智能制造的典型誤區：智能制造就是建立無人工廠，黑燈工廠；智能制造是機器換人；智能制造就是建立自動化生產線；智能制造=人工智能AI+制造；機器人數量越多，智能化水平越高。多品種，小排量企業不要盲目搞無人工廠。

智能制造誤區有一：重自動化，輕數字化；不重視設備聯網和產線數據采集，難以真正實現生產過程的可視化與透明化；普遍應用自動化控制系統，但數字化技術的應用也相對滯后；信息化與自動化系統脫節。

智能制造誤區有二：重單機自動化，輕系統柔性化，很多制造企業非常重視購買數控加工中心或自動化加工設備，不少企業海配備了上下料的工業機器人，但是往往還是單機自動化，還沒有應用柔性制造系統MES，或柔性制造單元，生產過程中還需要人工搬運，導致產生在制品庫存，高端智能裝備的OEE較低。

智能制造誤區有三：重局部改造，輕整體優化，很多企業十分重視對瓶頸工位或消耗人工較多的工位進行自動化改造，推進“機器換人”，這種方式雖然能減少人工，提高單個工位的效率，但是對于提升產線的整體效率意義不大，而且往往將瓶頸工序轉移到其它工位。

智能制造誤區有四：重單元系統應用，輕整體規劃與系統集成，經理數十年的應用，工業軟件的功能不斷細化，在制造企業中覆蓋的業務越來越廣泛，企業應用的信息系統越來越多，很多企業往往是為了解決某一個或一類問題，滿足某個業務部門或者業務流程的需求而建立一套信息系統，“頭痛醫頭”，缺乏整體規劃，導致系統之間功能重疊，邊界模糊，數據來源多樣等問題。

智能制造誤區有五：重建設，輕運維，制造企業在智能制造推進過程中，普遍存在中建設，輕運維的問題。在系統采購和實施階段，企業會展開需求分析、系統評估、可行性分析和招標選型，重大項目高層領導也會參與到決策過程，投入大量的人力、物力和財力。但在系統上線以后，卻缺乏持續的運維，應用軟件多年不進行維護和升級，系統功能與實際業務流程匹配度差距越來越大，系統價值難以發揮；自動化產線也存在不及時維護保養，故障率高等問題。

智能制造誤區有六：重數字化設計，輕數字化仿真與優化，近年來，企業在系統應用方面，數字化設計軟件應用十分廣泛，部分企業已經延申到數字化工藝，但是對于仿真技術的應用還停留在初級階段，主要進行運動仿真、結構和流體仿真與驗證，尚未實現仿真驅動設計和多物理的仿真分析和優化設計，仿真應用不成體系，缺乏對仿真規范、仿真流程、材料數據庫的管理，仿真人員沒有建立專門的組織，仿真軟件的價值遠未充分發揮。

智能制造誤區有七：重信息系統的應用，輕數據價值體現和管理改善，很多制造企業在數字化轉型的過程中已經應用了諸多信息系統，但是系統應用的效果和發揮的價值卻參差不齊。一方面，雖然企業信息系統的應用領域不斷擴展，但企業對系統的數據本身缺乏分析，數據的價值未得到充分的挖掘，難以支撐企業決策；另一方面，企業想借助信息系統去管理大部分的業務問題，但建設信息系統時候，卻忽略了企業本身所需要執行的管理改善，業務管理的規范和標準很不完備，造成系統的應用效果未達到預期。

智能制造誤區有八：重顯示度，輕實用性，在國家大力推進智能制造的背景下，部分企業不惜重金打造出豪華的智能工廠，各種智能裝備和信息系統一應俱全，包括知名度品牌的BI,ERP,PLM,MES,SRM,CPS生產及物流仿真系統，自動化立體庫，AGV,自動化產線，生產指揮中心等，建立了專門智能制造展廳，車間現場的參觀通道，示范生產線等，很有顯示度。但在實用性方面卻明顯不足。