傳統工業制造企業要實現數字化轉型並以數字驅動實現高價值管理，需要確保企業擁有高效穩定的網絡基礎設施和數據存儲能力。將為數據的采集、傳輸和處理提供必要的支持，並為數字化技術的應用奠定基礎。包括建立高速穩定的網絡基礎設施、雲計算平臺和大數據分析能力，以支持大規模數據的采集、存儲和處理。同時，企業還應探索和采用新興技術，如物聯網、人工智能和機器學習，以提高生產效率、質量控制和供應鏈管理的智能化水平。
以及通過收集、整理和分析大量的實時數據，企業可以獲取有價值的洞察，為決策者提供準確的信息和支持。建立數據采集、分析和挖掘的能力，將數據作為決策的重要依據。通過收集和分析大量數據，企業能夠識別潛在的優化機會、改進產品質量和提高生產效率。
通過數字驅動和實現高價值管理，傳統工業制造企業可以通過數字化轉型獲得更大的競爭優勢。這需要企業建立數據驅動的決策文化，采用智能化的生產和運營方式，優化供應鏈管理，加強客戶關系
傳統工業制造企業要實現數字化轉型，需要明確戰略、建設基礎設施、數據驅動決策、推動物聯網技術應用、建設數字化工廠，並進行組織文化和結構的改變。這樣的轉型將有助於企業實現數字驅動和高價值管理的目標。
可選擇將工業制造企業與數字孿生技術相結合，進壹步加速數字化轉型並實現高價值管理。其中，數字孿生技術是壹種將實體系統與其數字化模型相連接的技術，可以實時模擬、分析和優化企業的運營過程。結合三維可視化/數字孿生技術，傳統工業制造企業可以實現以下方面的優勢：
虛擬仿真與優化：通過數字孿生技術，企業可以在虛擬環境中建立實體系統的數字化模型，實時模擬生產過程，並進行優化分析。有助於預測和識別潛在問題，提前采取措施，減少生產中的損失和風險。
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智能監控與維護：hIghtopo可以與實體設備相連接，實時獲取設備的運行數據和狀態信息。通過對數據進行分析，企業可以實現設備的智能監控和維護，預測設備故障，並進行及時維修，減少停機時間和維修成本。
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跨部門協同與決策支持：數字孿生技術將實體系統與數字模型相連接，實現了企業內部各部門之間的信息***享和協同工作。這促進了企業內部的溝通與合作，提高了決策的準確性和效率。
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新產品開發與創新：協助企業在虛擬環境中進行產品設計、模擬和測試。這使得企業可以更快地推出新產品，並對其性能和質量進行評估和改進，從而提高產品創新能力和市場競爭力。
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數據驅動的決策支持：可視化圖表能為決策者提供準確的信息和洞察。有助於企業進行數據驅動的決策，優化生產過程等方面，實現高價值管理。
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將傳統工業制造企業的數字化轉型與數字孿生技術相結合，可以提供更強大的分析和優化能力，加速企業的數字化進程，並實現高價值管理。