智能制造的典型误区:智能制造就是建立无人工厂和黑光工厂；智能制造是机器换人；智能制造就是建立自动化生产线；智能制造=人工智能AI+制造业；机器人越多，智能水平越高。多品种小排量企业不要盲目搞无人工厂。
　　智能制造有一个误区:强调自动化，忽视数字化；不重视设备联网和生产线数据采集，很难实现生产过程的可视化和透明化；自动控制系统应用广泛，但数字技术的应用相对落后；信息化与自动化系统脱节。
　　智能制造有两个误区:强调单机自动化，忽视系统柔性。许多制造企业非常重视采购数控加工中心或自动加工设备。很多企业都配备了工业机器人进行装卸，但往往是单机自动化。柔性制造系统MES或柔性制造单元尚未应用，生产过程需要人工处理，导致智能装备在制品库存和OEE低。
　　智能制造有三个误区:强调局部改造，忽视整体优化。很多企业非常重视对瓶颈工位或耗费劳动力较多的工位进行自动化改造，推行“机器换人”。这种方式虽然可以减少人工，提高单个工位的效率，但对生产线整体效率的提高意义不大，往往瓶颈工序转移到其他工位。
　　智能制造存在四个误区:强调单元制应用，忽视整体规划和系统集成，管理者应用几十年，工业软件功能不断细化，制造企业业务覆盖面更广，企业使用的信息系统越来越多。很多企业往往为了解决某个问题或某类问题，满足某个业务部门或业务流程的需求而建立一个信息系统，这是“令人头疼的”，缺乏整体规划，导致系统之间功能重叠。

　　智能制造存在五大误区:强调建设，忽视运维。制造企业在推进智能制造的过程中，普遍存在重建设、轻运维的问题。在系统采购和实施阶段，企业会进行需求分析、系统评估、可行性分析和标书选择，重大项目的高层领导也会参与决策过程，投入大量的人力、物力和财力。但系统上线后缺乏持续运维，应用软件多年未维护升级，系统功能与实际业务流程的匹配度越来越大，难以发挥系统价值。自动化生产线也存在维护不及时、故障率高等问题。
　　智能制造存在六大误区:强调数字化设计，忽视数字化仿真和优化。近年来，数字化设计软件在系统应用中得到了广泛的应用，一些企业已经扩展了数字化技术的应用。但是，仿真技术的应用还处于初级阶段，主要是针对运动仿真、结构和流体的模拟和验证。仿真驱动设计和多物理仿真分析优化设计尚未实现，仿真应用不系统，缺乏仿真规范、仿真流程和材料数据库的管理。
　　智能制造存在七大误区:重视信息系统的应用，忽视数据价值和管理提升的体现。许多制造企业在数字化转型过程中应用了许多信息系统，但系统应用的效果和价值参差不齐。一方面，虽然企业信息系统的应用领域不断扩大，但企业缺乏对系统数据本身的分析，数据的价值没有得到充分挖掘，难以支持企业决策；另一方面，企业希望利用信息系统来管理大部分业务问题，但在建设信息系统时却忽略了企业需要实施的管理改进，业务管理的规范和标准非常不完备，导致系统的应用效果达不到预期。
　　智能制造有八大误区:强调展示，忽视实用。在国家大力推进智能制造的背景下，一些企业不惜重金建设豪华的智能工厂，各种智能设备和信息系统一应俱全，包括BI、ERP、PLM、MES、SRM、知名品牌的CPS生产和物流仿真系统、自动化立体仓库、AGV、自动化生产线、生产指挥中心等。，并建立了专门的智能制造展厅和车间。但在实用性上明显不足。