根据最近的统计数据，欧洲制造业中使用的机器人的平均密度为每10,000名员工的99个单位。但英国落后一直落后于平均71个单位，全球排名第22。如果英国要与全球市场中的其他人竞争，则需要在整个行业的机器人颁布时进行一步变化。
更加自动化的旅程已经开始。例如，协作机器人或Cobots在英国制造业中发挥着越来越重要的作用。Cobots旨在与人类合作，开展不仅重复但也有害的任务。这些包括机械组装，处理危险化学品，以及在存在有害气体的环境中需要操作。
智能连接技术支持植物和机械的自动化。这些是包含处理器，传感器和软件的设备，允许在机器和其他系统或过程之间交换数据。制造执行系统是用于制造业的计算机化系统，以跟踪和记录原材料转换为成品，并有助于在英国制造业中进行自动化到下一级。
大数据是用于描述如此大而复杂的数据集的术语，即常规数据处理软件应用程序无法处理它们。机器学习是使用统计技术的大数据的附件，使计算机系统能够从新数据中学习并逐步提高性能而无需重新编程。采用大数据和机器学习，以减少浪费和可变性，并提高质量和输出。通过使用专业的“大数据工具”或机器学习，可以识别隐藏的模式和趋势以进行预测。例如，通过分析客户的行为，制造商能够识别客户偏好并揭示市场趋势。
特殊用途机械也在今天制造中发挥着重要作用。此类机器不提供现成的，但必须根据客户的要求设计和裁缝。这些创新技术构建了更传统的自动化技术，如监督控制和数据采集（SCADA），这是一种控制和监控系统架构，其使用计算机自动化工厂和机械。SCADA使用其他设备，例如可编程逻辑控制器（PLC），以与仪器和控制进程进行通信。
自动化为英国经济带来了许多重大好处，可以进一步提高创新和竞争力。英国制造业已经显示出现恢复迹象。但更大的自动化投资至关重要，以赶上世界领导者的生产力。工程技能差距也是至关重要的。目前，数量不足的工程师和其他专家来满足英国制造基地的各种需求。