投资失误：在追求高效生产和自动化程度的过程中，很多企业忽视了技术成熟度和市场需求的匹配。他们投入巨额资金购买先进设备和系统，但这些设备未必适应当下的生产环境，或者市场对所推出的产品没有足够的需求。这导致了一些智能制造项目成为沉重负担，甚至“智能制造工程后悔死了”。
技术过时：随着科技日新月异，不断有新的技术和标准出现，而一些投资于老旧技术或不符合行业趋势的智能制造项目往往无法持续运营。一旦发现问题，这些项目很难进行升级，因为成本高昂且需要重新评估整个生产流程。
人工操作依赖：虽然目标是实现完全自动化，但实际上许多智能制造系统仍然需要大量的人工干预。这种情况下，提高效率、降低成本等初衷就被打乱了。此外，当系统出现故障时，由于缺乏专业人员维护能力，更容易造成停机损失。
数据安全隐患：随着越来越多的数据进入网络，保护这些数据变得尤为重要。不恰当处理数据安全问题可能导致严重后果，如信息泄露、商业秘密丢失等。而对于那些未能妥善解决这一问题的问题性质强烈，“智能制造工程后悔死了”并非夸张之词。
员工培训不足：实施新一代工业机器人或复杂控制系统通常要求员工接受相应培训。但由于资源分配不均，有些企业未能提供充分的教育支持，因此无法有效地将员工转型到新的工作角色中去。这限制了公司能够最大化利用新技术带来的潜力。
环境影响考量不足：为了追求更快更好地生产，大量使用电力而忽略了环境影响。在某些情况下，这种做法可能会加剧能源消耗，并对生态平衡产生负面作用。因此，对于那些只关注短期经济效益而忽视长期环保影响的问题性质强烈，“智能制造工程后悔死了”的说法同样合理。
