随着时代的进步，深耕制造业的企业，在信息技术与传统制造业高度融合时，不仅要稳步智能制造的转型升级，还要不断攻破转型升级时所遇到的瓶颈与难题，最终实现智能制造的发展目标。

首先，要清晰明智能制造的难点和瓶颈，才能做好应对措施，最终实现转型升级。

智能制造包含两个系统工程：管理的系统工程和智能制造技术整合的系统工程。正是这两个系统工程，是智能制造实施的第一难点，也是许多发达国家的痛点。智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，而两个系统工程贯穿整个供应链制造、运营和管理的各个环节。

企业要实现智能制造所需的系统目前没有自主研发的软件平台，还要依赖于别国，因此在深度定制开发上便受限于此。这也成为中国智能制造的第二大难点。

智能制造需要基于数据并充分挖掘其价值，从而实现自决策、自管理、自学习的目标。智能的核心是算法，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制都离不开算法的开发，而算法的开发是一个多跨界和交叉学科的工作，既要有对业务的深入理解，又要有IT的技术思维，因此，在算法开发资源上存在的差距便成了智能制造的又一瓶颈。

装备制造业跟不上智能制造发展的要求是智能制造的第四大难点。智能制造转型升级终点是落实到制造技术和装备上，制造最后的执行单元还是机床，而这远远落后于起步早的欧美和日本企业，与其相比，我们还有很大的进步空间，在智能制造转型升级的同时，提升制造技术和装备也应是刻不容缓的计划之一。

智能制造基于数据实现端对端，信息充分共享，管理平台化，旨在打破企业原有的管理体制结构，因此，原有权力结构的拥有者可能便是变革阻力之一，他们尚掌握着决策权，导致智能制造的资源投入不到位。而管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，良好的组织管理方式及组织文化，可以激发个体和小团队的工作意愿并相互协同，智能制造的第五大难点便是管理和组织的变革。

已经清晰瓶颈所在，下一步便亟待解决这些难点，为转型升级铺平道路。

灵秀智能成立至今，一直致力于为企业提供数据采集、数据管理及大数据分析等方面的智能制造整体解决方案，公司研发有专业的数据管理平台、工业物联网平台为管理人员对生产过程进行科学决策提供重要依据。