工程规划不足，导致生产线效率低下
在智能制造工程中，规划阶段是整个项目的基石。然而，在某些情况下，由于经验不足或对市场需求的错误判断，工程师们可能会过度扩展生产线规模，以满足即时市场需求。这种做法不仅增加了成本，还可能导致设备利用率低下和产品质量问题。在实施过程中，这些问题往往被忽视，因为人们通常只关注短期目标，而忽略长远利益。
技术选择不当，造成系统集成难题
技术选择是一个复杂的问题，它需要综合考虑成本、性能、可维护性等多方面因素。不幸的是，有时候出于追求高科技或者压力大而盲目采用的先进技术，在实际应用中却发现无法顺利集成。这通常意味着额外的时间和资源投入来解决兼容性问题，以及可能出现的延迟交付和成本超支。
人员培训不充分，影响操作效率
虽然智能制造依赖于先进设备，但最终还是需要人类工人来操作这些机器。如果没有有效的人员培训计划，那么工人很容易因为对新设备的不熟悉而降低工作效率。此外，如果培训内容缺乏实践指导，或缺乏持续支持，那么即使有初步了解也很快就会忘记，从而影响整体生产流程。
安全管理措施不到位
随着自动化水平提高，对安全管理要求越来越严格。但在某些案例中，由于疏忽或优先级偏差，一些关键安全措施得不到妥善处理。例如，没有正确设置应急停机程序，或未能及时更新防护软件，这都可能导致意外事故发生，并给企业带来沉重打击。
数据分析能力不足，不 利用数据驱动决策
最后，即便拥有强大的硬件基础设施，也不能简单地认为能够产生价值。真正重要的是如何有效地收集、分析并从数据中提取洞察信息以支持决策制定。如果企业在这一领域落后，其所谓“智能”也将变为“假象”。因此，要实现真正意义上的智能制造，不仅要具备前沿技术，更要配备优秀的人才以及相应的数据分析工具和方法论。
