人工智能与无穷无尽的云计算资源相结合，意味着更多的机器参与，以及制造工厂端到端自动化的更快发展。
Andreas Eschbach最佳实践是创造一个环境，其中的自然属性人与技术之间保持平衡，以确保最佳的沟通、安全和生产。人和机器的积极属性以及他们的生产和共生关系应该成为重点。
在这里，我们将探索支持关键人为因素和机器协作的不断发展的角色和技术。
在数据存储上投资而不考虑在实践中如何访问、理解和使用数据的人为因素是有害的。机器非常擅长捕获和存储数据。但人类打赌我们能够记住从过去的经历中经历或记住的感知、图像和感受。
机器仅在已被编程的定义情况下可靠，即在生产线上重复动作。
但是，通过感知、即兴创作和检测，人是可靠的在定义的运营领域内外。
技术只能做我们要求它做的事情，而人们可以在出现意外情况时创建新流程。
每个运营团队在流程制造有着不同的目标。他们管理不同的轮班，向不同的主管汇报，然后他们通常向他们的公司结构报告。每个人都在使用技术来完成他们的工作。
在 12 小时的轮班中，有多少数据被保留或遗忘？天气好的时候，可能会保留很多生成的数据。在压力大的转变中，也许只有一半。
数据转移到下一个 team 将受此影响，尤其是当考虑到错误和沟通遗漏时。
依靠人们可靠地记住所有信息，无论是口头还是书面，可能会导致各种问题，包括安全问题。
需要易于使用的技术来支持人们克服其自然局限性。如果技术支持人们并增强他们与生俱来的人类能力，从而将轮班洞察力转移到下一次轮班，则会带来更大的好处。即将到来的轮班将获得更好的理解，并能够更快、更有效地采取行动。
共享的轮班交接信息是连续性的重要基础。它作为相关事件和条件的运行协议，共同描述特定时间段内制造过程的状态。
数字化班次管理技术使交接的某些方面自动化，提供准确的形式化数字记录与所有必要的组成部分方便地共享的 lant 操作。这让相关人员可以专注于从他们的自然人类能力中获益的方面。
技术不会取代人。利用技术使人们能够使用他们的自然能力并提高他们的绩效。
成功的制造企业将采用一种方法来提升人和技术的属性，以帮助人机网络以更高效的方式协同工作协作方式。这将确保所有工厂职能的透明度、可靠性和可见性更高，以帮助团队更好地沟通和优化结果。
