因应近年来工业4.0潮流，工业机器人在制造业的角色早已不像过往，只用来取代日语3K人力。更常被要求的，是须能在「多样大批量生产」的3C产业里，完成精准制造、弹性装配；进而於4.0时代顺应上层网路、管理，被赋予协助搜集现场设备资讯，完成从原材料、加工到出厂後远端监控等大数据分析资料的全数位化工作，达成产业大量客制化生产的目标。

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值得一提的是，目前除了开发先进机器人本体和技术、创造新应用软体来管理生产流程，以及维护与升级程式及系统等工作都还须要使用到劳工；随着智慧科技愈来愈有能力自行改编电脑程式，单纯重复工序性的工作将日渐减少，未来复杂繁琐的工作将交由机器人执行，人类则可发挥想像力，做更具创意的事。要求机器人跨出围篱，与人类安全互动已是未来趋势，若想近距离人机协同作业的最大关键则在於「安全」。

如依日本职灾调查报告显示1973~2006年的34年间，原本下降的职场机器伤害比率於1985年持续攀升，呈现安全倒退的情形，可见职业灾害的产生也是自动化工业进步的指标之一，业者指出，由於1985年後机器人和机械设备使用环境渐趋多元化，而大量使用自动控制进行风险控管，但「自动控制」本身却产生了使用年限与可靠度的问题，因设计之初的安全防护机制不见得适合真正实际应用情境，往往在无法识别风险的情况下，造成更多的职业灾害。

以台湾为例，台湾制造业每年发生的职场机械灾害，如坠落、滚落、跌倒、冲撞、物体…等，就将近6,000例。其中作业伤亡多与动力机械相关，进而造成社会负面观感，让民众对近距离接触机器有所疑虑，使得机器应用受到限制；再者，因为机械意外造成身体上的损伤，除了迫使员工需长时间在家休养外，也影响公司生产力。

从对应的安全认证来看，机器人必先经过层层关卡与各种实务上的安全评估，从传统以避免触电、防火为主的基础安全要求，到系统安全控制的功能性安全评估；还须包括单点失效分析、使用情境的风险与管理策略分析等，才能确保每个安全控制环节不但可用，还具备可靠度与耐用度，即便产生了单一的失效原因，仍然能够维持安全状态。

然而，机器人系统业者多视设计流程为机密，不愿接受第三方的检测认证，常导致无法提供客观的证据以说服客户其机器人的使用安全与可靠性，成为许多机器人业者??之却步的关键原因之一。因此在认证机构的认证过程中，会分析并严格审查程式中安全设计的流程图与规划，确保在软体在设计流程与使用上，不会产生任何软体设计的缺失，造成安全死角；且进行多元化的场景测试，协助制造商全面而精准地定义安全的使用范围，并落实在机器人身上。