當前，一系列政策和措施正在加速推進我國智能制造發展，各行業制造企業都在積極探索智能制造的應用以及智能工廠的建設。作為推進我國智能制造發展的重要措施，自2015年46個首批國家級智能制造試點示范項目公布實施之后，2018年，智能制造試點示范項目遴選總數新增99個。越來越多的制造企業開啟了智能工廠建設的征程，然而，在一大批樣板智能工廠不斷涌現的同時，還有很多制造企業對于智能制造存在諸多認識與實踐中的誤區，推進智能工廠建設還需呼喚“理性”。

很多制造企業在進行智能工廠規劃時，存在著重自動化、輕數字化，重單機自動化、輕系統柔性化，重局部改造、輕整體優化，重單元系統應用、輕整體規劃與系統集成，重建設、輕運維，重數字化設計、輕數字化仿真與優化，重信息系統應用、輕數據價值體現和管理改善，重顯示度、輕實用性等等誤區。不少企業盲目追求無人工廠、黑燈工廠、機器換人，不惜重金打造豪華版的智能工廠，各種智能裝備和信息系統要一應俱全，購買知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生產及物流仿真系統、自動立體庫、AGV、自動化產線、生產指揮中心等，建立專門智能制造展廳、車間現場的參觀通道、示范生產線等等，最終，導致智能制造的推進結果達不到預期，智能工廠只是看上去很美。

比如，不少制造企業非常重視購買數控加工中心或者鈑金加工設備，還配備了上下料的工業機器人，但是往往還是單機自動化或是自動化產線只能適應單一品種的生產，柔性不強，并且生產設備購買后卻沒有得到充分利用，設備的健康狀態未進行有效管理，常常由于設備故障造成非計劃性停機，出現影響生產的情況；其次，很多企業對于設備聯網和產線數據采集也不重視，導致難以真正實現生產過程的可視化與透明化；另一方面，企業應用的信息系統越來越多，系統之間功能重疊、邊界模糊、數據來源多樣，導致數據不一致，運營效率低下；最后，無論是推進企業信息化、兩化融合，還是進一步實現數字化轉型，推進智能制造，基礎數據的規范性和準確性都是必要條件，一些企業的基礎數據還沒有理順，卻在大談“工業大數據”，這種舍本逐末的做法，也注定難以取得實效。

智能制造和智能工廠涵蓋領域很多，系統極其復雜，一個真正的智能工廠，應該是精益、柔性、綠色、節能和數據驅動，能夠適應多品種小批量生產模式的工廠。智能工廠不是無人工廠，而是少人化和人機協作的工廠。

推進智能工廠的建設，需理性對待，還應貼近市場需求，不應盲目追求高大上的自動化設備而脫離了市場需求的變化。企業首先必須明確智能制造不是目的，而是手段。推進智能制造，建設智能工廠的核心目的是幫助企業通過實現降本增效、節能降耗、提高產品質量、提升產品附加值、縮短產品上市周期、滿足客戶個性化需求，以及向服務要效益等途徑，提升企業的核心競爭力和盈利能力，絕不能搞面子工程。其次，企業必須對智能制造有正確的理解和認識。推進智能制造是一個長期的過程，不要期望“畢其功于一役”，制造企業需要建立“打持久戰”的決心。智能制造推進是一個十分復雜的系統工程，涉及到多個領域的技術，技術本身也在不斷創新和發展，因此，不僅需要系統地進行規劃，在規劃落地執行過程中，也要根據企業的實際經營狀況進行滾動規劃；制造企業必須本著務實求真的態度，既要考慮系統的先進性，更要考慮實用性；制造企業既要建設好自身的專業團隊，又要適時引入專業的咨詢服務機構和數字化、自動化解決方案提供商作為戰略合作伙伴。只有這樣，才能成功達到智能制造的“彼岸”。