处理器和FPGA可用于执行高级处理、计算和制定决策。设计人员几乎可以通过模拟和数字I／O、工业协议、定制协议、传感器、致动器和继电器等，连接到任何总线上的任何传感器。此架构还满足了其他要求，如时序和同步以及业务挑战（如提高生产率）。每个人都希望更快地开发产品，这种架构消除了对大型专业设计团队的需要。

不幸的是，虽然这种架构提供了很多性能和可扩展性，但是实现它的传统方法需要专业知识，特别是在使用FPGA时。这为设计者带来了巨大风险，并有可能导致使用该架构不切实际甚至不可能。然而，使用集成软件（如NI LabVIEW），设计人员可以通过提取低级复杂性，并将所需的所有技术集成到单一开发环境中，来提高生产率，降低风险。

理论是一回事，将其付诸实践是另一回事。Master Machinery是台湾一家生产半导体加工设备的公司（见图4）。这种特定的设备使用机器视觉、运动控制和工业I／O的组合，将芯片从硅晶片上取下并封装。这是能使用图1中的分布式架构的机器示例，每个子系统可以单独开发，然后通过网络集成在一起。

图4：使用中央集权的、以软件为中心的方法，Master Machinery公司将其主机控制器、机器视觉和运动系统、I／O和HMI全部集成到单个控制器中，性能是竞争对手的10倍。

行业内这种机器每小时的产量大约为2000个零件。但是Master Machinery公司采取了不同的方法。他们设计了中央集权的、以软件为中心的架构，并将主机控制器、机器视觉和运动系统、I／O和HMI全部集成到单独的控制器中，所有都采用LabVIEW编程。除了不需要单个子系统实现成本节约之外，这种方法还具备性能优势，其每小时大约能生产20000个零件，是竞争产品的10倍。

Master Machinery公司成功的关键因素之一是能够将多个子系统组合在单个软件堆栈中，特别是机器视觉和运动控制系统。使用这种统一的方法，Master Machinery公司不但简化了设计机器视觉系统的方式，而且还简化了如何设计整个系统。

机器视觉是一项复杂的任务，需要大量的处理能力。随着摩尔定律继续增加处理元件（如CPU、GPU和FPGA）的性能，设计人员可以使用这些组件来开发高度复杂的算法。设计人员还可以使用此技术来提高设计中其他组件的设计性能，特别是在运动控制和I／O领域。

随着所有这些子系统性能的提高，用于开发这些机器的传统分布式架构将面临压力。将这些任务整合到单个控制器中，运行在单个软件环境下，消除了设计过程中的瓶颈，使设计人员可以专注于创新，而不必担心实施问题。