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目标：分析企业数据管理和数据质量的现状，确定初步数据治理成熟度评估方案。
01为什么制造业数字化水平低 造成这个现状的原因有两点： 一是成本太高。中国最多的就是小企业，小本经营，没什么利润，没什么投入。
工业4.0时代的核心是借助互联网、物联网等技术实现智能制造，进一步释放生产力。 我国早在2015年就提出了《中国制造2025》，为中国制造业的发展规划了蓝图，旨在将我国由制造大国转型为制造强国。
先来看一下中台成熟度的评估图： 从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量和数据生存周期8个能力域阐述了五个等级的具体标准。
四、商业银行如何对自身数字化成熟度进行评估？ 1、为什么要进行数字化成熟度评估？
就像徐工信息化总监所说的那样：“工程机械行业属于典型的‘多品种、小批量、定制化’离散型制造业，面对激烈的全球市场竞争环境、 不断提升的制造及劳动力成本、以及高度的柔性生产要求，加快业务流程数字化、智能化改造提升是必由之路
四、数字孪生成熟度等级 数字孪生成熟度分为“以虚仿实（L0）、以虚映实（L1）、以虚控实（L2）、以虚预实（L3）、以虚优实（L4）、虚实共生（L5）”六个等级。
正处于制造企业数字化建设中的你，是否正在烦恼： 不清楚制造企业数据建设有哪些阶段，无法判断自身处于哪个阶段？也不知道在不同数据建设阶段，具体需要做哪些事情？
今天，我就借助这篇文章为大家深入剖析一波未来工厂的基础知识，包括全球制造业发展动向，制造业数据建设成熟度阶段和建设方案，希望带给大家新的启示！
在这种情况下，数据治理能力成熟度评估提供了一条清晰的导航路径，帮助企业系统地识别和提升其数据治理的实践。
不同制造企业的发展速度不同，信息化基础也不一样，其所处的数字化转型阶段也不尽相同，企业推动数字化转型工作的前提条件就是明确自身所处的阶段，根据中国信通院2020年9月发布的IOMM标准来评估制造企业当前数字化转型的成熟度
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