制造業企業數字化轉型的難點和痛點主要集中在以下幾個方面：

一、難點

1. 數據標準缺乏與兼容性：
• 制造業中工業設備種類繁多，應用場景復雜，不同環境下有不同的工業協議，導致數據格式差異較大。
• 缺乏權威的數據標準，使得數據難以兼容和轉化為有用資源，無法充分發揮其價值。
2. 數據安全保障：
• 工業數據安全要求遠高于消費數據，涵蓋設備、產品、運營、用戶等多個方面。
• 一旦數據泄露或被篡改，可能帶來嚴重安全隱患。目前單純依靠技術難以確保數據安全，且相關懲罰措施不到位。
3. 復合型人才短缺：
• 數字化、智能化轉型需要復合型人才，但企業培養成本高、風險大。
• 制造業吸引職業技能人才面臨“找不到、招不來、留不住”的困境。
4. 技術與應用融合困難：
• 傳統制造企業對于信息技術的應用認知還停留在部署IT系統的階段，孤島縱橫、基礎數據不準等問題始終困擾著企業。
• 新興技術如云、大數據、AI、IoT等快速發展，使得傳統制造企業理解、應用這些技術變得更加困難。
5. 資金壓力：
• 傳統制造企業尤其是中小企業的利潤率較低，因此在數字化轉型資金投入方面尤為謹慎。
• 企業投資數字化轉型項目一旦沒有取得顯著效果，會制約進一步的數字化轉型投資動力。

二、痛點

1. 目標不明確：
• 數字化轉型目標的制定涉及企業戰略目標的落地、業務流程的升級、組織架構的調整等各個方面。
• 缺乏清晰的目標體系和轉型策略，會導致數字化轉型工作受阻，管理成本和運營風險增加。
2. 技術與業務溝通不暢：
• 信息化部門建設的系統往往難以被業務部門真正用起來，業務部門說不清楚到底什么樣的系統才符合他們的需求。
• 這導致系統上線后使用效果不佳，業務部門對IT系統的滿意度低。
3. 數據采集與分析能力不足：
• 制造企業在生產到銷售的整個鏈路中積累了大量數據，但這些數據往往分散在不同的系統和平臺中。
• 數據統計口徑不一致、數據顆粒度粗、更新頻率低等問題導致數據孤島現象嚴重，難以直接用于決策支持。
4. 供應鏈協同效率低：
• 制造企業的生產流程被分割成多個獨立環節，缺乏有效的銜接和協同機制。
• 這容易導致訂單處理速度慢、庫存積壓嚴重、交貨期延誤等問題頻發。
5. 員工培訓及學習成本：
• 智能制造升級意味著引入新的技術和設備，這要求員工掌握新的技能和知識。
• 員工需要接受新的技術和設備的培訓，包括理論學習和實際操作訓練，需要投入一定的時間和資源。

綜上所述，制造業企業數字化轉型面臨著諸多難點和痛點。為了克服這些挑戰，企業需要制定明確的數字化轉型目標、加強技術與業務的溝通、提升數據采集與分析能力、優化供應鏈協同效率以及降低員工培訓及學習成本。同時，政府和社會各界也應給予支持和幫助，共同推動制造業企業數字化轉型的順利進行。