随着计算机网络技术的逐步发展，企业的信息化系统也是逐步建设完善的。企业的大部分信息系统建设初期缺少自觉统一的规划部署，企业只能根据自身的发展需要来不断建成完善具体的业务系统。从单独业务来看，每个相关的业务系统可能都运行良好，且积累了大量基础数据。但是，由于解决业务不同，采用的系统架构不同，系统运行环境不同等等相关因素的制约，造成大量数据资源分布在各个应用系统内，形成“数据孤岛”现象。这种现象严重制约了数据的共享与利用。
综上所述，虽然现有工业系统中的数据量已经非常巨大，但是由于缺乏长远规划，对数据的维护、分析、分享等造成了制约。如何消除企业发展过程中的“数据孤岛”现象，提高工业数据的可用性，成为企业信息化建设中亟待解决的问题。
1. 信息化程度低，安全性差，迫切需要实现信息的自动采集与管理，提升管理效率。
2. 企业车间可视化程度差，车间设备实时信息存在面向管理层的滞后传递以及不可见问题。
3. 企业各个系统相互独立，数据分享能力差，自动化程度低，难以实现系统融合。部门流通共享不充分，无法形成发展合力，亟待拓展和深化。
4. 现场设备与工艺要求存在异常情况无法及时校准处理，生产设备数据一致性管理混乱。
5. 部分数据仍需人工进行现场抄写，数据准确性受人为因素影响大。同时，大量的数据抄写工作大大占用了现场人员的工作时间，造成工作效率底下。
6. 企业数据底账不清，不同数据不匹配、不互认、数据失真，一致性差。
7. 部分系统老旧，本身已经存在问题，系统可维护性差，数据准确性难以保证。无法对现场人员工作起到有效参考，迫切需要梳理各个老旧系统，发现问题。
8. 数据传递流程混乱复杂，“数据孤岛”现象明显，难以形成企业自己的生产大数据。
9. 现场生产管理缺乏数据支撑，进行技改也无法把握明确的优化方向。现场需求不明，底数不清、对接困难等等问题频发。
10. 数据分析能力弱，无法准确定位追溯问题用来优化流程和进行决策。迫切需要对全厂的数据进行梳理优化，建立企业的大数据库，激活企业的数据价值。
2. 生产监控与信息化管理
3. 数据分析与工艺优化
4. 质量管理数字化
