你好，在《中国制造业数字化转型研究报告》报告里对中国制造业数字化转型有具体的介绍，如果需要更加详细的信息，请参考原报告。
需求阶段：企业难以精确定位并传递转型需求，供应商难以 直观给出效果，也难以体现差异化，双方信息不对称，方案选择困难。
部门间配合接洽存难点，技术基础和“尚方宝剑”成关键。
一般来说，制造业数字化转型由供应商同企业内部的管理层、发起部门（IT部门/业务部门/数字化部门）和其他协同部门 进行联动。其中管理层负责战略确定和项目落地的决策权，发起部门的职责是辅助落地、辅助培训、运营维护及信息传递， 承担的是“领头人”和“信使”的角色；而协同部门承担的是“体验官”的角色。在此联动过程中，理想的路径是管理层 下发足够话语权给发起部门（“尚方宝剑”），发起部门能充分了解业务部门核心需求，且现有信息化水平能够支持后续 运维等。但从发起到执行，从战略确定到实施落地，路径的各个环节都可能涉及到“人”的冲突：包括管理层不放权、IT 部门业务经验缺乏、业务部门技术能力的不足，以及企业内各部门间需求的难梳理、难对接、难统一等问题。
需求变、急求成、急见效等因素造成供需双方存在长时间、 多轮次的拉锯，甚至会引爆成为重要矛盾。
企业进行数字化转型的心态往往有以下几类：1）对于刚需性不强的企业，面对转型的不确定性，企业希望投入最少的成 本来试错，后期如果有效就再逐步铺设。2）对于刚需性强的企业，往往以单个或多个模块化展开，此时涉及资金基本上 以百万量级算，执行周期至少3个月起，具有费用高、周期长的特点。在这种背景下，发起人往往面临着“需求变更、怎 么还没有完成、怎么还没有明显效果、怎么跟领导交代、钱花的值不值”等多种“拷问”，伴随而来的就会出现供需双方 就“需求vs成本vs时间、时间vs成果vs效果、成本vs效果”等多种问题进行拉锯，这种内在、重复的阻力造成转型难。
老旧设备采集难、数据协议多难统一匹配、模型开发难等是 制造业企业数据采集管理的主要难点。
生产相关数据主要流转路径是：数据感知/采集-数据集成（包含传输与接入）-数据治理-数据存储与应用几个阶段。难点 主要存在于前3个阶段：1）数据采集阶段：需要优先思考采集什么数据有用，然后就是针对老旧设备数据采集改造是否可 行。2）数据集成阶段：存在不同采集途径、同一采集途径不同采集工具、同一类型工具不同厂商其数据协议不同的问题， 数据互联互通难。3）数据治理阶段：生产相关数据的高实时性、强关联性对模型开发及应用要求高。
应用数字化的思想贯穿工作与管理方能实现数字化转型价值。
数字化转型不是目的，其主要目的是通过挖掘企业数据价值赋能企业管理、运营、产品和服务，进而实现降本增效、拓展 新的商业模式等目标。因此，企业数字化转型后的使用及持续更新非常重要。对于使用，有2点需要注意：1）应用广度： 是否自上而下的推动数字化的工作理念与工作方式？2）数字化深度：是否更大程度促进IT和OT的融合，并挖掘其价值？
