上海市制造业智能化改造数字化转型评价指标体系
上海市嘉定区推进制造业智能化改造和数字化转型行动计划（2023-2025年）
上海市嘉定区推进制造业智能化改造和数字化转型行动计划（2023-2025年）文章属性•【制定机关】上海市嘉定区人力资源和社会保障局,上海市嘉定区经济委员会,上海市嘉定区科学技术委员会•【公布日期】2023.08.09•【字号】嘉经〔2023〕11号•【施行日期】2023.08.09•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】宏观调控和经济管理正文上海市嘉定区推进制造业智能化改造和数字化转型行动计划（2023-2025年）嘉经〔2023〕11号根据《上海市全面推进城市数字化转型“十四五”规划》、《上海市制造业数字化转型实施方案》、《上海市推进智能工厂建设领航产业高质量发展行动计划(2022-2025年)》等文件精神，为加快制造业智能化改造和数字化转型（以下简称“智改数转”），推进我区制造业高质量发展，特制定本行动计划。
一、总体要求（一）基本原则坚持创新引领。
构建以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的技术创新体系，支持伙伴关系聚焦战略新兴领域加强创新合作，推动嘉定制造业向智能化、数字化、网络化发展。
坚持需求导向。
聚焦汽车、集成电路、生物医药等重点行业，充分激活数据要素潜能，以智改数转引领制造业质量变革、效率变革、动力变革，提升“嘉定智造”核心竞争力。
坚持开放协同。
支持企业开展产业链上下游协同合作，促进产业链供应链互联互通，推动资源要素高效配置。
发挥长三角地区的互补优势，倡导新技术、新工具和新资源的普惠共享，共同构建安全稳定和富有韧性的产业链供应链。
（二）主要目标到2025年，全区规模以上制造业企业数字化诊断全覆盖，智改数转比例不低于80%（嘉定新城规模以上制造业企业智改数转比例不低于90%），汽车、集成电路、生物医药等重点产业智改数转比例不低于90%。
打造“1+3+2”个智改数转特色园区，建设“2+2+5”个智改数转赋能载体。
推动30个以上标识解析深度应用场景落地，打造3个以上标杆性智能工厂，30个以上示范性智能工厂，100个以上智能制造优秀场景，努力打造成为上海制造业转型升级示范区、长三角先进制造业“排头兵”、全国智能制造发展新高地。
制造业智能化指标：评估制造业数字化转型的进程与成果
# 制造业智能化指标：评估制造业数字化转型的进程与成果## 引言制造业智能化是当前全球制造业发展的重要趋势，而评估制造业数字化转型的进程与成果对于推动制造业创新、提高竞争力具有重要意义。
通过分析制造业智能化指标，可以评估企业在数字化转型方面的进展和成效，为决策者提供重要参考。
本文将探讨制造业智能化指标的重要性，并介绍如何利用这些指标来评估制造业数字化转型的进程与成果。
## 1. 数字化生产与物流管理数字化生产与物流管理是评估制造业数字化转型进程的关键指标之一。
通过评估企业在生产过程中应用的数字化技术、自动化设备和物流管理系统等方面的情况，可以了解企业数字化生产和物流管理的水平和效果。
较好的数字化生产与物流管理意味着企业能够实现生产过程的精益化和物流效率的提升。
## 2. 数据驱动的质量控制与监测数据驱动的质量控制与监测是评估制造业数字化转型成果的另一个重要指标。
通过评估企业在质量控制和监测过程中采用的数据分析技术、传感器设备和质量管理系统等方面的情况，可以了解企业数字化质量控制和监测的水平和效果。
较好的数据驱动的质量控制与监测意味着企业能够实时监测产品质量、及时调整生产过程并提高产品质量稳定性。
## 3. 智能供应链与协同合作智能供应链与协同合作是评估制造业数字化转型进程的另一个关键指标。
通过评估企业在供应链管理中应用的数字化技术、供应链网络的协同合作和信息共享等方面的情况，可以了解企业数字化供应链管理和协同合作的水平和效果。
较好的智能供应链与协同合作意味着企业能够实现供应链的透明化、响应速度的提升和资源优化。
## 4. 人工智能与大数据分析应用人工智能与大数据分析应用是评估制造业数字化转型成果的另一个重要指标。
通过评估企业在人工智能和大数据分析应用方面的投入和成果，包括智能制造设备、预测性维护和智能决策等方面的情况，可以了解企业数字化转型在人工智能和大数据领域的应用水平和效果。
较好的人工智能与大数据分析应用意味着企业能够实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
上海市两化融合 领域级aaa级评定标准
上海市两化融合领域级aaa级评定标准上海市两化融合是指将信息化和工业化有机结合，推动传统制造业转型升级，实现产业的智能化、数字化和网络化。
在这个领域中，评定标准的制定对于评估和提高两化融合水平具有重要意义。
本文将从深度和广度两个方面，对上海市两化融合领域级AAA级评定标准进行全面评估，并探讨其重要性和应用前景。
一、两化融合的深度评估1. 自我评估的重要性任何评估标准都应该以实际情况为基础，因此在制定两化融合领域级AAA级评定标准之前，进行自我评估是必要的。
通过自我评估，企业或组织可以全面了解其在两化融合方面的实际水平和存在的问题，为制定评定标准提供了重要的参考依据。
2. 指标体系的建立两化融合领域级AAA级评定标准应该建立一个合理的指标体系，包括技术、管理和创新等方面的指标。
技术方面的指标可以从数字化、智能化和网络化等维度进行评估；管理方面的指标可以包括团队协作、信息共享和资源配置等；创新方面的指标可以衡量企业在技术创新和业务模式创新方面的能力。
指标体系的建立应综合考虑行业特点和发展趋势，以确保评估标准具有科学性和客观性。
3. 评估结果的权威性两化融合领域级AAA级评定标准的权威性对于促进两化融合水平的提高至关重要。
评估实施机构应具备丰富的经验和专业知识，评估过程应透明公正，评估结果应及时发布，并得到广泛认可。
评估结果还应根据不同企业或组织的实际情况，为其提供相应的改进建议和政策支持。
二、两化融合的广度评估1. 产业链上下游的整合两化融合涉及多个产业链环节，因此评定标准应该考虑整个产业链的融合程度。
从上游原材料供应商到下游产品销售环节，都应该有相应的指标来评估其两化融合的水平。
只有产业链上下游环节的紧密衔接和信息共享，才能够实现两化融合的最佳效果。
2. 企业内部的协同机制两化融合还需要企业内部各个部门之间形成紧密的协同机制。
评定标准应包括企业内部协同的程度，例如研发部门和生产部门之间的协同，销售部门和客服部门之间的协同等。
智能制造水平评价指标体系
智能制造水平评价指标体系现在呀，智能制造这事儿真的是个大话题，大家都在讨论、关注，尤其是在我们这个高速发展的社会里。
你想，早些年，咱们的制造业都是靠人力、靠经验，一道道工序做下来，多少也能摸出个门道。
但现在嘛，智能制造可是让一切都发生了变化。
咱们聊聊智能制造水平评价指标体系，说起来就像是你买了台最新款的手机，得先知道它能做什么，怎么评估它好不好用，才知道值不值得下手。
首先呀，智能制造水平其实就像是给整个工业过程量体裁衣。
有了这套评估指标，你就能看清楚，哪些地方做得好，哪些地方还差点意思。
这些指标基本上可以从技术、管理、效率、创新、柔性这些角度去评判。
比方说，你能想象一下，假如说某家工厂的设备老旧，生产出来的产品根本没法满足市场的需求，或者反过来，设备很高大上，但工人操作不当，整个流程一团乱，那可真是打破头也没有竞争力。
所以，这些指标就像是工厂的健康检查，一旦测量完毕，结果一目了然。
你看，智能制造水平高的地方，必然会有一套完整的技术和设备体系。
说白了，就是技术要跟得上时代步伐。
就像你现在去买车，车不止看外观，更得看动力、油耗、安全性，甚至是智能辅助系统。
如果一个企业的生产线看似高大上，可它的设备老得掉渣，根本没有智能化控制，工人要是想调个参数还得手动跑一趟，那就像开着老掉链的车上高速一样，根本无法竞争。
管理的水平也不能忽视。
这一块儿好比说家里的老妈子，啥事儿都得安排得明明白白。
企业的生产流程、资源调配、团队协作都得有条不紊，不能像个没头苍蝇一样乱转。
要是管理出问题，整个生产线就得卡壳，你就算有再高大上的设备，也没用。
再说，效率的问题也很关键。
这不，就像你家做饭，锅气足了火力猛，做出来的饭菜自然美味。
而效率不高，反过来说就成了烧火棍，烧了半天也没见锅里的水开起来。
智能制造可不允许效率差，得保证生产过程流畅，减少浪费，这样才能提高整体的产出。
效率高的企业，不仅能在同样的时间内做更多的活，还能保证质量的稳定性。
全国各省市制造业数字化转型关键指标(2022年9月)
全国各省市制造业数字化转型关键指标（2022年9月）一、数字化转型投入数字化转型需要大量的投入，是制造业升级的重要支撑。
各省市对数字化转型投入的多少，反映了各地对制造业升级的重视程度。
依据最新数据，2022年9月，江苏、广东、浙江、山东是数字化转型投入最高的四个省市。
江苏省起首提出了“引领高质量进步，推行制造强省”战略，深化供应链数字化管理，提升核心竞争力。
广东起首全面启动“智能+制造”行动规划，推动传统制造业智能化改造。
浙江乐观培育数字经济，特殊是电子商务和互联网产业。
山东加强制造业与信息化深度融合，形成数字化转型的新动能。
二、智能制造水平智能制造是数字化转型的核心，通过信息技术和物联网技术，实现生产过程的集成化、智能化和自动化。
智能制造水平体现了一个地区在制造业数字化转型中的实际进展。
依据数据显示，江苏、广东、山东、浙江四个省份在智能制造水平上处于领先地位。
江苏有一批具有影响力的智能制造示范区，通过统一平台、数字化工具和系统集成，提升生产效率和质量。
广东制造业智能化水平高，以高端智能装备、新能源汽车和人工智能为重点进步领域。
山东建设了一批智能制造创新示范工程，推动制造业实现智能化转型。
浙江起首在传统制造业中推广运用工业互联网和云计算技术，推动制造业数字化转型。
三、数字化创新能力数字化转型需要创新驱动，只有不息推动科技创新和技术创新，才能实现制造业从传统向现代的转变。
各省市的数字化创新能力不同，也是制造业数字化转型的一个重要指标。
据统计，广东、浙江、江苏、山东是数字化创新能力较强的四个省市。
广东是中国的科技创新中心之一，有着世界著名的高新技术企业和研发机构。
浙江通过“互联网+”行动规划，乐观培育数字经济，推动制造业技术创新。
江苏大力进步先进制造业，建设一批国家级创新示范区，提升数字化创新能力。
山东加强科技创新与产业融合，推动数字化转型与企业创新紧密结合。
四、人才培育和技能提升数字化转型离不开优秀的人才和高素养的工人。
全国各省市制造业数字化转型关键指标(2022年9月)
全国各省市制造业数字化转型关键指标（2022年9月）全国各省市制造业数字化转型关键指标（2022年9月）2022年9月，全国各省市制造业数字化转型关键指标引发广泛关注。
随着信息技术的快速发展和人工智能的兴起，制造业数字化转型已经成为推动中国制造业发展的重要方向。
在这个过程中，各省市的转型进程和实施效果各不相同。
本文将对全国各省市制造业数字化转型的关键指标进行综合分析，以期为各地在数字化转型中发现问题、解决问题提供参考。
一、智能制造发展指数智能制造发展指数是衡量各地制造业数字化转型程度的重要指标之一。
该指标包括制造业自动化水平、协同创新能力、数字化技术普及率等多个方面的内容。
据统计数据显示，截至2022年9月，上海、江苏、广东等经济发达地区的智能制造发展指数较高，分别达到85.6、82.3和79.8。
而西藏、青海等西部省市的智能制造发展指数较低，分别为35.2和40.5。
全国数字化转型发展呈现明显的区域差异，东部沿海地区明显领先于西部地区。
二、数字化技术应用水平数字化技术在制造业中的应用程度直接影响着数字化转型的效果。
数字化技术应用水平指标包括企业信息化、大数据分析能力、物联网技术应用等方面。
据调查显示，2022年9月，广东、浙江、江苏等地的企业信息化水平较高，企业采用ERP系统的比例超过80%。
而西藏、青海等西部省市的企业信息化水平较低，企业采用ERP系统的比例不到30%。
此外，大数据分析能力和物联网技术应用也存在明显差异。
这说明数字化技术在各地制造业中的普及程度仍存在较大的差距。
三、数字化人才培养情况数字化转型需要大量的数字化人才支持，数字化人才培养情况成为评估各地数字化转型能力的重要指标。
据统计数据显示，2022年9月，上海、北京、深圳等地的高校、科研机构在数字化人才培养方面具有较高的能力和水平。
而西部地区的数字化人才培养情况相对滞后，高校和科研机构的数字化人才培养能力有待提高。
数字化人才培养情况直接影响着数字化转型的速度和质量，各地应该加大对数字化人才培养的投入力度，提升数字化转型的整体水平。
上海智慧城市指标体系完整版
上海智慧城市指标体系完整版上海智慧城市指标体系完整版1.引言1.1 研究背景1.2 目的和意义1.3 前期研究概述2.指标体系概述2.1 智慧城市概念2.2 指标体系构建原则2.3 指标分类和层次2.4 指标体系结构3.经济发展类指标3.1 城市经济总量3.2 创新能力3.3 产业结构调整3.4 就业与人才引进3.5 资源利用效率4.社会发展类指标4.1 教育水平4.2 医疗卫生服务4.3 居民生活质量4.4 社会安全与治安状况4.5 绿色保护与环境改善5.基础设施类指标5.1 交通基础设施5.2 能源供应与利用5.3 水务与排水系统5.4 信息与通信基础设施5.5 公共设施和服务6.智慧化程度类指标6.1 数据共享与应用6.2 智能交通系统6.3 智能能源管理系统6.4 智能环境监测与管理系统6.5 智慧城市管理与服务平台7.评价与测度方法7.1 指标选择和权重确定7.2 数据收集与处理7.3 指标综合评价方法7.4 指标测度与追踪方法8.指标体系的应用8.1 基于指标体系的智慧城市评价8.2 指标体系在政策制定与规划中的应用8.3 指标体系在城市管理和决策中的应用8.4 指标体系在城市竞争力评价中的应用附件：附件1：指标数据表格范例附件2：智慧城市指标问卷调查表法律名词及注释：1.智慧城市：指利用物联网、大数据、云计算等信息技术手段，以提升城市治理和服务能力，促进城市可持续发展的城市模式。
2.指标体系：指根据智慧城市的目标和要求，结合城市发展特点，构建的用于评价和衡量城市发展水平的一套定量指标体系。
3.综合评价方法：指根据指标体系构建的评价模型，通过对各指标的加权计算，综合评估智慧城市的整体发展水平。
4.城市竞争力评价：指利用指标体系对城市经济、社会、环境等方面进行综合评价，以评估城市在全球范围内的竞争力水平。
制造业数字化转型评价指标体系构建与应用
1 参考架构企业转型是一个涉及到多层级、多方面的复杂系统工程，架构是界定多对象关系的一种理论，能很好地诠释、定义和描述对象及对象间关系，本节将从参考工业 4.0、工业互联网、智能制造、两化融合等体系架构出发，深入分析我国制造业数字化转型基础和发展需求，围绕价值（“为什么”）、能力（“有什么”）和要素（“用什么”）3 个基本问题，从价值驱动、能力驱动和要素驱动出发构建制造业数字化转型参考架构，如图 1 所示。
图 1 制造业数字化转型参考架构价值驱动：明确价值主张是转型发展的起点，过程中需要兼顾员工、企业、客户、供应链企业间、产业链企业间等利益相关方的诉求，为利益相关方提供创造价值的产品和服务，包括聚焦岗位的操作效率、着眼专业的业务效能、瞄准用户的客户价值、平台视野的产业生态。
能力驱动：数字经济时代，企业为应对内外部环境变化的不确定性，关注重点逐步从数字化智能化设备设施的引入、管理流程再造和组织优化，转变为企业动态能力提升上来。
能力驱动的演进分别为技术应用、业务优化、全生命周期一体化和产业链协同等能力。
要素驱动：新一代信息技术向制造业全要素、全价值链、全产业链的渗透和融合，催生出数据这一新的生产要素，并以数据的自动流动带动技术、业务流程、组织结构的互动创新和持续优化，不断提高制造资源的配置效率。
要素驱动包括数据集成、流程协同、数据驱动、业务/场景驱动。
2 评估框架参考架构为转型发展提供了框架，给出了基本的、可定义的模块或组件，为有力引导制造业数字化转型还需提供一套客观、科学的评价体系，本文在分析、汲取两化融合和数字化评估的基础上，结合企业数字化转型实际，给出此评估框架。
2.1 基本原则（1）科学性。
评估框架结构应相对稳定，能够反映数字化发展阶段，指明发展路径。
评估指标应能够表征数字化转型的内涵和特征。
（2）实效性。
借鉴先进实用的评估方法，吸取优秀实践和典型案例经验，以评估企业数字化转型的能力与效益为重点。
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上海市作为我国经济发展的重要引擎之一，其制造业在全国乃至全球都具有重要地位。
随着经济发展进入新常态，上海市制造业面临着智能化改造和数字化转型的重要任务。
为了科学评价上海市制造业智能化改造数字化转型的水平和效果，建立一个科学的评价指标体系显得尤为重要。
本文从上海市制造业智能化改造数字化转型的角度出发，探讨建立评价指标体系的必要性和可行性，并提出一套基于行业特点和发展趋势的评价指标体系。
1. 背景介绍
上海市作为我国经济最发达的城市之一，其制造业在国家经济中占据着重要地位。
然而，随着国际竞争的日益激烈和经济发展新常态的到来，传统制造业面临诸多挑战，必须加快智能化改造和数字化转型。
这不仅是上海市制造业发展的需要，也是国家经济发展的需要。
建立一个科学的评价指标体系，对制造业智能化改造数字化转型的水平和效果进行评估，对于推动上海市制造业升级转型，提高整体竞争力具有重要意义。
2. 建立评价指标体系的必要性
制定评价指标体系的必要性主要体现在以下几个方面：
（1）指导战略规划：制造业智能化改造和数字化转型需要有长远的战略规划。
建立评价指标体系可以帮助企业和政府更清晰地认识到当前的发展水平，为未来制定战略规划提供依据。
（2）评估效果：智能化改造和数字化转型是一个长期的过程，需要不
断评估效果。
通过建立评价指标体系，可以及时发现问题和不足，及
时调整措施和方向。
（3）对比分析：建立评价指标体系可以使不同企业之间、不同行业之间以及不同地区之间的智能化改造和数字化转型水平进行对比分析，
可以发现差距和不足，为借鉴和改进提供参考。
3. 建立评价指标体系的思路
上海市制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系应该基于行业特
点和发展趋势，具有可操作性和科学性。
具体建立的思路如下：
（1）确定评价对象：评价对象应该包括上海市各类制造业企业，包括传统制造业和新兴制造业，涵盖不同规模的企业。
（2）确定评价指标：评价指标应该包括技术水平、管理水平、创新能力等多个方面，可以结合“5G+工业互联网”等新技术应用的情况，
制定具体的指标体系。
（3）确定权重分配：不同指标对于制造业智能化改造数字化转型的影响程度是不同的，需要确定合理的权重分配方法，以保证评价指标体
系的科学性。
（4）建立评价模型：基于确定的评价指标和权重分配，建立科学的评价模型，为上海市制造业智能化改造数字化转型提供量化评价。
4. 建立评价指标体系的可行性
上海市制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系的建立是可行的，主要体现在以下几个方面：
（1）充分利用现有数据资源：上海市拥有丰富的制造业数据资源，包括企业技术水平、生产效率、创新能力等多个方面的数据，可以充分利用这些现有数据资源，建立评价指标体系。
（2）借鉴国际经验：国际上已经有多个国家和地区建立了制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系，可以借鉴其经验，结合上海市的实际情况，建立适合上海市的评价指标体系。
（3）得到政府和企业的支持：建立评价指标体系需要政府和企业的支持和合作。
上海市政府对于制造业智能化改造数字化转型非常重视，政府各级部门和相关企业可以共同参与建立评价指标体系。
5. 结语
上海市作为我国经济的重要引擎之一，其制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系的建立具有重要意义。
本文提出了建立评价指标体系的必要性和思路，并说明了其可行性。
希望政府和企业共同致力于建立科学的评价指标体系，为上海市制造业的智能化改造和数字化转型提供有力支持。
上海市作为我国经济的重要引擎之一，其制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系是现代工业发展的必然要求。
在全球经济一体化的大势下，上海市制造业必须顺应新时代的挑战，借助智能化和数字化技术的力量，实现产业升级和转型发展。
为了更好地评估智能化改造和数字化转型的效果，制定科学合理的评价指标体系非常必要。
6. 建立评价指标体系的关键指标
在建立上海市制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系时，需要
确定一些关键的评价指标，以科学全面地评估制造业的转型发展状况。
这些关键指标包括但不限于：
（1）技术水平：包括企业在智能制造、工业互联网、大数据分析、人工智能等方面的应用水平和技术创新能力。
（2）管理水平：评估企业的生产管理系统、供应链管理、质量管理等方面的现代化程度。
（3）创新能力：考察企业在产品研发、工艺改进、市场营销等方面的创新能力和实施情况。
（4）数字化水平：评价企业在信息化建设、数字化生产管理、电子商务等方面的发展水平和应用效果。
（5）人才队伍：衡量企业拥有的高素质技术和管理人才，以及人才培养机制和发展规划。
（6）资源利用效率：评估企业在能源利用、物料利用、环境保护等方面的效率和可持续发展水平。
（7）产业协同发展：考察企业在产业链上下游的协同合作情况，以及
与相关产业的融合发展程度。
7. 权重分配
在建立评价指标体系时，需要进行权重分配，以便更准确地评估不同指标对制造业智能化改造数字化转型的影响程度。
权重分配需要考虑不同指标之间的相互关联性和重要性，同时也需要充分尊重行业特点和发展趋势。
以技术水平为例，可能需要赋予较高的权重，因为技术水平直接影响着企业生产效率、产品质量和市场竞争力。
管理水平和创新能力也同样重要，因为优秀的管理和不断创新是企业长期发展的基石。
数字化水平和资源利用效率也是评价企业可持续发展的重要标志，应该被纳入考量范围。
人才队伍和产业协同发展虽然在一定程度上间接影响制造业的竞争力，但同样应当得到充分的重视。
8. 建立评价模型
在确定了关键指标和权重分配之后，需要建立一个科学的评价模型，用以对制造业智能化改造数字化转型进行量化评价。
评价模型的建立需要结合实际情况，采用适当的数学方法和统计工具，对各项指标进行综合评估，并给出相应的评价结果。
评价模型的建立需要充分考虑到各项指标的相互作用以及时序因素的影响，以确保评价结果具有较高的科学性和客观性。
评价模型还需要
具备一定的灵活性和可操作性，以便能够适应不同企业和不同行业的评估需求，并能够为企业提供具体的改进方向和政策建议。
9. 建立评价指标体系的推进措施
为了更好地推进上海市制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系的建立，有必要制定一系列具体的推进措施。
这些推进措施包括但不限于：
（1）加强数据共享：政府部门可以通过信息化手段，建立起关于上海市制造业的详尽数据库，包括技术水平、产能规模、行业分布等多个方面的数据。
这些数据可以为评价指标体系的建立和使用提供基础支撑。
（2）组织专家论证：政府部门可以组织相关专家，就制造业智能化改造数字化转型的评价指标体系进行深入研究和论证，以确保评价指标体系符合实际需求和科学规律。
（3）推动标准化建设：制定一套符合行业特点和发展趋势的评价指标体系标准，为各企业提供统一的评价标准，以便更好地进行比较和借鉴。
（4）加强宣传推广：政府部门可以组织一系列的宣传推广活动，向企业和社会公众介绍制造业智能化改造数字化转型的重要性和评价指标
体系的建立意义，以壮大企业和公众对评价指标体系的认知和支持。
10. 结语
建立科学合理的上海市制造业智能化改造数字化转型评价指标体系对于推动制造业的高质量发展具有重要意义。
本文探讨了建立评价指标体系的关键指标、权重分配、评价模型以及推进措施，力求为上海市制造业智能化改造数字化转型的评价工作提供参考和支持。
希望政府部门、企业界和专业机构能够共同努力，建立起科学系统的评价指标体系，为上海市制造业的发展提供有力的引导和支撑。