隨著我國經濟的發展，人口紅逐漸利消失，曾經引以為傲的制造業如今正面臨著人工成本上升、招工難等一系列問題。另外經濟的發展也帶動了房價的上漲，房租地租也跟著水漲船高。高昂的運營成本，加之環保風暴的來襲，讓制造業寸步難行，很多制造業工廠不得不向成本相對低廉的東南亞國家轉移。

制造業的萎靡造成了人口的外流，也讓很多相關的消費行業都受到了不同程度的影響。可以說，我國制造業已經走到了風口浪尖上，轉型升級成為了整個制造業的當務之急。

目前來看，智能制造是解決這一現狀的的途徑。但是，推進企業智能制造仍然面臨著很多問題：

1、概念多，技術雜

德國提出工業4.0以后，很多類似的概念接連被提出，如：智能制造、CPS、工業APP、數字工廠等。這類概念讓很多制造業耳目一新，但是，怎么用？怎樣取得實效？很多企業還不得而知。

2、摸索階段

智能制造雖然熱度十足，但是經驗累積還不夠。一些企業病急亂投醫，在不了解自身狀況的前提下，進行盲目改造，結果是造成目前信息孤島、自動化孤島，以及信息系統與自動化系統之間的孤島。

3、理想過于豐滿

在推進智能改造的過程中，很多企業都缺乏自主資金的投入，只想到了以后的美好前景，忽略了眼前的問題。在各種專項政策的激勵下，所有的企業都希望可以得到政府給予的資金扶持。這對于很多大型的國有企業或許相對輕松，而更多的中小企業卻困難重重。沒有政府項目和漂亮方案，就只能湊個熱鬧。

4、自動化、數字化還是智能化？

對于智能制造很多企業還不理解，以為無人工廠、黑燈工廠就是智能工廠。真正的智能工廠不是無人工廠，而是少人化和人機協作的工廠。是精益、柔性、綠色、節能和數據驅動，能夠適應多品種小批量生產模式的工廠。

5、投資回報

許多中小企業的老板，過度追求快速回報。他們普遍認為3年以內就能夠收回投資成本并開始大幅度盈利。但是這筆賬并不市那么好算，生產線上省下的人工費好算，但是工業軟件的應用確實在跟著市場的個性化需求在不斷變化的。這是一個使能要素，那個企業都離不開。

6、數據采集與設備聯網

企業要真正實現智能制造，必須進行生產、質量、設備狀態和能耗等數據的自動采集，實現生產設備、檢測設備、物流設備，以及移動終端的聯網。目前我國很多企業都停留在單機自動化階段，其中不乏知名的大企業，沒有基礎的設備聯網，何談工業互聯網？！

7、基礎數據和管理基礎

在推進智能制造的過程中，很多企業忽略了基礎數據的規范性和準確性問題。實際上，無論是推進企業信息化、兩化融合，還是進一步實現數字化轉型，這兩點都是必要條件。基礎數據都沒理順，“工業大數據”只是空談。這種舍本逐末的做法，注定是難以取得實效的。

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