制造业数字化转型的重点可归纳为以下五个核心维度，结合政策导向与企业实践，需重点关注：
遵循“规划-实施-评估-优化”循环（PDCA模型），制定分阶段目标，由单点突破向综合集成跃升。
开展企业数字化水平诊断，识别痛点场景（如生产调度、质量追溯），明确优先级。
龙头企业：主导产业链协同，打造工业互联网平台赋能中小企。
中小企：从“小快轻准”解决方案切入（如SaaS工具降本）。
智能生产：通过物联网+AI实现设备互联、智能排产、能耗监控；离散制造重点突破质量检测、全流程追溯等20类场景。
产业链协同：构建跨企业数据通道，优化供应链响应效率。
工业互联网平台整合大数据、AI模型，驱动预测性维护与柔性制造；
探索数字孪生、大模型在研发仿真、远程运维的应用。
设立首席数据官（CDO）或专职部门，统筹转型资源；
调整激励机制，培养“技术+业务”复合人才。
统一数据标准，建立实时看板支持管理闭环；
推动业务流程全链路在线化，破除部门壁垒。
龙头企业输出“链式改造”方案（如海尔卡奥斯平台）；
构建“产业大脑+未来工厂”区域生态（浙江、重庆模式）。
通过跨境数据合规管理、海外供应链数字化（如冷链物流），支撑品牌出海。
建设智慧园区，集成管理、服务、数据三大平台；
推进5G、算力网络覆盖，夯实数字底座。
应用清洁生产技术降低碳排放；
利用政府补贴、设备更新资金降低转型成本。
2025年智能制造将向多层次平台化发展，大模型加速渗透质检、运维等场景，企业需构建自主数据壁垒应对竞争。
