第一阶段：数据连接、采集、整理
数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。
比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。
库存可用过扫码等手段来收集，以及后续物流运输数据。
销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据。
营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。
数据采集的成本比较高，而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划，尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术，往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。
第二阶段：数据分析及可视化
数据连接完成后，下一步是基于业务需求分析和可视化展示。分析分为历史和当下数据按指标、业务归类展示，生成报表、可视化报告。涉及到具体问题比方说找到带来80%营收的20%家优质代理商，则需要数据挖掘技术来追踪定位。数字化成熟到一定程度，各个业务都应该有相应的可视化模块，运用商务智能BI系统或制造智能MI系统，这是企业实现数字可视化的重要工具。
第三阶段：精益分析
在第一阶段和第二阶段推进一段时间之后，企业多数已经具备自动化和信息化的基础，往往这时候企业会开始思考：“我有这么多数据，能看到这么多报表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，进入数字化转型的第三阶段精益分析。
传统企业在推行精益/工业工程方法和工具时，工业工程师或咨询师一般通过现场诊断分析来发现企业生产运营管理的问题，并指导企业持续改善的路线。
绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后，而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具，来固化、简化并优化精益化的过程，将原来经验驱动的现场诊断，逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断，更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题，这也是智能制造中所谓“智能”的第一小步。
第四阶段：高阶分析
基于第三阶段精益分析的成果，企业及其管理者被赋能，能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题后，就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。
这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地，通过机器学习等技术对最佳历史实践进行提炼并预测，通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策，通过知识图谱等技术构建企业的知识库，通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。
针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造，是为高阶分析。
第五阶段：全面转型
当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后，必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接，实现智能化的全面转型。
制造企业的数字化转型目标是在不断变革发展的内外部环境中,保持持续的生命力和竞争力。
显然，数字化转型不能只停留在技术手段上的革新，而要上升到关乎企业未来生存发展的经营战略层面加以部署，引领企业转型升级。
1.数字化转型第一要务是实现标准化
通过术语定义、参考架构、评估模型等基础性标准的规范，新概念和新技术才能得以真正的实施，行业内部合力加速行业数字化转型。企业着手实施数字化改造之前，需要在企业内部率先完成标准化，建立统一的数据标准体系，为实现内部数据的互联互通提供保障。
2.企业领导层重塑对企业发展与生存的认知
数字化转型是企业战略层面的转型，这需要领导层从整个企业发展的视角进行取舍。同时,数字化转型涉及组织、流程、业务、部门协作等一系列变革，如果没有领导强有力的支持，最终只会无疾而终。
3.数字思维贯穿企业建设
不结合企业实际情况，盲目追求新技术、新设备、新模式，则只是为了数字化而数字化。任何先进、智能的技术和手段归根结底都是服务于人的需求。文化被认为是影响企业数字化转型的最大障碍，因此，企业需重视全员数字化素养的培养，把数字优先的思想贯穿到企业文化建设中，激发全员在解决实际问题时，实现从“能用、会用”向“想用、爱用”数字化手段的转变。
4.制定专属的转型计划
数字化转型没有针对所有行业和企业的标准答案，每家企业在数字化进程中都需要探索适合于自己的转型之路。企业首先要拥有长远的战略规划和清晰的转型目标。在转型过程中，企业结合自身发展情况以及在数字化转型中遇到的难点、痛点作为切入点，不断对路线图进行优化和完善。通过分阶段推进数字化转型计划，个性化地制定符合企业和行业特点的数字化转型实施计划，推进企业数字化转型。
在数字化转型过程中，以数据为驱动的智能场景，具体可以分为数字化服务、数字化生产、数字化管理三个方面。
企业通过数字技术，完成对客户服务全过程中的数据采集与分析，形成更加完整的用户画像，为企业获取忠实用户、扩大用户群体、进行精准投放提供有效帮助。
赞奇云工作站实现技术突破，构建数字世界入口，为企业朝数字化转型提供强大助力；同时加码诸多高新技术，为企业构建更便捷的转型平台的同时，大大节省企业的转型成本。
对于传统企业来说，数字化转型是一个与云计算、人工智能、大数据等数字技术相融合的过程。在这一过程中，企业基于海量工业数据的实时收集，通过数据的精准分析，为市场提供符合需求的高质量产品，实现降本增效的目的。
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通过数字化升级，整合企业内外部数据，企业可以更深入洞察自身的经营管理情况。一方面可以促进流程优化，另一方面可以驱动智能化决策。
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1.智能化手段
以智能化手段推动制造工艺的初级创新，推动工业互联网、人工智能等技术与制造工艺结合，加快工艺创新，从工艺参数优化、反馈补偿、智能迭代、工艺模拟、数值模拟、方案比较、复合工艺等方面入手，从而加速新一代信息技术对制造工艺初级创新的赋能，从而降低工艺研发成本，缩短工艺创新周期，提高工艺创新成功率。
2.专注边缘智能
制造业数字化转型要以解决企业实际问题为出发点。一方面要针对生产现场边缘的设备和生产线进行智能化改造，加强数据采集、数据流转和数据价值挖掘的能力。另一方面C2P工业云是优化云环境，通过立法等手段加快保护数据安全，量化企业上云的收益，鼓励有条件的企业有序上云，停止盲目跟风。
3.从制造业全链条创新发展工业互联网
容商天下建立的工业互联网要从上游设计和中游制造、下游物流和销售服务等全生命周期为制造业赋能，积极拓展协同设计、远程运维、C2M、工业电子商务等新业态、新模式，加快新一代信息技术与制造业、制造业与服务业、数字经济与实体经济融合，实现生产性服务业专业化、高端化，构建现代产业体系。