对于发展前景非常乐观，但他们并不认为机器人将很快取代人类。Hashimoto表示，日本每年安装的机器人达到3万台，但适龄劳动人口每年减少64万。他表示“如果适龄劳动人口下降5000万，那么自动化技术将毫无用处。你或许可以用机器人和自动化技术去填补200万人的劳动力缺口，但无法填补5000万的缺口。”
对机器人厂商来说，相对于机器人可以做什么，机器人无法做什么或许更值得关注。安川电机的Kumagae表示“无法做到的最简单的一件事就是负重。奥运会举重运动员可以举起体重数倍的重物，但如果你希望让机器人去搬运1千克的物品，那么机器人自重就要达到10千克。”
以单位体重的负重能力来看，普通人要比工厂机器人强10倍。他表示“机器人需要大量空间，耗费大量成本。你需要从一开始就为机器人做好准备，例如准备好电力供应。”
欧姆龙的Takeuchi则表示，尽管计算机视觉正在进步，但这项技术还需要变得更快。“机器人可以拿起东西，并快速移动。但分辨对象究竟是什么，应当如何移动，这仍然是瓶颈。”
工厂机器人的处理能力还无法达到大型人工智能系统的水平。而如果将机器人置于网络中，你就会发现信息安全问题。
川崎重工的Hashimoto表示，另一方面重要挑战在于灵活性。他指出，大部分机器人都是单手操作。“当讨论机器人时，我们可以开发机械臂，但无法实现类似人类的手臂。大学教授会告诉你，技术可以实现各种功能，但对于生产商来说，还有很长的路要走。”
由于缺乏灵活性，工厂机器人面临一个重要的实际问题很难对工厂机器人进行重新编程，让它们胜任其他任务。
Daifuku的Hojo表示“曾经有段时间，人们试图让汽车装配线实现完全的自动化。由于汽车本身的变化，目前这还无法做到。例如，如果你希望同样颜色的同一款车生产10年，那么可以实现完全的自动化，但这样的车卖不出去。对制造业的大部分产品来说，100%自动化是不可能的。”
用AI管理机器人
作为日本制造业的重要竞争对手，西门子正在这个领域取得新的突破。在一项最新研究中，西门子的研究员利用人工智能技术去调度未来的工厂。人工智能系统可以对工厂机器人进行编程，将某些任务安排给与机器人一同工作的工人。
西门子物联网研究集团总监Florian Michahelles表示“我们不会给每台机器人编程，而是识别哪台机器能从事这种任务，哪台机器可以从事下一步任务。”他们开发的人工智能系统“reasoner”能对产品生产步骤进行分解，根据不同机器的能力，例如负重的重量，去安排任务。
管理咨询公司麦肯锡合伙人Mehdi Miremadi认为，西门子正在顺应制造业的大趋势。“过去几年时间里，制造商在生产活动中正将最先进的机器人与人工智能集成在一起。”