智能制造：多重困境与五大难点( 二 ) 本文转自：中国工业报当前

4 ? 算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，过程离不开算法开发。而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要求有IT技术思维。目前，我国在算法开发的资源上还存在很大差距。
5? 管理和组织的变革。一方面，智能制造基于数据可实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有金字塔管理体制结构。因此来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到比较好的组织管理方式及组织文化。

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基于以上原因，智能制造还有很长一段路需要走。其中有三点亟须创新和突破：
一是在技术上需要自主研发，突破装配和软件技术的瓶颈，同时关注整个生态链中的核心技术。
二是在管理上需要推动组织和管理的变革，以适应信息技术带来的管理变化。
【智能制造：多重困境与五大难点】三是在智能化道路上需要引入系统工程、顶层设计，才有可能实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合。