数字化能否推进的好，对于企业来说，它是企业运营水平的问题。对于产业来说，则是整体产业所处的阶段的问题。它看到的是数据、信息、知识、决策的问题。但，这背后却是几个层面的问题：

（1）.在工艺层面：什么是影响品质、成本的关键因素，什么是可被测量的，用于直接或间接反映生产过程的关键因素。包括因果与相关的分析，而这决定了我们如何去分析品质，采集什么数据—现场不是缺数据，也不是采集不到数据—而是你真的知道你需要什么数据吗？或者，作为服务商，你清晰了解什么数据是需要采集的吗？

（2）.在装备层面：机器-机器间他们是如何写作的，他们在时间、空间、位置、速度方面的协作需要什么？材料、产品规格变化后，他们需要改变的是什么？

（3）.在工厂层面：现场数据、物料、信息、能源，这些如何构建了品质、成本、交付的效率持续改善的架构。这些是清晰的吗？

（4）.生产作业变化：当系统发生了变化，我们整个系统如何将什么信息，以什么方式频率下发，并快速的重构生产过程-验证，并执行。这个问题我们是否清晰呢？

数字化表面是对数据、信息的应用，但背后却是对生产、制造的装备、工艺流、生产作业流、资产评估等运营问题的认知。

在自动化水平整体不高、精益水平尚未有清晰的认知情况下，那么对于数字化的认知一定是不清晰的—现在所谓的数字化存在的数据采集不到、传输问题…它都是对制造本身的认知问题，而不是技术实现的问题。

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