當前，我國制造業面臨著異常嚴峻的挑戰，在這種背景下，制造企業如何實現轉型升級？推進智能制造成為重要的途徑。然而，我國制造企業在推進智能制造過程中面臨著諸多難點問題。

從“工業4.0”的熱潮開始，智能制造、CPS、工業互聯網（平臺）、企業上云、工業APP、人工智能、工業大數據、數字工廠、數字經濟、數字化轉型、C2B（C2M）等概念接踵而至，對于大多數制造企業而言，可以說是眼花繚亂、無所適從。

智能制造涉及的技術非常多，例如云計算、邊緣計算、RFID、工業機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現實/增強現實、三維打印/增材制造、工業安全、TSN（時間敏感網絡）、深度學習、Digital twin、MBD、預測性維護......讓企業目不暇接。這些技術看起來都很美，但如何應用，如何取得實效？很多企業還不得而知。

企業在推進智能制造過程中缺乏相關技術經驗，目前，制造企業存在三種類型的孤島，即信息孤島、自動化孤島、信息系統與自動化系統之間的孤島。

此外，許多企業缺乏統一的部門來系統規劃和推進企業智能制造進程。在實際推進智能制造的過程中，企業也仍然是頭痛醫頭，缺乏章法。

推進智能制造，前景很美好。但是絕大多數制造企業利潤率很低，缺乏自主資金投入。一些國有企業和大型民營企業可以爭取到各級政府的資金扶持，但大多數的中小企業只能“隔岸觀火”，自力更生。

企業在智能化轉型升級過程中，大屏幕指揮中心是必須有的，大量采用機器人的自動化生產線是必須建的，MES系統更是必不可少的。但至于究竟能否取得實效，就只有企業“冷暖自知”。

在推進智能制造過程中，不少企業對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試，認為這些就是智能工廠。而實際上，高度自動化是“工業3.0”的理念。

對于大批量生產的產品，國外優秀企業早已實現無人工廠。例如，日本FANUC全自動裝配伺服電機，可以做到40秒生產一個產品，但其前提是生產的產品需要做到標準化、系列化，以及擁有面向自動化裝配的設計，將需要用線纜進行插裝的結構改為插座式的結構。

從技術和管理的角度來看，中國制造向中國智造轉變還存在五大難點：

1、智能制造是基于新的物聯網、大數據、云計算等數字化技術與先進制造技術的深度融合，貫穿于設計、供應、生產制造、服務等整個供應鏈制造、運營和管理環節。因此，智能制造包含兩個系統工程，一個是智能制造技術（制造技術和信息技術）整合的系統工程，另一個是管理的系統工程。目前，這兩個系統工程不僅是中國企業面臨的問題，歐美企業也同樣面臨這個問題。

2、裝備制造業仍然是瓶頸，跟不上智能制造發展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術和裝備上，雖然我國在互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字化技術以及5G深入應用上處于優勢地位，但在制造執行單元——機床方面，我國與歐美日相比還存在很大的差距。

3、基礎數據平臺深度開發不受控。企業要實現智能制造，需要MES和ERP等兩個基礎系統平臺。而我國還沒有相關自主研發的軟件平臺，系統平臺要依賴于歐美，因此在深度定制開發上受到限制。

4、算法開發。智能制造需要基于數據并充分挖掘數據價值而實現自決策、自管理、自學習，從數據源采集、數據呈現、數據分析到自行診斷、自動反饋、自動調整控制，過程離不開算法開發。

而算法開發是一個多元跨界和交叉學科的工作，既要求對業務有深入理解，又要求有IT技術思維。目前，我國在算法開發的資源上還存在很大差距。

5、管理和組織的變革。一方面，智能制造基于數據可實現端對端、信息充分共享、管理平臺化，打破了企業原有金字塔管理體制結構。因此來自原有權力結構擁有者的變革阻力會很大，往往他們掌握了決策權，導致智能制造的資源投入不到位。

另一方面，管理方式會因信息平臺化而發生改變，個體和任務小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍，但是，目前還沒有找到比較好的組織管理方式及組織文化。

基于以上原因，智能制造還有很長一段路需要走。其中有三點亟須創新和突破：

一是在技術上需要自主研發，突破裝配和軟件技術的瓶頸，同時關注整個生態鏈中的核心技術。

二是在管理上需要推動組織和管理的變革，以適應信息技術帶來的管理變化。

三是在智能化道路上需要引入系統工程、頂層設計，才有可能實現制造技術、信息技術和組織管理三者的深度融合。

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