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制造业数字化转型要抓住制造业运营管理，利用多种数据可视化工具，制造业数据中台等，来帮助制造业自身发展数字化转型，提高制造业生产力。
文/ 帆软数据应用研究院大制造行业资深专家 任敏 公众号：数字化企业 01制造业数字化转型 五大困境 2020年的疫情给大多数制造型企业带来了巨大的冲击，由于供应链的断裂和企业防疫管理不善导致的资金链的断裂以及停工破产不在少数
在当今制造业领域，各种问题始终如影随形。
随着互联网技术的不断进步，工业互联网产业模式应运而生，成为制造业服务化延伸的新引擎。这种模式突破了传统制造业的局限，将服务与产品全生命周期紧密结合，实现了从单一产品制造向提供综合服务的转变。
在数字化转型的浪潮中，工业大数据正成为推动制造业革新的核心动力。它不仅重塑了生产流程，还为企业带来了前所未有的洞察力和竞争优势。
三、 如何应对这些挑战 1、 做好数据基础工作，重视数据资产治理 企业在追求数据分析带来的直接价值的同时，更应深化对数据资产治理战略意义的认识。
而制造业是国民经济的主体、立国之本与强国之基，以数字经济发展拉动制造业增长，加速数字产业与制造业的相互渗透，推动制造业的数字化发展，既是加快数字经济建设的关键一环，也是促进国民经济蓬勃发展的重要举措。
、工业、服务业等传统产业上。
智改数转方案是指通过推动新一代信息技术与制造业深度融合，以数字化技术创新驱动，促进工业经济各种要素资源高效利用，提升企业在设计、生产、管理和服务等各环节智能化水平，加速数字化赋能产业发展。
对于制造业而言，面向个人消费者的行业，例如家电、家居、手机、汽车等行业的企业，制造业数字化转型的压力巨大，转型也相对迅速；而面向企业客户的行业，例如装备制造、能源、零部件、原材料等行业，制造业数字化转型的步伐则相对迟缓
在全球数字化浪潮的推动下，制造业正在经历从传统制造向智能制造的深刻转型。供应链作为链接企业上下游的重要核心，在实现这一转型过程中扮演了不可或缺的角色。
数据孤岛问题 在传统制造业中，由于历史原因和技术限制，各个系统之间往往存在数据孤岛问题。这些系统可能来自不同的供应商，使用不同的技术标准，导致数据难以互通，信息流不畅通。 2.
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