根据最近的统计数据，欧洲制造业使用的机器人平均密度为每10000名员工99台。但英国的平均销量为71台，远远落后，全球排名第22位。如果英国想在全球市场上与其他国家竞争，就需要在机器人技术在整个行业的推广方面进行一次逐步的变革。
更大程度的自动化之旅已经开始。例如，协作机器人（cobot）在英国制造业中扮演着越来越重要的角色。COBOT的设计目的是与人类合作，执行不仅重复而且危险的任务。其中包括机械装配、危险化学品的处理以及必须在存在有害气体的环境中操作的情况。
智能连接技术是工厂和机械自动化的基础。这些设备包含处理器、传感器和软件，允许在机器和其他系统或过程之间交换数据。制造执行系统是制造业中使用的计算机化系统，用于跟踪和记录原材料转化为成品的过程，并帮助英国制造业将自动化提升到一个新的水平。
大数据是一个术语，用于描述如此庞大和复杂的数据集，以至于常规数据处理软件应用程序无法处理它们。机器学习是大数据的一种辅助手段，它使用统计技术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变化，并提高质量和产量。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，以便进行预测。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。
专用机械在今天的制造业中也起着重要作用。此类机械不是现成的，但必须根据客户要求进行设计和定制。这些创新技术以更传统的自动化技术为基础，如监控和数据采集（SCADA），这是一种控制和监控系统架构，使用计算机实现工业厂房和机械的自动化。SCADA使用可编程逻辑控制器（PLC）等其他设备与仪表和控制过程进行通信。
自动化为英国经济带来了许多重大利益，并能进一步增强创新，从而提高竞争力。英国制造业已经显示出复苏的迹象。但为了在生产率方面赶上世界领先者，在自动化方面加大投资至关重要。缩小工程技能差距也很重要。目前，工程师和其他专家的数量不足，无法满足英国制造基地的各种需求。