一、总体(ti)要求

推动制造业企(qi)业数字(zi)化转型是一项系统(tong)工程，要以企(qi)业发展实际为出发点、以解决企(qi)业痛点难点问题为目标、以提升全要素生产(chan)率为导向、以场景数字(zi)化为切入点，综合考(kao)虑技术成熟度(du)、经济可行性、商业模式可持续(xu)性，精准(zhun)识别数字(zi)化转型优先领域和重点方向。深化新一代信(xin)息技术融合应用，加快(kuai)产(chan)业模式和企(qi)业组织形态变革，提升企(qi)业核心竞(jing)争力，促进形成新质生产(chan)力。

坚持整体(ti)谋划，分步实施。遵循“规划-实施-评估-优化”持续(xu)改进的管理方法，制定企(qi)业数字(zi)化转型规划，明确转型方向和目标，由点及(ji)面、由浅及(ji)深、由易(yi)及(ji)难分步推进数字(zi)化转型。

坚持问题导向，系统(tong)推进。聚焦需求侧共性问题找准(zhun)转型切入点，分行业构建体(ti)系化的数字(zi)化转型场景图谱，明确推进路径，提升通(tong)用工具产(chan)品供给能力，以场景转型之“和”形成企(qi)业整体(ti)转型之“解”。

坚持需求导向，分类(lei)施策。立足大中小企(qi)业发展实际和个性化转型需求，明确不同类(lei)型企(qi)业的数字(zi)化转型重点和策略(lue)，形成差(cha)异(yi)化的转型实施方案，引导大中小企(qi)业协同转型和融通(tong)发展。

坚持市场主导，政府引导。充分发挥市场在资(zi)源(yuan)配置中的决定性作用，引导数字(zi)化要素向制造业企(qi)业集聚，以规模化应用畅通(tong)供需循环。更好发挥政府引导作用，强(qiang)化标准(zhun)、人才、产(chan)融等政策保障，形成转型推进合力。

二、分步组织实施

(一)制定转型规划

企(qi)业综合利用两化融合管理体(ti)系、数字(zi)化转型成熟度(du)、智能制造成熟度(du)、中小企(qi)业数字(zi)化水平评测等参考(kao)标准(zhun)开展评估诊断，系统(tong)梳理企(qi)业自动化、信(xin)息化基础条件(jian)，准(zhun)确摸清企(qi)业数字(zi)化发展实际情况，识别转型痛点需求和应用场景，开展投(tou)入产(chan)出测算和风险评估，明确转型目标和方向。结合系统(tong)工程(MBSE)方法论编制规划方案，体(ti)系化设计数字(zi)化转型的目标愿景、任务框架、系统(tong)架构、技术路线、标准(zhun)体(ti)系、实施任务、投(tou)入预(yu)算和保障条件(jian)，建立分阶段子任务和实施项目清单，为下一步组织实施提供清晰明确的方向内(nei)容。

(二)组织落地实施

企(qi)业系统(tong)加强(qiang)组织和条件(jian)保障，结合条件(jian)设置首席信(xin)息官(CIO)、首席数据官(CDO)等岗(gang)位，组建专门的数字(zi)化转型队伍，持续(xu)加大数字(zi)化投(tou)入。引导全员强(qiang)化数字(zi)化理念，持续(xu)提升互联网(wang)思(si)维、大数据思(si)维，推动基于数据的产(chan)品创新，优化产(chan)品数据服务。按需遴选外部(bu)服务商，强(qiang)化软件(jian)开发商、自动化集成商、平台服务商的深度(du)整合，形成系统(tong)实施推进合力。高标准(zhun)推进项目实施，深度(du)介入外包开发过程，强(qiang)化过程监督、质量管控和知识产(chan)权保护(hu)，推动数字(zi)化项目与企(qi)业业务更好适配融合，充分运用新一代信(xin)息技术提高精益管理能力、提升运营(ying)效率，不断优化数字(zi)化转型实施效果。

(三)开展成效评估

企(qi)业以经营(ying)目标改善和业务流程优化为导向，开展转型绩效评价，聚焦营(ying)收(shou)增长率、利润率、研发周期、生产(chan)运营(ying)效率、库存(cun)周转率、客户满意(yi)度(du)等指标，梳理总结转型目标达成情况，提出优化改进方向。开展数字(zi)化能力评价，聚焦系统(tong)易(yi)用性、标准(zhun)符合性、数据质量水平等指标，梳理总结存(cun)在的问题，提出改进措施。成效评估可采用自评估或第三方评价等方式，企(qi)业参与评估人员应涵盖企(qi)业管理者、各业务部(bu)门责任人以及(ji)一线技术工人。

(四)推进迭代优化

企(qi)业根据数字(zi)化成效评估结果，针对转型实施中的短板(ban)和不足，迭代解决方案版本，强(qiang)化安全防护(hu)，优化实施效果。立足自身战略(lue)定位和业务发展方向，进一步制定下阶段数字(zi)化转型目标和任务，统(tong)筹(chou)推进场景数字(zi)化改造和业务数字(zi)化升级，持续(xu)强(qiang)化全流程精益管理水平，实现数字(zi)化转型的螺旋式提升。

三、聚焦场景突破

(一)强(qiang)化研发设计云端协同

引导企(qi)业开展云端研发设计，按需订(ding)阅产(chan)品设计、仿真模拟(ni)等软件(jian)服务，提升产(chan)品仿真效率，降(jiang)低软件(jian)运维成本。推动企(qi)业开展协同研发设计，特别是鼓励以高端装备为代表的制造业企(qi)业建设协同设计平台，强(qiang)化设计协同，鼓励配套零部(bu)件(jian)企(qi)业使用平台，缩短产(chan)品设计周期。鼓励企(qi)业探索智能研发新应用，开发“人工智能+”研发设计软件(jian)，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，加速新产(chan)品研发。

(二)推动生产(chan)过程智能转型

引导企(qi)业开展生产(chan)全过程的透明化管理，鼓励部(bu)署基于工业互联网(wang)平台的订(ding)单管理、设备管理、质量管理等轻量化工业APP，提升生产(chan)过程的数字(zi)化管控能力。引导流程工业企(qi)业部(bu)署先进控制系统(tong)(APC)、实时优化控制系统(tong)(RTO)，推广基于数字(zi)孪(luan)生的生产(chan)决策管控应用，通(tong)过贯(guan)通(tong)数字(zi)主线提升生产(chan)工艺(yi)、装备调参、物(wu)料平衡(heng)等生产(chan)作业的智能化水平。引导离(li)散工业企(qi)业实施基于模型的系统(tong)工程，基于工业互联网(wang)平台打通(tong)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(chan)、缺陷检测等新模式，通(tong)过模型传递持续(xu)提升生产(chan)效率和产(chan)品质量。鼓励企(qi)业基于实时数据开展节能降(jiang)耗、减碳环保、安全生产(chan)等领域探索实践，以数字(zi)化提升企(qi)业绿色化、安全化水平。

(三)加速运维服务模式创新

引导企(qi)业在客户管理、售后服务等领域率先应用生成式人工智能技术，降(jiang)低服务成本、提高服务效率。鼓励企(qi)业开展存(cun)量设备管理优化，实时采集分析设备运行数据，探索推动人工智能在设备运维场景落地，开发实时监测、运行优化、自动告警和预(yu)测性维护(hu)等应用，保障设备的高效运行和安全稳(wen)定。鼓励企(qi)业挖掘设备和产(chan)能潜(qian)在价值(zhi)，基于工业互联网(wang)平台共享设备信(xin)息和闲置产(chan)能，发展融资(zi)租赁、供应链金融、共享制造等增值(zhi)服务。创新基于数据的产(chan)品服务化、工程服务化和知识服务化等服务模式，推动企(qi)业向产(chan)业链价值(zhi)链高端跃升。

(四)促进经营(ying)管理流程优化

引导集团(tuan)型企(qi)业建设统(tong)一的经营(ying)管理平台，开展端到端的流程重构和组织优化，实现基于平台的跨层级、跨企(qi)业协同管理。引导企(qi)业基于人工智能、大数据等技术重构和集成商业智能(BI)，通(tong)过办公自动化(OA)、企(qi)业资(zi)源(yuan)计划(ERP)、客户关系管理(CRM)等不同业务信(xin)息系统(tong)，开展经营(ying)数据汇聚和经营(ying)分析模型应用，实现基于模型的智能决策。鼓励企(qi)业通(tong)过数字(zi)化手段优化财务管控流程，通(tong)过财务系统(tong)与业务系统(tong)集成，实现业务活动全流程资(zi)金及(ji)时响应。

(五)提升供应链弹性和韧性

引导企(qi)业构建基于工业互联网(wang)平台的多级供应商采购(gou)管理系统(tong)，基于模型优化供应资(zi)源(yuan)结构，及(ji)时备份关键供应节点，保障供应持续(xu)稳(wen)定。基于数字(zi)化平台开展订(ding)单全流程跟(gen)踪，基于数据优化仓储(chu)布局和出入库管理，基于模型算法设计优化供应物(wu)流网(wang)络，实现订(ding)单精准(zhun)配送和准(zhun)时交付。全维度(du)绘制客户画像(xiang)，开展产(chan)品全流程信(xin)息追溯(su)，实时响应客户产(chan)品维保需求，提升售后服务水平和交付质量。利用大数据建模构建供应链风险预(yu)测分析和评估诊断模型，基于模型对供应链风险精准(zhun)识别和应急防控。

(六)探索跨场景集成优化

引导行业龙(long)头(tou)企(qi)业绘制重点行业、重点产(chan)业链数字(zi)化转型场景图谱，推动产(chan)业链环节的模块(kuai)化表达，引导企(qi)业开展跨场景数据、模型流转应用探索，带动上下游工具打通(tong)、数据互连、模型互认，建立功能完备的产(chan)品工具体(ti)系，实现跨场景环节的协同优化。引导企(qi)业开展产(chan)品全生命周期管理，构建基于模型的系统(tong)工程(MBSE)方法开展产(chan)品模型在需求、设计、分析、验(yan)证等集成管理，提高产(chan)品设计、生产(chan)、运维一体(ti)化管理水平。鼓励企(qi)业基于数据和模型重塑业务系统(tong)、创新商业模式，打通(tong)用户需求和企(qi)业产(chan)能、研发设计和售后服务之间的数据流，发展大规模定制化生产(chan)、产(chan)品全生命周期管理等新模式。引导企(qi)业开展工业操作系统(tong)转型升级，提升工业操作系统(tong)产(chan)业链供应链安全和韧性水平。

四、强(qiang)化分类(lei)推进

(一)行业龙(long)头(tou)企(qi)业引领“链式”转型

行业龙(long)头(tou)企(qi)业充分发挥引领带动作用，以提高产(chan)业链协作效率和供应链一体(ti)化协同水平为导向，增强(qiang)产(chan)业链供应链竞(jing)争力，带动上下游企(qi)业协同转型。建设面向行业或产(chan)业集群(qun)的工业互联网(wang)平台，开发标准(zhun)化、模块(kuai)化、解耦化的数字(zi)工具，打造贯(guan)通(tong)工具链、数据链、模型链的数字(zi)底座。引导上下游企(qi)业开放制造能力、设计创意(yi)、专业知识，推动订(ding)单协同、研发协同和服务协同，提升社会制造资(zi)源(yuan)配置效率。鼓励龙(long)头(tou)企(qi)业强(qiang)化产(chan)业链供应链安全预(yu)警分析，提升风险联动预(yu)测和协同处置能力，增强(qiang)产(chan)业链供应链韧性和风险防范(fan)能力。

(二)大型企(qi)业加速“整体(ti)”转型

大型企(qi)业坚持系统(tong)思(si)维、创新引领，制定转型整体(ti)规划，推进全流程、全场景、全链条数字(zi)化转型。建设工业互联网(wang)平台，提升数据采集、知识沉淀、业务打通(tong)、生态搭建等能力，实现数据驱动的智能生产(chan)决策和运营(ying)深度(du)优化。创新组织管理模式，推动管理架构从科层制向柔性组织转变，构建网(wang)络化、扁平化、开放化的新型组织体(ti)系，探索基于实时数据的动态管理、透明管理，加快(kuai)企(qi)业管理模式变革。创新业务模式，构建研发设计、生产(chan)制造与供应链协同的制造体(ti)系，探索用户个性需求与设计制造精准(zhun)对接的机制创新，推动面向质量追溯(su)、设备健康管理、产(chan)品增值(zhi)服务的服务化转型，培育新的业务增长点。

(三)中小企(qi)业实施“梯次”转型

中小企(qi)业坚持因(yin)“企(qi)”制宜、重点突破，评估转型潜(qian)在价值(zhi)和可行性，明确转型优先级。专精特新“小巨人”企(qi)业等基础较好的中小企(qi)业应加强(qiang)关键业务系统(tong)部(bu)署应用，围绕产(chan)品数字(zi)孪(luan)生、设计制造一体(ti)化、个性化定制等复(fu)杂场景开展系统(tong)化集成改造，提升企(qi)业竞(jing)争力。省级专精特新中小企(qi)业、规上工业中小企(qi)业应以需求迫切的场景为突破口，实施重点场景深度(du)改造。小微企(qi)业应考(kao)虑自身资(zi)源(yuan)条件(jian)限制，开展普(pu)惠性上云用数赋智，积极(ji)上云上平台，充分利用工业互联网(wang)平台的云化研发设计、生产(chan)管理和运营(ying)优化等订(ding)阅式产(chan)品服务，实现业务系统(tong)向云端迁移(yi)，提升企(qi)业经营(ying)水平。强(qiang)化与龙(long)头(tou)企(qi)业的标准(zhun)适配、信(xin)息共享、业务协同，全面融入产(chan)业链供应链。

五、强(qiang)化政策保障

(一)加强(qiang)组织落实

工业和信(xin)息化部(bu)、国(guo)务院国(guo)资(zi)委、全国(guo)工商联加强(qiang)工作协同，充分发挥两化融合相关管理机制作用，统(tong)筹(chou)推进各项工作。各地相关主管部(bu)门积极(ji)开展指南宣贯(guan)，结合实际制定出台配套政策，先行探索场景数字(zi)化转型试点，打好政策“组合拳”。鼓励行业协会、科研院校等加强(qiang)联合，挖掘行业转型需求和典型应用案例，推动制造企(qi)业与软件(jian)开发商、自动化集成商、平台服务商等基于图谱实现精准(zhun)对接。

(二)加大政策支持

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

(三)健全标准(zhun)体(ti)系

鼓励各类(lei)标准(zhun)化组织、科研院校、骨干(gan)企(qi)业等编制制造业数字(zi)化转型标准(zhun)体(ti)系，制定产(chan)业链数字(zi)化场景编码索引，围绕基础共性、典型场景、解决方案等方面，梳理关键亟需标准(zhun)清单，明确推进路线图和时间表，强(qiang)化数字(zi)化转型标准(zhun)供给，促进数字(zi)化解决方案的标准(zhun)化适配和规模化复(fu)制。支持各地开展数字(zi)化转型“标准(zhun)+”工作站(zhan)、“标准(zhun)周”、标准(zhun)化宣贯(guan)会等活动，推动一批成熟易(yi)用的数字(zi)化转型标准(zhun)发布实施，推广数据管理能力成熟度(du)评估模型(DCMM)等国(guo)家标准(zhun)应用，以国(guo)家标准(zhun)引领传统(tong)产(chan)业优化升级。

(四)完善服务支撑

鼓励行业龙(long)头(tou)企(qi)业联合数字(zi)化转型服务商等主体(ti)，打造标准(zhun)化、低成本、可复(fu)用的解决方案，形成服务商资(zi)源(yuan)池。加快(kuai)培育一批深耕行业的专业软件(jian)开发商、自动化集成商和平台服务商，探索孵化一批提供数据确权、流通(tong)交易(yi)、收(shou)益分配、安全治理等服务的数据商和第三方专业服务机构，开展服务商分类(lei)分级评价规范(fan)标准(zhun)研制及(ji)贯(guan)标。依托创新中心、公共服务平台等，建设一批“创新实验(yan)室+公共服务平台”的制造业数字(zi)化转型服务载体(ti)，打造线上线下协同、“省-市-县”多级联动、全链条转型服务贯(guan)通(tong)的数字(zi)化转型服务体(ti)系。

(五)加强(qiang)试点推广

树立数字(zi)化转型企(qi)业标杆，聚焦技术实力强(qiang)、业务模式优、管理理念新、质量效益高的行业龙(long)头(tou)企(qi)业、独角兽企(qi)业、专精特新中小企(qi)业和高新技术企(qi)业，打造一批“数字(zi)领航(hang)”企(qi)业。开展国(guo)有企(qi)业数字(zi)化转型试点企(qi)业建设，探索形成一批可复(fu)制可推广的数字(zi)化转型路径。制定发布重点行业、重点产(chan)业链数字(zi)化转型场景图谱参考(kao)指引，基于场景图谱开展数字(zi)化转型通(tong)用工具及(ji)典型案例遴选，聚焦物(wu)料数字(zi)化、工具数字(zi)化、数字(zi)化“中间件(jian)”、数字(zi)化边缘节点、数字(zi)化企(qi)业管理软件(jian)等方向，选择一批技术领先、通(tong)用性强(qiang)、标准(zhun)化程度(du)高的数字(zi)化通(tong)用工具和产(chan)品，为制造业企(qi)业数字(zi)化转型提供工具支撑，通(tong)过标准(zhun)化工具产(chan)品加速制造业企(qi)业数字(zi)化转型。

(六)强(qiang)化数据驱动

鼓励龙(long)头(tou)企(qi)业建设高质量工业数据语料库，支撑工业人工智能训练和应用推广，挖掘工业数据潜(qian)在价值(zhi)。推进国(guo)家工业互联网(wang)大数据中心建设，建立多级联动的国(guo)家工业基础大数据库、行业数据库，推进产(chan)品主数据标准(zhun)建设，打造工业数据空(kong)间，推动数据便捷(jie)高效流通(tong)。

(七)加强(qiang)安全保障

健全工业企(qi)业网(wang)络安全管理制度(du)，深入实施工业互联网(wang)安全分类(lei)分级管理，建立健全定级防护(hu)、评估评测、监测预(yu)警、信(xin)息通(tong)报、成效评价等工作机制，指导企(qi)业落实《工业控制系统(tong)网(wang)络安全防护(hu)指南》相关要求，开展重要工业控制系统(tong)识别认定，构建工控安全评估体(ti)系。督促企(qi)业落实《数据安全法》《工业和信(xin)息化领域数据安全管理办法(试行)》等法律政策要求，加强(qiang)重要数据识别与备案，做好数据分类(lei)分级保护(hu)和安全风险评估，强(qiang)化风险监测预(yu)警和应急处置能力，切实提升工业数据安全防护(hu)水平。

(八)建设人才队伍

指导制造业企(qi)业开展全面数字(zi)素养技能提升行动，强(qiang)化复(fu)合型人才培养，为数字(zi)化转型提供有力支撑。深化产(chan)教融合，支持数字(zi)化转型领域“新工科”专业建设，建立校企(qi)联合培养机制，鼓励企(qi)业积极(ji)参与，持续(xu)壮大专业技术型和复(fu)合型人才队伍。探索建立数字(zi)化转型人才需求预(yu)测和信(xin)息服务平台，搭建人才供需桥(qiao)梁(liang)，促进人才高质高效匹配和顺畅有序流动。健全数字(zi)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(ji)性和创造性，营(ying)造良好的人才发展环境(jing)。