随着技术的深化，插件机机器人已经能够做得更多。它们能够自己寻觅找途径，完成给设备上料、卸料的工作，配合全自动产线，能够取代绝大部分的人力工作。插件机机器人每个动作前都有一个信息采集辨认的动作，经过传感器或摄像头，这个过程采集的信息接入到数据库中进行处理，完成更好的信息交互。
随着采集的数据越来越多，一些针对特定事情的处置就能够交给插件机机器人去完成。一开始，这种判别是程序预先设置好的（也是如今曾经完成的），例如，产品在插件后进行检测，发现插件质量不合格，向系统发出质量失败的信号，遇插件机机器人技术的决策系统收到这个信号后就能够给插件机机器人下达指令，将这个问题件拿出生产流程单独处置。
再后来，经过对大数据的发掘和机器的自主学习，插件机机器人就能够做一些更复杂的决策工作，比方：经过查阅数据库里，剖析质量问题重新插件后的修复率，判别重新插件修复零件缺陷，还是直接报废，或是其他处理，从而发出得出较恰当的处置指令。这种基于历史数据的处置方式，可能比人工的判别更为恰当。
随着插件机机器人技术的完善和发展，以及数据库的完善，需求人去干预的活动会越来越小，从而实现全自动化工厂。