当前，我国制造业正面临严峻的挑战，面对这样的背景，制造企业该如何转型升级，实现智能制造成为了关键的议题。在这一进程中，我们也面临着许多亟待解决的难点问题。
一、概念与技术的混淆
从“工业4.0”的兴起开始，智能制造、CPS、工业互联网等概念如雨后春笋般涌现。云计算、边缘计算、RFID、工业机器人等一系列先进技术让企业眼花缭乱。面对如此多的概念和技术，企业常常感到无所适从，不知如何应用这些技术来获得实效。
二、石头过河的困境
企业在推进智能制造过程中缺乏相关技术经验，导致信息孤岛、自动化孤岛等问题频发。许多企业缺乏统一的部门来系统规划和推进企业智能制造进程，使得企业在实际推进过程中缺乏章法。
三、理想与现实的落差
尽管推进智能制造的前景看起来很美好，但大多数制造企业却面临着利润率低、自主资金投入不足的问题。虽然一些大型企业能够争取到的资金扶持，但大多数的中小企业仍需自力更生。企业在智能化转型升级的过程中，往往只注重表面的建设，而忽视了实际的效益和效果。
四、自动化、数字化与智能化的迷茫
在推进智能制造的过程中，许多企业对于建立无人工厂、黑灯工厂存在误解，认为这些就是智能工厂的标志。高度自动化实际上是“工业3.0”的理念，与智能制造还有一定的差距。制造向智造转变还面临着五大难点。
五大难点详解
1. 技术与管理双重要求：智能制造是数字化技术与先进制造技术的深度融合，涉及设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理环节。需要整合制造技术和信息技术，同时还需要管理的系统工程。
2. 装备制造业的瓶颈：智能制造最终需要落实到制造技术和装备上。虽然我国在数字化技术方面有优势，但在制造执行单元——机床方面与欧美日还存在差距。
3. 基础数据平台的开发受限：实现智能制造需要MES和ERP等基础系统平台，但目前我国缺乏自主研发的软件平台，系统平台多依赖于欧美，导致在深度定制开发上受到限制。
4. 算法开发的挑战：智能制造需要基于数据进行自决策、自管理、自学习，这离不开算法开发。我国在算法开发的资源上还存在很大差距。
5. 管理和的变革难题：智能制造打破了企业原有的管理结构，带来管理和的变革。由于原有权力结构拥有者的变革阻力，以及没有找到较好的管理方式和文化，导致智能制造的资源投入不到位。