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制造业如何进行数字化转型?
确保网络基础设施和数据存储能力：传统工业制造企业需拥有高效稳定的网络基础设施和数据存储能力，为数据的采集、传输和处理提供必要的支持，奠定数字化技术应用的基础。
第五阶段：全面转型 当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后，必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接，实现智能化的全面转型。
在5G+智能制造解决方案方面，联想通过部署5G专网，提升了制造执行系统（MES）的过站效率，加快软件下载速度，并增强了AR智能分析能力。联想集团高级副总裁关伟建议，企业应积极采用工业互联网，加快数字化转型，以降低成本和提高效率。
数字化转型第一要务是实现标准化 通过术语定义、参考架构、评估模型等基础性标准的规范，新概念和新技术才能得以真正的实施，行业内部合力加速行业数字化转型。企业着手实施数字化改造之前，需要在企业内部率先完成标准化，建立统一的数据标准体系，为实现内部数据的互联互通提供保障。
利用物联网、大数据等技术，对企业设备进行感知监测和数据采集，实现远程监控和管理。同时，通过互联网技术实现设备之间的信息交换和共享，提高整个工厂系统的运行效率。
传统工业制造企业要实现数字化转型，需要明确战略、建设基础设施、数据驱动决策、推动物联网技术应用、建设数字化工厂，并进行组织文化和结构的改变。这样的转型将有助于企业实现数字驱动和高价值管理的目标。可选择将工业制造企业与数字孪生技术相结合，进一步加速数字化转型并实现高价值管理。
制造业数字化转型的核心是什么
数字化转型的核心环节有敏捷工作方式、敏捷数字工作室、工业互联网基础架构、技术生态系统、工业互联网学院、转型办公室。敏捷工作方式 敏捷工作方式是指企业基于敏捷原则，进行快速迭代更新并持续交付。
数字化转型的三个核心是以客户为中心、数据为核心、创新为导向等，具体详解如下：以客户为中心：数字化转型的第一大核心原则是以客户为中心。客户是企业存在的根本，只有满足客户需求和提供优质的客户体验，才能赢得客户信任和忠诚，实现业务的可持续发展。
数字化转型的核心要素包括： 数据驱动决策：转型强调利用数据分析来支撑决策制定，通过先进的数据分析和人工智能技术，提升决策的效率和精准度。企业能够借助数据洞察市场趋势、消费者行为以及运营效率，从而作出更加科学的战略部署。
制造业进行数字化转型时,如何使用创新和新业务模式?
基于服务的业务模式：转向服务导向模式，例如提供产品作为服务（PaaS）或通过订阅模式提供服务。这包括维护、监控、数据分析和咨询服务。定制化和按需生产：利用数字化技术实现更高水平的产品定制化，以满足个性化市场需求。这可以通过灵活的制造系统和3D打印技术实现。
转型要点如下：对B端企业：产品生命周期管理软件平台，支持敏捷开发，提升品质和服务，如工业设备制造。 对C端企业：端到端的订单管理与供应链协同，如消费电子产品销售。创新业务模式型企业：生态链协作与C2B创新这类企业通过与产业链伙伴的紧密合作，实现C2B模式。
传统工业制造企业要实现数字化转型，需要明确战略、建设基础设施、数据驱动决策、推动物联网技术应用、建设数字化工厂，并进行组织文化和结构的改变。这样的转型将有助于企业实现数字驱动和高价值管理的目标。可选择将工业制造企业与数字孪生技术相结合，进一步加速数字化转型并实现高价值管理。
增加收益 数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷，提高业务不同方面的透明度，员工和管理层可以通过模式识别，趋势评估和数据驱动型改进，从而实现最大限度地降低成本，轻松增加收入。提高用户体验 数字化转型的成功与否核心是客户，提高了用户的体验，意味着转型有价值。
对于制造业企业而言，在制造业的生产制造环节中融入数字基因是转型过程中的关键一步，借助一套完备的信息化系统让制造业数字化、网络化、智能化更加深入，建设完备的产业数字化转型支撑服务体系，助力精益生产模式落地，加快制造业企业建设黑灯工厂的步伐。
