数字化的主要含义是构建“业务数字化、数字资产化、资产服务化、服务业务化”闭环，通过数字化技术能力反哺业务。因此信息化主要负责部门是IT部门，而数字化，主要对象部门为业务部门，并且是“一把手”工程，须从企业最高领导人转型开始。另一方面，传统信息化更多关注的是人和流程，而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动，在数字世界构建一个第三维数字空间，数字空间的数据和模型控制物理世界的实体，也就是产品的整个生产制造过程，最终服务于人，这是制造业数字化转型的核心。
对工业企业而言，企业数字化转型就是构建数字化工厂，工业互联网是其数字化转型的核心部分，也是通向智能制造的必要途径，在工业领域就是物理形式的工厂在数字空间的形成投射并基于此来实现的以人机物（Human，Machines，Things）泛在互联的工业互联网，它便成为深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化（cell，蜂窝）IT/CT/OT一体化工业系统，也叫数字孪生系统（CPS,信息物理系统），如下图所示：
3UCS数字化工厂之数字-工厂映射图
形象化后的拓扑图如下：
3UCS xWorks工业互联网拓扑图
因此数字化转型不是简单的信息化，而是为业务服务的，不是简单IT工程，主导部门为业务部门，首先是人的转型，整合好数据、业务、技术等，是管理是思维的转型，得先从战略上做出规划CEO、CTO、CDO、CIO等负责人作为数字化转型的推手，工业互联网作为数字化转型的承载，好好使用数字化工具推进数字化转型
要想更好的进行数字化转型最重要的是认知自己，盲目的启动数字化转型属于大概率失败的事件，首先弄清楚自己未来发展方向与规划，明确自己的需求，然后才是选择适合自己的技术、产品、系统等，用正确的方式方法才是通向成功的捷径。
当然您可能说我没办法把需求明确下来，并且市场经营环境随时发生着变化！确实每个企业都面临着这个问题，但如果能正确的选择一套方便个性化定制的开放平台（比如 3UCS xPlus），业务变化了而系统逻辑、业务跟着改，你自己可以定制，也可以请第三方（不一定是3UCS）帮你修改，同时又有丰富的基于该平台的开源资源例如ERP \MES等拿来改改用，那这是就变得简单了。
可以参看文章 bizfree：数字化转型怎么就那么的难？！
业务转型
业务转型是指企业通过全价值链的数字化变革实现运营指标的提升，包括在销售和研发环节利用数字化手段增加收入，在采购、制造和支持部门利用数字化技术降低成本，在供应链、资本管理环节利用数字化方式优化现金流。
成功的业务转型需要认清方向，明确愿景，制定分阶段的清晰转型路线图；同时关注全价值链环节，以“净利润价值”为驱动，而不是简单地从技术应用顺推转型。
技术转型
技术转型是指搭建企业数字化转型所需的工业物联网架构和技术生态系统。工业物联网架构是支撑数字化业务用例试点和推广的“骨骼”，数据架构是确保“数据-信息-洞见-行动”能够付诸实现的“血液”，而整体架构的构建需要始终以数字化转型的终极目标为导向。
技术生态系统则是一个囊括外部丰富数字化智慧和能力的朋友圈，部署数字化用例、数字化技术的迭代创新以及新技术的引进，都离不开技术生态系统其他合作伙伴的支持。成功的技术转型需要健全物联网架构，创造并引领主题明确的技术合作伙伴生态圈，促进企业借力合作，取长补短，共同发展。
组织转型
组织转型是指在组织架构、运行机制、人才培养和组织文化上的深刻变革。成功的组织转型是一场自上而下推动的变革，需要企业高层明确目标，构建绩效基础架构，成为指导转型行动方向的“大脑”；形成转型举措和财务指标的映射，成为反映转型业务影响的“眼睛”；树立全组织一致的变革管理理念和行为，成为引领组织上下变革的“心脏”。
另一方面，企业需要关注团队的构建，弥补员工的能力差距，建设数字化知识学习的文化并使之可持续发展；还需要推进数字化能力和人才梯队的建设，组成推动转型大规模推广的“肌肉”；构建敏捷型组织和团队，为又快又好实施和优化转型举措提供“瑜伽士”。本回答被网友采纳
制造业数字化转型的内涵包括两点，一是制造业的整个生命活动周期都由新一代信息技术所覆盖，既能用先进技术改造各个业务环节，又能尽可能促使全流程走向数字化；二是产业链条上的各类活动、运营管理活动可通过数据分析赋能决策、预测生产、创新服务。
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。
制造业数字化转型能管理海量的实物资产（如工厂厂房、供应链、后勤办公室、IT基础设施等）和数据资产（如CRM和ERP系统、社交媒体等）。
工业4.0是制造业数字化转型的核心，它实现了流程自动化和实时控制。这是通过依靠技术将资产和数据融合在一起，将数字与传统工厂相结合而实现的。