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對于傳統企業來說，盡管數字化轉型是當下制造業成敗的關鍵，但是并不是所有制造業企業都在轉型中一帆風順。
突如其來的疫情讓所有企業瞬間進入臨戰狀態，我們能感受到的是，有些沒能力做出及時反應的企業將有可能陷入低谷。
在數字化轉型的過程中，工業互聯網是制造業未來發展、轉型的關鍵步驟，而對于企業來講，在上云、轉型、落地的過程中將面臨各種挑戰。
其實，盡管國內數字化轉型的包容度很高，但是普及率仍然不高。并且，在進行數字化改造的過程中，部分企業的IT團隊在落地的時候就陷入一定的誤區，例如過度關心單一技術本身，而并沒有制定整體的技術架構體系以及這些技術可以創造的業務價值。同時，由于缺少參考的案例，許多想要數字化轉型的企業在實踐過程中慢慢陷入試點的困境。
對此，鯨犀認為，企業想要完成數字化轉型首要找到自身的業務價值。每家企業數字化轉型的意義和想達到的目標是不一樣的，靠數字化轉型重塑端到端的價值鏈還是希望創造全新的業務模式或大幅度提升企業的業務能力等目的，是需要企業在數字化轉型之前就要考慮到的。
盡管疫情的到來打破了許多企業原本的工作節奏，但是我們可以感受到，疫情的到來打破了許多人的生活方式，大家更能接受無人化、線上化，而從企業工業化角度來看，對于降本增效有著巨大的需求，而行業的發展也從規模化走向數字化、智能化。
而很多企業的發展都是依靠規模化去開拓，薄利多銷、地推等方式獲取更多的客源，如果想要增加產能就買地建廠、大量招工等，然而，人工、物料等成本的節節攀升，多個行業的逐漸飽和，用戶的需求逐步提高等因素，外加疫情的到來，如今規模化已不再適合制造業繼續發展。
對于許多企業來說，通過工業互聯網讓企業快速走向數字化轉型是一個正確合理的途徑，尤其對于制造業企業來說。
業界的一組數據表明，歐美等發達國家的數字化滲透率已達到50%以上，國內的數據是17%，排名全球第七的位置，盡管這個數字并不很高，但是國內有巨大的空間去開展數字化轉型，其市場巨大。
盡管如今工業互聯網的熱度在不斷升高，然而，工業互聯網在很多方面仍然需要突破，發展也正面臨著機遇和挑戰。
業內人士分析稱，在國內推廣工業互聯網，最大的優勢就是大體量的市場應用需求和大流量的工業數據資源。因此，部分專家認為，相對獨立的推進模式將制約國內工業互聯網的發展，降低效益的發揮，應建立城市間互聯互通的工業互聯網平臺，提升全產業鏈資源要素配置效率，才能在激烈的競爭中不會落下。
數據壁壘問題一直是企業數字化轉型過程中需要突破的地方，而數據一旦聯通其價值巨大，如上海市依托眾多國企、技術方等資源集中打造長三角地區一體化的工業互聯網平臺，匯聚產業鏈上下游數據，這為智能制造發揮了重大的作用。
對于想要數字化轉型的企業來說，打破信息孤島最大的挑戰之一就是數據安全問題。企業的核心數據一旦被泄露后果不堪設想。
而工業互聯網融合了工業、信息等多方面技術，應用過程中對專業人才的需求和要求都極高，因此保障人才就是保障市場的發展。
由于制造業的領域非常廣泛，對于許多行業來說沒有形成一個模板，這也讓許多企業進行數字化改造升級的過程中面臨困境。對于工業互聯網發展來說，數據采集是基礎，然而制造業企業的技術、裝備標準各有不同，這讓數據采集變得尤為困難，與此同時，技術方的服務、平臺、技術支持的標準也不相同，這讓各個垂直領域行業應用存在定的銜接問題。
對于大部分傳統企業來說，其業務流程是基于經驗而不是系統，然而如今科技的發展倒逼著這些企業要進行流程的改革和優化，需要業務調整幫助企業邁向更高的平臺。在優化過程中，數據的支撐顯得尤為重要，能幫助企業更安全、更高效地發揮優勢。
而傳統企業要結合行業規律與企業本身的優勢進行數字化轉型。
1、數據連接、采集、整理
數據是數字化的基礎，數字化轉型的第一步往往都是先進行數據連接。而生產的過程中就可以通過設備來收集生產環節的數據。
例如，掃碼收集庫存數據；
通過改進業務流程，通過設置數據采集環節來收集數據；
通過網站埋點收集用戶的行為數據……
2、數據分析及可視化
基于業務需求分析和可視化展示，分析歷史和當下數據按指標、業務歸類展示，生成報表、可視化報告。當涉及到具體問題則需要數據挖掘技術來追蹤定位。
例如當數字化成熟到一定程度，各個業務都應該有相應的可視化模塊，運用商務智能BI系統或制造智能MI系統可以實現數字可視化。
3、精益分析
傳統企業在推行精益/工業工程方法和工具時，工業工程師或咨詢師一般通過現場診斷分析來發現企業生產運營管理的問題，并指導企業持續改善的路線。
絕大部分生產制造企業在精益化方面相對落后，而精益分析的階段需要企業利用數字化軟硬件技術和工具進行固化、簡化并優化精益化的過程，這可以將原來經驗驅動的現場診斷，逐步轉化并結合實時數據驅動的數字化診斷，將更客觀、更及時、更全面、更智能地去發現企業生產系統中存在的浪費和問題。
4、高階分析
大數據和人工智能技術可以幫助企業通過機器學習等技術對最佳歷史實踐進行提煉并預測，通過APS等技術為企業的計劃排程提供智能決策，通過知識圖譜等技術構建企業的知識庫，通過計算機視覺聽覺等技術替代現場枯燥無聊的重復勞動工位等。
而針對于每一種行業、每一道工藝、每一個流程節點，都可能有一些工業應用場景需要大數據和人工智能技術，來輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正實現企業智能制造。
對于中小型企業制造企業來說，成本的壓力巨大，而客戶對產品的要求也越來越高。訂單多、批量小、產品種類多也是各個中小企業的痛點問題，這極大地增加了企業管理工作量和難度。
許多中小企業也是大型制造企業的供應商，從這個角度來說，二者息息相關。
隨著企業自動化系統的建設完畢，未來企業的數據就具備較高的價值，數據將成為企業的核心資產，而這個數據不光是基于互聯網企業，對于傳統企業來說，如何利用、管理好數據同樣也是重要的話題，客戶對數據的依賴也越來越高，因此這個過程需要一個平臺作為載體將數據承擔起來。
而企業面臨的數據孤島、定制化程度高、融合困難、缺乏工業App、缺乏專業技術提供商等問題，都是未來企業要著重解決的。
對于所有想要數字化轉型的企業而言，轉型的過程無疑是脫胎換骨，也注定充滿了艱辛和痛苦。
但當企業完成了從業務形態，重塑了組織結構，其技術管理、企業文化、人員組成的數字化轉型，無疑是一種蛻變和重生。
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