第壹階段：數據連接、采集、整理
數據是數字化的基礎，數字化轉型的第壹步往往都是先進行數據連接。要分析什麽業務，分析的指標有哪些，需要的數據有哪些，當下已有哪些數據，哪些數據不足需要定向收集。
比如：生產可以通過傳感器等設備收集生產環節的數據。
庫存可用過掃碼等手段來收集，以及後續物流運輸數據。
銷售可以通過改進業務流程，設置數據采集環節來收集數據。
營銷可以通過網站的埋點來收集用戶的行為數據。
數據采集的成本比較高，而且往往大動幹戈。建議先做好數字化路線和場景的規劃，盡量自頂而下推導到底需要哪些數據及其采集技術，往往數據采集的難點不在於技術層面，而在於業務層面的推動。
第二階段：數據分析及可視化
數據連接完成後，下壹步是基於業務需求分析和可視化展示。分析分為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。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家優質代理商，則需要數據挖掘技術來追蹤定位。數字化成熟到壹定程度，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，這是企業實現數字可視化的重要工具。
第三階段：精益分析
在第壹階段和第二階段推進壹段時間之後，企業多數已經具備自動化和信息化的基礎，往往這時候企業會開始思考：“我有這麽多數據，能看到這麽多報表，我怎麽提升效率降低成本呢？”因此，進入數字化轉型的第三階段精益分析。
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壹般通過現場診斷分析來發現企業生產運營管理的問題，並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後，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，來固化、簡化並優化精益化的過程，將原來經驗驅動的現場診斷，逐步轉化並結合實時數據驅動的數字化診斷，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，這也是智能制造中所謂“智能”的第壹小步。
第四階段：高階分析
基於第三階段精益分析的成果，企業及其管理者被賦能，能夠更簡單、更準確、更及時地發現企業的生產運營問題後，就面臨到如何分析問題產生原因並且提供問題解決方案的挑戰。
這時候就該是大數據和人工智能技術的用武之地，通過機器學習等技術對最佳歷史實踐進行提煉並預測，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。
針對於每壹種行業、每壹道工藝、每壹個流程節點，都可能有壹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，是為高階分析。
第五階段：全面轉型
當企業推進內部的智能高階分析至壹定階段之後，必然需要與全供應鏈的其他智能企業進行連接，實現智能化的全面轉型。