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工厂数据化管理不足主要表现在以下几个方面：
缺乏实时监控和测量设备运行数据的系统，没有对设备进行持续监测的管理方式，缺少生产数据存储和分析等。
员工可能只是将数据写入表格或本地软件，无法存储、过滤和分析数据，还有大量的文件使用手工备份和存档，难以进行数据整合和利用。
缺少有效的数据分析和应用，工厂管理者难以对生产过程进行更加准确的掌控，无法发现潜在的问题或优化机会。
生产过程中可能存在多个部门、无线电池厂商和客户等各方共同工作，但缺乏信息共享，导致数据孤立和信息交流不充分。
生产过程可能因为没有类似检查打印机或重构代码的从头开始的规定而杂乱无章，造成流程不透明、人员管理混乱，可能导致品质低下和工效不好。
工厂的数据化管理不足会导致生产过程的流程不透明、效率低下、品质不可控以及管理混乱，阻碍工厂实现更好的生产和效益。因此，企业应该借助数字化技术对生产过程进行持续监测和管理，完善数据收集和分析系统，加强信息共享和沟通，进而提高工厂整体管理水平和生产效率。
#企业的数据治理流程会遇到哪些挑战,又该如何处理?#
