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（1）智能制造误区一：重自动化，轻数字化 不重视设备联网和产线数据采集，难以真正实现生产过程的可视化与透明化。普遍应用自动化控制系统，数字化技术的应用相对滞后，信息化与自动化系统脱节。 （2）智能制造误区二：重单机自动化，轻系统柔性化 很多制造企业非常重视购买数控加工中心或自动化加工设备，不少企业还配备了上下料的工业机器人，但往往还是单机自动化，没有应用柔性制造系统MES或柔性制造单元，生产过程中还需要人工搬运，导致产生在制品库存，高端智能装备的OEE较低。 （3）智能制造误区三：重局部改造，轻整体优化 很多企业十分重视对瓶颈工位或消耗人工较多的工位进行自动化改造，推进“机器换人”，这种方式虽然能减少人工，提高单个工位的效率，但对于提升产线的整体效率意义不大，而且往往将瓶颈工序转移到其它工位。 （4）智能制造误区四：重单元系统应用，轻整体规划与系统集成 工业软件的功能不断细化，在制造企业中覆盖的业务越来越广泛。企业应用的信息系统越来越多，但很多企业往往是为了解决某一个或一类问题，满足某个业务部门或业务流程的需求而建立一套信息系统，缺乏整体规划，导致系统之间功能重叠，边界模糊，数据来源多样等问题。  （5）智能制造误区五：重建设，轻运维 在系统采购和实施阶段，企业会展开需求分析、系统评估、可行性分析和招标选型，重大项目高层领导也会参与到决策过程，投入大量的人力、物力和财力。但在系统上线后，缺乏持续的运维，应用软件多年不进行维护和升级，系统功能与实际业务流程匹配度差距越来越大，系统价值难以发挥；自动化产线也存在维护保养不及时，故障率高等问题。 （6）智能制造误区六：重数字化设计，轻数字化仿真与优化 近年来，企业在系统应用方面，数字化设计软件应用十分广泛，部分企业已经延伸到数字化工艺，但对于仿真技术的应用还停留在初级阶段，主要进行运动仿真、结构和流体仿真与验证，尚未实现仿真驱动设计和多物理的仿真分析和优化设计，仿真应用不成体系，缺乏对仿真规范、仿真流程、材料数据库的管理，仿真人员没有建立专门的组织，仿真软件的价值远未充分发挥。 （7）智能制造误区七：重信息系统的应用，轻数据价值体现和管理改善 很多制造企业在数字化转型的过程中已经应用了诸多信息系统，但是系统应用的效果和发挥的价值却参差不齐。一方面，虽然企业信息系统的应用领域不断扩展，但企业对系统的数据本身缺乏分析，数据的价值未得到充分的挖掘，难以支撑企业决策；另一方面，企业想借助信息系统去管理大部分的业务问题，但建设信息系统时候，却忽略了企业本身所需要执行的管理改善，业务管理的规范和标准很不完备，造成系统的应用效果未达到预期。 （8）智能制造误区八：重显示度，轻实用性 在国家大力推进智能制造的背景下，部分企业不惜重金打造出豪华的智能工厂，各种智能装备和信息系统一应俱全，包括知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、自动化立体库、AGV、自动化产线、生产指挥中心等，建立了专门智能制造展厅，车间现场的参观通道，示范生产线等，很有显示度，但在实用性方面却明显不足。 |
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