制造業進行數字化轉型面臨多方面的挑戰，具體如下：

戰略規劃方面

目標不清晰：許多企業在進行數字化轉型時，沒有明確的目標和清晰的路線圖，難以合理調配資源和精力，導致轉型工作缺乏方向和重點。

缺乏全局意識：數字化轉型不僅僅是技術革新，更是經營理念、戰略、組織、運營等全方位的變革，需要從全局謀劃。但多數企業普遍缺乏詳細的數字化轉型規劃以及確保規劃落地的保障措施。

技術層面

核心技術受限：關鍵工業軟件、底層操作系統、嵌入式芯片、開發工具等技術領域基本被國外壟斷，我國能夠生產的工業傳感器與控制產品大多集中在低端市場，控制系統、平臺數據采集開發工具等領域缺少核心專利。

系統集成困難：企業經過多年傳統信息技術的應用，存在孤島縱橫、基礎數據不準等問題，且隨著云、大數據、AI、IoT 等新興技術快速發展，新舊問題疊加，讓傳統制造企業理解、應用、掌握這些技術變得更加困難。

數據管理挑戰大：

數據標準不統一：工業設備種類繁多、應用場景較為復雜，不同環境有不同的工業協議，數據格式差異較大，不統一標準就難以兼容，也難以轉化為有用的資源。

數據安全風險高：工業數據在采集、存儲和應用過程中一旦泄露或被篡改，會給企業和用戶帶來嚴重的安全隱患，甚至會威脅城市安全、人身安全等。

數據共享水平低：企業對外部數據的需求不斷上升，但政府、事業單位等公共部門的數據仍處于內部整合階段，社會數據方面也缺乏詳細規定，數據開放與共享水平尚需提高。

資金與成本方面

投入資金有限：傳統制造企業尤其是中小企業的利潤率較低，在數字化轉型資金投入方面尤為謹慎，更加關注投資回報，往往缺乏足夠的資金投入數字化轉型項目。

投資回報不確定：企業投資數字化轉型項目一旦沒有取得顯著效果，會進一步削弱企業對數字化轉型的投資動力。

人才短缺方面

專業人才匱乏：數字化轉型需要既懂制造業又熟悉數字化技術的復合型人才，但此類人才供應不足，企業培養或引進人才的成本較高。

人才流失風險：即使企業培養了相關人才，也可能面臨人才被其他企業挖走的風險，導致企業數字化轉型的人才隊伍不穩定。

管理與組織方面

管理基礎薄弱：企業已經應用了諸多信息系統，但存在基礎數據不準確，編碼體系不統一等問題，缺乏良好的管理基礎會使數字化項目難以達到預期效果。

跨部門協作難：業務部門之間缺乏協作會嚴重阻礙數字化轉型的進程，導致難以實現跨部門的有效協作，進而無法充分享受到數字技術帶來的諸多利好。

變革阻力大：數字化轉型會帶來組織架構、工作流程、人員職責等方面的變革，部分員工可能會對變革產生抵觸情緒，增加轉型的難度。

外部環境方面

行業規范不完善：數字化服務商水平參差不齊，技術標準不統一，需加強行業規范和引導。

缺乏經驗借鑒：制造業的各個細分行業差異很大，企業往往沒有可以直接照搬的模板，缺乏可借鑒的經驗和專業的指導。