是的，群体智能可以通过启用受自然界集体行为（如蚁群或鸟群）启发的去中心化、自适应决策来改善制造系统。群体智能使用算法，允许各个组件或代理（如机器人、传感器或机器）在没有集中控制的情况下进行协调。这种方法提高了动态环境中的灵活性、效率和弹性，使其非常适合实时调整至关重要的复杂制造工作流程。
一个实际的例子是优化仓库中的物流。自主移动机器人 (AMR) 可以使用基于群体的算法来协调它们的移动。每个机器人不是依赖于中央调度器，而是与本地的其他机器人进行通信，共享关于障碍物、库存位置和任务优先级的数据。例如，如果一个机器人检测到一条阻塞的路径，它可以广播这个信息，允许其他机器人动态地重新规划路线。这减少了拥堵并最大限度地减少了停机时间。同样，在装配线上，群体算法可以帮助机器在某个工作站发生故障时重新分配任务。如果机器人手臂发生故障，附近的机器可以暂时接管它的职责，在没有人为干预的情况下保持吞吐量。
另一个应用是质量控制和预测性维护。工厂中的传感器网络可以通过协作分析来自多个点的数据来模仿群体行为。例如，机器上的振动传感器可能会检测到异常情况，并“投票”决定组件是否接近失效。这种去中心化分析减少了对单个诊断系统的依赖，提高了可靠性。群体原则还支持可扩展的资源分配。在车间调度场景中，机器可以根据当前的容量、能源使用或维护计划来竞标任务，从而创建一个适应实时需求的自组织生产计划。
然而，实施群体智能需要仔细的设计。开发人员必须为代理交互定义明确的规则，确保可靠的通信协议，并管理局部和全局优化之间的权衡。在部署之前，在模拟框架（例如 NetLogo 或自定义的基于代理的模型）中进行测试对于验证行为至关重要。尽管存在一些挑战（如避免意外的涌现行为），但群体智能提供了一条通往更具弹性、适应性的制造系统的道路，该系统可以比僵化的集中式方法更好地处理复杂性。