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當前的車企不僅要面臨國內市場的發展趨勢，還要應對全球市場的快速變化，因此要求車企，必須提高產品開發的能力，縮短產品開發周期，提高產品質量，降低生產與開發成本。但這一要求對于傳統車企來說無疑是個大挑戰，且面臨著一系列的問題，具體如下。

1、內部協同效率低

在企業各大職能部門中，一般會有本業務領域的信息化系統，通過信息化系統構建本業務領域的數據庫和業務流程能力。但這些信息化系統屬于不同的行業領域，供應商和IT架構多樣化，彼此之間數據不通，使得數據成孤島，協同效率低。

2、外部集成率低

汽車行業是一個分工明確的行業，主機廠和供應商各自聚焦不同的領域。對于主機廠而言，不可能所有的零部件都是自己設計開發生產，而是會涉及到大量的與外部供應商之間的協同。當前汽車行業的協同主要以信息化方式為主，主機廠和供應商可能都回信息化系統，但彼此之間并不是在同一個系統中協同，使得其預測能力偏弱。如果能打通客戶訂單、生產訂單帶零部件訂單之間的數據流，通過數字化技術實現精準預測，能大幅提升整車生產和下線交付效率，減少供應商的庫存和成本。

3、端到端集成沒打通

傳統車企在研、產、銷之間并沒做到真正的數據自動關聯和流通。研發部門各項數據還要人員來記錄管理；生產部門無法滿足市場變化快、樣式多的需求，無法靈活調整車型配置和交車周期；銷售端各經銷商無法準確獲得生產部門的庫存狀態、交貨周期及物流實時信息。

4、全局柔性實現還不充分

在柔性制造中，核心考驗的是生產線和供應鏈的反應速度，車企在機器、工藝、產品、運行、供應等方面實現了有限柔性，但離理想中的柔性制造還有差距。

5、工廠精細化運營比較難

車企大部分工廠中每個車間的同類型生產管理系統都可能是由不同的供應商提供的，如MES，涂裝車間的MES是一個供應商、沖焊車間的MES是另一個供應商，供應商的天然競爭關系導致各系統之間的數據全面打通變得非常困難。另外，車間內設備運行、倉儲、人員作業等數據也缺少統一的平臺進行采集、存儲和分析，無法構建數字化、智能化、精益化的數字工廠，造成跨產線以及跨車間的故障無法追溯和重現，設備故障預測等數據智能應用的場景也無法落地，工廠精細化運營根本無法實現。