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制造业进行数字化转型面临多方面的挑战，具体如下：
战略规划方面
目标不清晰：许多企业在进行数字化转型时，没有明确的目标和清晰的路线图，难以合理调配资源和精力，导致转型工作缺乏方向和重点。
缺乏全局意识：数字化转型不仅仅是技术革新，更是经营理念、战略、组织、运营等全方位的变革，需要从全局谋划。但多数企业普遍缺乏详细的数字化转型规划以及确保规划落地的保障措施。
技术层面
核心技术受限：关键工业软件、底层操作系统、嵌入式芯片、开发工具等技术领域基本被国外垄断，我国能够生产的工业传感器与控制产品大多集中在低端市场，控制系统、平台数据采集开发工具等领域缺少核心专利。
系统集成困难：企业经过多年传统信息技术的应用，存在孤岛纵横、基础数据不准等问题，且随着云、大数据、AI、IoT 等新兴技术快速发展，新旧问题叠加，让传统制造企业理解、应用、掌握这些技术变得更加困难。
数据管理挑战大：
数据标准不统一：工业设备种类繁多、应用场景较为复杂，不同环境有不同的工业协议，数据格式差异较大，不统一标准就难以兼容，也难以转化为有用的资源。
数据安全风险高：工业数据在采集、存储和应用过程中一旦泄露或被篡改，会给企业和用户带来严重的安全隐患，甚至会威胁城市安全、人身安全等。
数据共享水平低：企业对外部数据的需求不断上升，但政府、事业单位等公共部门的数据仍处于内部整合阶段，社会数据方面也缺乏详细规定，数据开放与共享水平尚需提高。
资金与成本方面
投入资金有限：传统制造企业尤其是中小企业的利润率较低，在数字化转型资金投入方面尤为谨慎，更加关注投资回报，往往缺乏足够的资金投入数字化转型项目。
投资回报不确定：企业投资数字化转型项目一旦没有取得显著效果，会进一步削弱企业对数字化转型的投资动力。
人才短缺方面
专业人才匮乏：数字化转型需要既懂制造业又熟悉数字化技术的复合型人才，但此类人才供应不足，企业培养或引进人才的成本较高。
人才流失风险：即使企业培养了相关人才，也可能面临人才被其他企业挖走的风险，导致企业数字化转型的人才队伍不稳定。
管理与组织方面
管理基础薄弱：企业已经应用了诸多信息系统，但存在基础数据不准确，编码体系不统一等问题，缺乏良好的管理基础会使数字化项目难以达到预期效果。
跨部门协作难：业务部门之间缺乏协作会严重阻碍数字化转型的进程，导致难以实现跨部门的有效协作，进而无法充分享受到数字技术带来的诸多利好。
变革阻力大：数字化转型会带来组织架构、工作流程、人员职责等方面的变革，部分员工可能会对变革产生抵触情绪，增加转型的难度。
外部环境方面
行业规范不完善：数字化服务商水平参差不齐，技术标准不统一，需加强行业规范和引导。
缺乏经验借鉴：制造业的各个细分行业差异很大，企业往往没有可以直接照搬的模板，缺乏可借鉴的经验和专业的指导。
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