构建了转型的核心。通常，您的企业已经有可用的数据。据统计，仅有6%到8%的企业数据应用到了有效情境。毋庸置疑，利用数据深入理解不断加剧的复杂性并洞察应对举措，对转型之旅至关重要。

数据应用不能与其环境剥离，这意味着数据模型非常重要，且必须逐步构建资产模型，工厂模型，企业模型和供应链模型。这些模型被纳于"数字孪生"(物理资产在虚拟世界的镜像)之中。

不能指望模型和数据直接提供价值。必须应用分析工具对数据分析处理，才能去粕提精。分析形式包含报告，看板，过程统计分析(SPC)，业务智能和以人工智能(AI)和机器学习(ML)为代表的新型先进工业分析。

分析与可视化的价值显著，但还不够，还需要补足工作流和数据流的控制与执行能力，才能形成闭环。对业务改进和转型而言，可调控机器设备，路由，仓库，工厂，物流和供应链的系统平台是基础。

数据，分析和控制还不足以支撑业务持续变革。还需要高级的优化工具才能持续增强业务绩效，并且是构建更先进转型能力的基础。用于规划，调度和管理工作流和数据流执行的智能应用将越发重要。

计算技术的先进性不断提高，还给制造商带来一个关键挑战：如何选择具体技术部署地点。我们建议应根据实际业务现况和需求而理性规划部署方案，以期投资回报价值最大化。

转型升华为一种工作流：闭环和迭代。数据在虚拟环境流转，系统被越来越多地参与到闭环执行和决策制订过程。随着企业转型成熟度不断提高，将不断缩短工作流时限，加快决策进程和持续优化运营。