從包含福特汽車、中國唐山鋼鐵、Joby Aviation、中車唐山機車車輛分享案例，可以看見藉由數位化、可視化與最佳化調整，不但能讓工作流程變得更為順利，同時也能協助製造業避免不必要的資源損耗，並且能依據市場需求快速調整產品製作流程。同時，在持續累積各類數據情況下，除了能使產線運作持續挖掘更有價值發展方向，藉由人工智慧技術也有利於判斷市場實際需求，例如在球鞋生產過程記錄市場需求偏好顏色，進而透過數據推算未來消費者可能偏好配色款式。
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整體來看，傳統製造業走向數位化發展已經是不可避免趨勢，並且藉由數據化串接整個製造流程，透過數據分析決定產線運作模式、以數據模擬驗證產品設計是否正確，同時在製造過程再持續累積更多數據，藉此讓產線能以數據推動更具體的自動化運作，進而推動更有效率的生產模式，如此更能讓產線順利接軌工業4.0發展。
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舉例來說，在越來越多工廠開始導入機器人應用情況下，可先藉由前期模擬排定產線運作模式，使產線運作模式得以優化，同時機器人也能透過預先模擬確認自動化流程是否產生錯誤，避免在後續過程中造成不必要損失與延宕，而藉由深度學習為基礎的人工智慧技術導入，更能讓機器人在運作過程中修正錯誤行為，進而加快生產效率。而透過前期模擬測試，更能減少不必要的風險與損失，例如可在產線實際運作前藉由模擬方式確認是否正常，或是透過虛擬視覺方式確認產品實際設計使用情況。
