随着物联网、人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，以及工业4.0的推行与变革，越来越多的企业开始加速推动智能化转型。

　　当下，大量的企业组织在智能制造能力和成熟度方面还处于初级阶段，在深化和推进智能制造的过程中还面临着诸多困惑和挑战。

　　企业要成功实现数字化重塑，就必须重新从根本上思考企业的运营模式以及企业与生态环境的互动方式。然而，制造企业在向自动化、智能化、数字化转型的过程中，在供应链管理、制造协同、过程管控等环节依然存在着诸多痛点，只有正确认知企业存在的管理瓶颈，才有助于提出科学的改善方法。

　　智能制造成熟度划分

　　1.部门之间无法有效协同

　　当企业发展到一定阶段，具备一定规模后，就会发现个体效率高不一定等于组织效率高，具体到企业的表现就是：在车间里面员工都很忙，但是，急出货做不出来，不紧急的货却在仓库堆积成山。同时，各部门之间缺乏统一协调，各自为政，存在相互指责、相互推诿的情况，给企业整体效益带来损失。

　　2.生产状态不稳定

　　中国制造业大部分都是由中小企业构成，中小企业通常是给大型企业配套的供应商。这就意味着绝大多数中小企业都处在产业链的中低端。不稳定因素如下：

　　① 订单不稳定

　　中小企业不像在产业链高端的大型企业可以根据销售预测、市场分析来进行相对准确的定量生产，插单、改单、加单、消单现象非常普遍，在订单的预测方面处于被动状态。

　　② 供应链不稳定

　　因为订单和成本的关系，很多企业的整个供应链是不稳定的，很多企业的供应商都是小作坊式的，有些供应商可能就是“夫妻店”、“兄弟厂”。企业要实现整个供应链效益的最大化，困难重重。

　　③ 生产过程不稳定

　　很多传统企业，因为自动化程度不高、工艺路线长等原因，经常出现设备、品质、材料、人员的异常情况。整个生产过程的不稳定在传统企业里面占据着主要位置，也是很多企业最头痛，最难解决的问题。