缺乏清晰目标和战略规划
在许多情况下，企业实施智能制造工程时往往没有明确的目标和战略规划。这就像是在黑暗中开车，没有方向灯，不知道前方会有什么障碍。缺乏目标意味着项目可能无法达到预期效果，更可能导致资源浪费和时间延误。在实施任何大型项目之前，企业应该首先制定详细的计划，并且对每个阶段都有明确的预期结果。
技术选择过于偏激
很多企业在推动智能化转型时，对新技术持有偏激态度，无论是哪种技术，只要标榜“智能”就觉得它就是最好的选择。但实际上，每种技术都有其适用场景和局限性。例如，一些小规模生产线上的自动化设备虽然能够提高效率，但对于大规模生产来说可能成本太高或维护难度太大。在选择技术时，企业应综合考虑自己的具体需求、可行性以及长远发展。
人才短缺与培训不足
人是关键因素之一，在实现智能制造过程中，专业人才的培养与引进至关重要。然而，由于市场竞争激烈，以及对新技能要求不断提升，这使得许多企业难以找到合适的人才。此外，即使找到了人才，也需要持续进行职业培训来跟上行业发展趋势，而这也是许多公司忽视的一个问题。没有足够的人力支持，就如同一艘船没有桨手，那么即便拥有精良航具，也很难驶向目的地。
数据安全隐患未被重视
随着数据成为驱动产业增长的关键资源，其安全性越来越受到关注。不幸的是，在一些智能制造工程中，对数据安全保护措施仍然比较薄弱。这包括但不限于网络防火墙、用户身份验证机制、数据加密等方面。如果出现了信息泄露或者系统故障，这不仅会给公司造成巨大的经济损失，还可能影响品牌形象甚至面临法律诉讼风险。
经济负担超出预算范围
实施智慧工厂通常伴随着较高初始投资，因为涉及到昂贵的硬件设备，如工业机器人、大数据平台等。此外，还需要投入大量的人力资本用于软件开发、系统集成等工作。一旦这些费用超过了预算范围，就会导致资金紧张，从而影响整个项目执行质量。因此，在启动任何重大投资之前，必须做好充分的心理准备，并为未来潜在的问题制定应对策略。
环境可持续性被忽视
最后，不少公司在追求效率和产量最大化时，将环境问题置之不理。这是不正确的决策，因为无论如何提升生产力，最终目的是为了更好地服务社会，同时也要减少对自然环境造成伤害。在设计和部署新的工厂设施时，要考虑循环利用原则，加强废物处理能力，以减少污染并促进生态平衡。此外，可以采用绿色能源作为电源，以降低温室气体排放，为地球带去更多绿意盎然的情景。
