技术难度方面，智能制造工程依赖于一系列高端技术的集成应用，包括大数据分析、云计算、机器学习及机器人技术等，每一项技术都有其独特的复杂性，将它们有效融合到一个生产系统中，无疑增加了实施的难度，随着技术的日新月异，企业需不断更新设备和软件，以保持竞争优势，这也进一步增加了技术实施的复杂度。

在人才方面，智能制造工程的成功实施需要跨学科的专业团队，包括数据科学家、软件工程师、自动化工程师及网络安全专家等，这些领域的高技能人才往往供不应求，特别是对于中小企业而言，吸引和留住这些人才是一大挑战。

谈及成本投入，建立和维护智能制造系统需要巨大的资金投入，从购置高端设备到开发定制软件，再到员工培训，每一步都可能涉及大量的支出，企业需在权衡初期投资和长期收益之间，慎重考虑项目的经济可行性。

系统集成也是一大挑战，将不同的技术和设备集成到一个协同的智能制造系统中，是一项极为复杂的任务，这不仅需要高度的技术专业知识，还要求对生产流程有深入的理解，在此过程中，可能会遇到设备兼容性问题、数据格式不统一等预料之外的问题，这些都可能严重影响项目的进度和效果。

智能制造工程虽充满吸引力且潜力巨大，但其实施过程中的困难亦不容忽视，企业在迈向智能制造的道路上需面对技术难度、人才短缺、高昂成本和系统整合等多方面的挑战，唯有通过精心规划、持续投资、跨学科合作及创新策略，企业方能克服这些难题，最终实现智能制造的愿景。