一、总体要求

推动制造业企业数字化转型是一项(xiang)系统工程，要以企业发展实际为出发点、以解(jie)决企业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产率为导(dao)向、以场景(jing)数字化为切入点，综合考虑技术成熟度、经济(ji)可行性(xing)、商业模式可持(chi)续性(xing)，精(jing)准识别数字化转型优先领域和重(zhong)点方向。深化新一代信息技术融合应用，加快产业模式和企业组织形态变革，提升企业核(he)心竞争力，促进(jin)形成新质(zhi)生产力。

坚持(chi)整体谋划，分步实施。遵循“规划-实施-评估-优化”持(chi)续改进(jin)的管理方法，制定企业数字化转型规划，明(ming)确转型方向和目标，由点及(ji)面、由浅及(ji)深、由易及(ji)难分步推进(jin)数字化转型。

坚持(chi)问题导(dao)向，系统推进(jin)。聚焦需求侧共性(xing)问题找准转型切入点，分行业构建体系化的数字化转型场景(jing)图谱，明(ming)确推进(jin)路径(jing)，提升通用工具产品供给能力，以场景(jing)转型之“和”形成企业整体转型之“解(jie)”。

坚持(chi)需求导(dao)向，分类施策。立足大中小企业发展实际和个(ge)性(xing)化转型需求，明(ming)确不同类型企业的数字化转型重(zhong)点和策略，形成差异(yi)化的转型实施方案，引导(dao)大中小企业协(xie)同转型和融通发展。

坚持(chi)市场主导(dao)，政府引导(dao)。充分发挥市场在资源配置中的决定性(xing)作用，引导(dao)数字化要素向制造业企业集聚，以规模化应用畅(chang)通供需循环。更好发挥政府引导(dao)作用，强化标准、人才、产融等政策保障，形成转型推进(jin)合力。

二、分步组织实施

(一)制定转型规划

企业综合利用两化融合管理体系、数字化转型成熟度、智能制造成熟度、中小企业数字化水平评测等参(can)考标准开展评估诊断(duan)，系统梳(shu)理企业自动化、信息化基础条件，准确摸清企业数字化发展实际情况，识别转型痛点需求和应用场景(jing)，开展投入产出测算和风(feng)险评估，明(ming)确转型目标和方向。结合系统工程(MBSE)方法论编制规划方案，体系化设计数字化转型的目标愿景(jing)、任务框架、系统架构、技术路线、标准体系、实施任务、投入预算和保障条件，建立分阶(jie)段(duan)子任务和实施项(xiang)目清单，为下一步组织实施提供清晰明(ming)确的方向内容(rong)。

(二)组织落地实施

企业系统加强组织和条件保障，结合条件设置首席信息官(CIO)、首席数据官(CDO)等岗位，组建专门的数字化转型队伍，持(chi)续加大数字化投入。引导(dao)全员强化数字化理念，持(chi)续提升互联网思维、大数据思维，推动基于数据的产品创新，优化产品数据服(fu)务。按需遴选外部服(fu)务商，强化软件开发商、自动化集成商、平台(tai)服(fu)务商的深度整合，形成系统实施推进(jin)合力。高标准推进(jin)项(xiang)目实施，深度介入外包开发过程，强化过程监督、质(zhi)量管控(kong)和知识产权(quan)保护，推动数字化项(xiang)目与企业业务更好适配融合，充分运用新一代信息技术提高精(jing)益管理能力、提升运营效率，不断(duan)优化数字化转型实施效果。

(三)开展成效评估

企业以经营目标改善和业务流程优化为导(dao)向，开展转型绩效评价，聚焦营收增长率、利润(run)率、研发周期、生产运营效率、库存周转率、客户(hu)满意(yi)度等指标，梳(shu)理总结转型目标达成情况，提出优化改进(jin)方向。开展数字化能力评价，聚焦系统易用性(xing)、标准符合性(xing)、数据质(zhi)量水平等指标，梳(shu)理总结存在的问题，提出改进(jin)措施。成效评估可采(cai)用自评估或第三方评价等方式，企业参(can)与评估人员应涵盖(gai)企业管理者、各业务部门责任人以及(ji)一线技术工人。

(四)推进(jin)迭代优化

企业根据数字化成效评估结果，针(zhen)对转型实施中的短板和不足，迭代解(jie)决方案版本，强化安全防护，优化实施效果。立足自身战略定位和业务发展方向，进(jin)一步制定下阶(jie)段(duan)数字化转型目标和任务，统筹推进(jin)场景(jing)数字化改造和业务数字化升级，持(chi)续强化全流程精(jing)益管理水平，实现数字化转型的螺旋式提升。

三、聚焦场景(jing)突破

(一)强化研发设计云端协(xie)同

引导(dao)企业开展云端研发设计，按需订阅产品设计、仿真模拟等软件服(fu)务，提升产品仿真效率，降低软件运维成本。推动企业开展协(xie)同研发设计，特别是鼓励以高端装备为代表的制造业企业建设协(xie)同设计平台(tai)，强化设计协(xie)同，鼓励配套零部件企业使用平台(tai)，缩短产品设计周期。鼓励企业探索智能研发新应用，开发“人工智能+”研发设计软件，构建设计模型、仿真模型等数据集，开展模型训练，发展创成式设计、实时仿真等创新应用，加速(su)新产品研发。

(二)推动生产过程智能转型

引导(dao)企业开展生产全过程的透明(ming)化管理，鼓励部署基于工业互联网平台(tai)的订单管理、设备管理、质(zhi)量管理等轻量化工业APP，提升生产过程的数字化管控(kong)能力。引导(dao)流程工业企业部署先进(jin)控(kong)制系统(APC)、实时优化控(kong)制系统(RTO)，推广基于数字孪生的生产决策管控(kong)应用，通过贯通数字主线提升生产工艺、装备调参(can)、物料平衡等生产作业的智能化水平。引导(dao)离散工业企业实施基于模型的系统工程，基于工业互联网平台(tai)打通设计、排程、加工、检测等数据流转，发展“人工智能+”外观设计、排程排产、缺陷检测等新模式，通过模型传递(di)持(chi)续提升生产效率和产品质(zhi)量。鼓励企业基于实时数据开展节能降耗、减(jian)碳环保、安全生产等领域探索实践(jian)，以数字化提升企业绿色化、安全化水平。

(三)加速(su)运维服(fu)务模式创新

引导(dao)企业在客户(hu)管理、售后服(fu)务等领域率先应用生成式人工智能技术，降低服(fu)务成本、提高服(fu)务效率。鼓励企业开展存量设备管理优化，实时采(cai)集分析设备运行数据，探索推动人工智能在设备运维场景(jing)落地，开发实时监测、运行优化、自动告警和预测性(xing)维护等应用，保障设备的高效运行和安全稳定。鼓励企业挖掘设备和产能潜在价值，基于工业互联网平台(tai)共享设备信息和闲置产能，发展融资租赁、供应链金融、共享制造等增值服(fu)务。创新基于数据的产品服(fu)务化、工程服(fu)务化和知识服(fu)务化等服(fu)务模式，推动企业向产业链价值链高端跃升。

(四)促进(jin)经营管理流程优化

引导(dao)集团型企业建设统一的经营管理平台(tai)，开展端到端的流程重(zhong)构和组织优化，实现基于平台(tai)的跨(kua)层级、跨(kua)企业协(xie)同管理。引导(dao)企业基于人工智能、大数据等技术重(zhong)构和集成商业智能(BI)，通过办公自动化(OA)、企业资源计划(ERP)、客户(hu)关系管理(CRM)等不同业务信息系统，开展经营数据汇聚和经营分析模型应用，实现基于模型的智能决策。鼓励企业通过数字化手段(duan)优化财(cai)务管控(kong)流程，通过财(cai)务系统与业务系统集成，实现业务活动全流程资金及(ji)时响应。

(五)提升供应链弹性(xing)和韧性(xing)

引导(dao)企业构建基于工业互联网平台(tai)的多级供应商采(cai)购管理系统，基于模型优化供应资源结构，及(ji)时备份关键(jian)供应节点，保障供应持(chi)续稳定。基于数字化平台(tai)开展订单全流程跟踪，基于数据优化仓储布局和出入库管理，基于模型算法设计优化供应物流网络，实现订单精(jing)准配送和准时交付。全维度绘(hui)制客户(hu)画像，开展产品全流程信息追(zhui)溯，实时响应客户(hu)产品维保需求，提升售后服(fu)务水平和交付质(zhi)量。利用大数据建模构建供应链风(feng)险预测分析和评估诊断(duan)模型，基于模型对供应链风(feng)险精(jing)准识别和应急防控(kong)。

(六)探索跨(kua)场景(jing)集成优化

引导(dao)行业龙头企业绘(hui)制重(zhong)点行业、重(zhong)点产业链数字化转型场景(jing)图谱，推动产业链环节的模块化表达，引导(dao)企业开展跨(kua)场景(jing)数据、模型流转应用探索，带动上下游工具打通、数据互连、模型互认，建立功(gong)能完备的产品工具体系，实现跨(kua)场景(jing)环节的协(xie)同优化。引导(dao)企业开展产品全生命周期管理，构建基于模型的系统工程(MBSE)方法开展产品模型在需求、设计、分析、验证等集成管理，提高产品设计、生产、运维一体化管理水平。鼓励企业基于数据和模型重(zhong)塑业务系统、创新商业模式，打通用户(hu)需求和企业产能、研发设计和售后服(fu)务之间的数据流，发展大规模定制化生产、产品全生命周期管理等新模式。引导(dao)企业开展工业操作系统转型升级，提升工业操作系统产业链供应链安全和韧性(xing)水平。

四、强化分类推进(jin)

(一)行业龙头企业引领“链式”转型

行业龙头企业充分发挥引领带动作用，以提高产业链协(xie)作效率和供应链一体化协(xie)同水平为导(dao)向，增强产业链供应链竞争力，带动上下游企业协(xie)同转型。建设面向行业或产业集群的工业互联网平台(tai)，开发标准化、模块化、解(jie)耦化的数字工具，打造贯通工具链、数据链、模型链的数字底座(zuo)。引导(dao)上下游企业开放制造能力、设计创意(yi)、专业知识，推动订单协(xie)同、研发协(xie)同和服(fu)务协(xie)同，提升社会制造资源配置效率。鼓励龙头企业强化产业链供应链安全预警分析，提升风(feng)险联动预测和协(xie)同处置能力，增强产业链供应链韧性(xing)和风(feng)险防范能力。

(二)大型企业加速(su)“整体”转型

大型企业坚持(chi)系统思维、创新引领，制定转型整体规划，推进(jin)全流程、全场景(jing)、全链条数字化转型。建设工业互联网平台(tai)，提升数据采(cai)集、知识沉淀(dian)、业务打通、生态搭建等能力，实现数据驱动的智能生产决策和运营深度优化。创新组织管理模式，推动管理架构从科层制向柔性(xing)组织转变，构建网络化、扁平化、开放化的新型组织体系，探索基于实时数据的动态管理、透明(ming)管理，加快企业管理模式变革。创新业务模式，构建研发设计、生产制造与供应链协(xie)同的制造体系，探索用户(hu)个(ge)性(xing)需求与设计制造精(jing)准对接的机制创新，推动面向质(zhi)量追(zhui)溯、设备健康管理、产品增值服(fu)务的服(fu)务化转型，培育新的业务增长点。

(三)中小企业实施“梯次”转型

中小企业坚持(chi)因“企”制宜(yi)、重(zhong)点突破，评估转型潜在价值和可行性(xing)，明(ming)确转型优先级。专精(jing)特新“小巨人”企业等基础较好的中小企业应加强关键(jian)业务系统部署应用，围(wei)绕产品数字孪生、设计制造一体化、个(ge)性(xing)化定制等复杂场景(jing)开展系统化集成改造，提升企业竞争力。省级专精(jing)特新中小企业、规上工业中小企业应以需求迫切的场景(jing)为突破口，实施重(zhong)点场景(jing)深度改造。小微企业应考虑自身资源条件限制，开展普惠性(xing)上云用数赋智，积极上云上平台(tai)，充分利用工业互联网平台(tai)的云化研发设计、生产管理和运营优化等订阅式产品服(fu)务，实现业务系统向云端迁移，提升企业经营水平。强化与龙头企业的标准适配、信息共享、业务协(xie)同，全面融入产业链供应链。

五、强化政策保障

(一)加强组织落实

工业和信息化部、国务院国资委、全国工商联加强工作协(xie)同，充分发挥两化融合相关管理机制作用，统筹推进(jin)各项(xiang)工作。各地相关主管部门积极开展指南宣贯，结合实际制定出台(tai)配套政策，先行探索场景(jing)数字化转型试点，打好政策“组合拳”。鼓励行业协(xie)会、科研院校等加强联合，挖掘行业转型需求和典型应用案例(li)，推动制造企业与软件开发商、自动化集成商、平台(tai)服(fu)务商等基于图谱实现精(jing)准对接。

(二)加大政策支持(chi)

有关主管部门要充分发挥现有专项(xiang)资金作用，推动金融机构创新符合企业转型需求的金融产品和服(fu)务，带动地方政府、创投机构及(ji)其(qi)他社会资金，加大对制造业企业数字化转型领域支持(chi)力度。鼓励地方依托(tuo)制造业新型技术改造城市试点、中小企业数字化转型城市试点，开展制造业数字化转型图谱建设、标准制定、设备更新、首版次软件培育、供需对接等工作，为制造业企业数字化转型提供政策资金支持(chi)。实施制造业企业科技成果应用拓展工程，着力提升产业链韧性(xing)和安全水平。

(三)健全标准体系

鼓励各类标准化组织、科研院校、骨干企业等编制制造业数字化转型标准体系，制定产业链数字化场景(jing)编码索引，围(wei)绕基础共性(xing)、典型场景(jing)、解(jie)决方案等方面，梳(shu)理关键(jian)亟需标准清单，明(ming)确推进(jin)路线图和时间表，强化数字化转型标准供给，促进(jin)数字化解(jie)决方案的标准化适配和规模化复制。支持(chi)各地开展数字化转型“标准+”工作站、“标准周”、标准化宣贯会等活动，推动一批成熟易用的数字化转型标准发布实施，推广数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)等国家标准应用，以国家标准引领传统产业优化升级。

(四)完善服(fu)务支撑(cheng)

鼓励行业龙头企业联合数字化转型服(fu)务商等主体，打造标准化、低成本、可复用的解(jie)决方案，形成服(fu)务商资源池。加快培育一批深耕行业的专业软件开发商、自动化集成商和平台(tai)服(fu)务商，探索孵(fu)化一批提供数据确权(quan)、流通交易、收益分配、安全治理等服(fu)务的数据商和第三方专业服(fu)务机构，开展服(fu)务商分类分级评价规范标准研制及(ji)贯标。依托(tuo)创新中心、公共服(fu)务平台(tai)等，建设一批“创新实验室+公共服(fu)务平台(tai)”的制造业数字化转型服(fu)务载体，打造线上线下协(xie)同、“省-市-县”多级联动、全链条转型服(fu)务贯通的数字化转型服(fu)务体系。

(五)加强试点推广

树立数字化转型企业标杆，聚焦技术实力强、业务模式优、管理理念新、质(zhi)量效益高的行业龙头企业、独角兽企业、专精(jing)特新中小企业和高新技术企业，打造一批“数字领航”企业。开展国有企业数字化转型试点企业建设，探索形成一批可复制可推广的数字化转型路径(jing)。制定发布重(zhong)点行业、重(zhong)点产业链数字化转型场景(jing)图谱参(can)考指引，基于场景(jing)图谱开展数字化转型通用工具及(ji)典型案例(li)遴选，聚焦物料数字化、工具数字化、数字化“中间件”、数字化边缘节点、数字化企业管理软件等方向，选择一批技术领先、通用性(xing)强、标准化程度高的数字化通用工具和产品，为制造业企业数字化转型提供工具支撑(cheng)，通过标准化工具产品加速(su)制造业企业数字化转型。

(六)强化数据驱动

鼓励龙头企业建设高质(zhi)量工业数据语料库，支撑(cheng)工业人工智能训练和应用推广，挖掘工业数据潜在价值。推进(jin)国家工业互联网大数据中心建设，建立多级联动的国家工业基础大数据库、行业数据库，推进(jin)产品主数据标准建设，打造工业数据空间，推动数据便捷高效流通。

(七)加强安全保障

健全工业企业网络安全管理制度，深入实施工业互联网安全分类分级管理，建立健全定级防护、评估评测、监测预警、信息通报、成效评价等工作机制，指导(dao)企业落实《工业控(kong)制系统网络安全防护指南》相关要求，开展重(zhong)要工业控(kong)制系统识别认定，构建工控(kong)安全评估体系。督促企业落实《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法(试行)》等法律政策要求，加强重(zhong)要数据识别与备案，做好数据分类分级保护和安全风(feng)险评估，强化风(feng)险监测预警和应急处置能力，切实提升工业数据安全防护水平。

(八)建设人才队伍

指导(dao)制造业企业开展全面数字素养技能提升行动，强化复合型人才培养，为数字化转型提供有力支撑(cheng)。深化产教融合，支持(chi)数字化转型领域“新工科”专业建设，建立校企联合培养机制，鼓励企业积极参(can)与，持(chi)续壮大专业技术型和复合型人才队伍。探索建立数字化转型人才需求预测和信息服(fu)务平台(tai)，搭建人才供需桥梁，促进(jin)人才高质(zhi)高效匹配和顺畅(chang)有序流动。健全数字化转型领域人才评价机制，充分调动和激发人才队伍的积极性(xing)和创造性(xing)，营造良好的人才发展环境。