技术选择不当：
智能制造项目初期，企业往往会对新兴技术抱有极高的期待，但在实际应用中却发现某些技术并不适合当前的生产环境或产品特性。例如，选择了一种先进但成本较高的机器人系统，却忽视了基础设施和人员培训的问题，这样的决策最终导致设备闲置或无法达到预期效益。
缺乏风险管理：
在推动智能化转型过程中，对潜在风险没有有效评估和控制。随着技术的复杂性增加，单靠经验难以完全掌握所有可能出现的问题。因此，在实施新的智能制造方案时，应建立健全的风险管理体系，以便及时识别、评估并制定应对策略。
供应链协同不足：
智能制造不仅仅是工厂内部的事情，它还需要与供应商、客户以及整个产业链紧密结合。但如果供应链协同不足，就会影响到信息流、物流和资金流等关键环节，最终影响整个项目的顺利进行。此外，由于全球化背景下供应链更为复杂，一些小规模企业可能难以找到足够多且可靠的合作伙伴来支撑其数字化转型。
人才短缺与培训问题：
随着工业4.0时代的到来，对于拥有丰富专业知识和技能的人才需求日益增长，而现实中的人才供给远远落后于需求。在这样的背景下，如果企业不能提供充分有效的人才培养计划，那么即使是最先进的设备也难以发挥出最佳作用。而且，由于科技发展迅速，不断更新换代，因此持续性的职业教育和技能提升成为必需品。
监管政策未能跟上步伐：
政府对于智慧制造领域监管政策相对滞后，与国际水平存在差距。这可能导致一些公司因违法操作而遭受罚款甚至关门，也阻碍了其他公司通过合规途径获得创新成果。此外，为支持工业升级，一些国家采取措施提供税收优惠、补贴等激励措施，但这些政策执行效果如何，以及是否能够真正刺激经济增长也是一个值得深思的问题。
