数据作为制造业的重要战略资源，在精益数字化的框架下，数据治理被重新定义和优化。精益数字化的数据治理强调数据作为企业业务活动的核心要素，对实际业务需求进行科学规划，通过流程梳理、数据采集、分析、应用进行精益化管理和完善，构建高效、简洁、灵活的数据治理体系，避免盲目追求“大而全”的数据收集，减少数据冗余，提升数据对运营管理的支持效果。核心目标是价值创造，关注能提高运营效率、降低成本、增强客户满意度、洞察市场变化的数据资源。在大模型和数字孪生等技术的赋能下，数据治理进一步激发数据潜力，释放数据价值乘数效应，为企业提升核心竞争力提供新动能。这一趋势表明，精益数字化的数据治理将在未来成为企业重要的竞争力来源。

精益数字化不仅局限于生产环节，还向研发、供应、销售及服务等价值链环节全面延伸，促进全价值链优化与协同，提升整体运营效率及市场竞争力。特别是在供应链环节，精益数字化改变了传统的供应模式，推动企业与供应商从单向被动供货转向紧密互动协同与灵活合作模式。未来，中国制造业将更加注重产业链上下游的协同合作，通过精益数字化供应链平台实现信息共享，提高供应链各环节的协同效率。在“链长制”政策的引导下，“链主”企业的精益数字化转型将发挥示范效应，提升整个产业链的精益数字化水平。这一趋势显示，产业链协同将在未来成为精益数字化的重要方向，推动产业整体竞争力的提升。

从经济发展水平的差异来看，东部沿海地区由于具备较好的经济基础、信息技术产业发达且政策支持力度较大，精益数字化进程相对较快。这些地区的企业能够更早地接触到先进的数字化技术和管理理念，有能力进行大规模的投资与改造。相比之下，中西部地区因经济基础薄弱、数字基础设施普及度低，精益数字化进程滞后，企业在转型过程中更易遭遇资金、技术和人才瓶颈。

从政策引导支持与扶持投入角度来看，政府在推动制造业精益数字化过程中作用显著，但不同地区政策支持力度和资金投入存在差距。一些地方政府出台具体政策措施和资金支持方案，积极引导和扶持企业开展数字化转型。而其他地区可能缺乏相应的政策和投入，导致企业转型动力不足。此外，产业集群效应也导致区域间不平衡明显。在产业集群内部，企业可以共享资源、技术和市场信息，形成协同效应和竞争优势。因此，具有发达产业集群的地区往往能更快推动制造业精益数字化进程。

我国制造业品类繁多，各行业的精益数字化实施水平差异显著。一是行业特性差异。行业之间的生产流程、产品特性和市场需求各不相同，导致数字化转型的难易程度和优先级存在区别。汽车、电子等高科技行业因产品更新快、竞争激烈，更倾向于进行数字化转型以提升生产效率和产品质量；而纺织、建材等传统行业因技术门槛低、市场需求稳定，转型动力不足。二是技术基础和人才储备差异。高科技行业长期技术积累和创新实践，形成了完善的技术体系和人才梯队；而传统行业可能面临技术落后、人才短缺问题，阻碍数字化转型进程。三是政策引导和市场需求差异。政府根据国家战略和产业发展规划，优先支持某些行业的数字化转型。市场需求变化也影响行业的精益数字化效果。例如，随着消费者对个性化、定制化产品需求增加，部分行业更加注重数字化转型以提升设计和生产能力。

一是许多企业对精益数字化的颠覆程度与重要性认知不够，未上升到企业战略层面，导致精益数字化的顶层规划不足，而是界定成单纯的信息技术问题。二是部分企业将精益数字化业务外包，缺乏企业内部各级人员的深度参与和紧密配合，导致精益数字化转型仅停留在表面，未实现精益运营管理和数智化技术的“双轮驱动”。三是囿于精益管理能力不足、信息化程度低、数据共享壁垒高、异构网络集成难、数据分散等不利因素，企业开展精益数字化的基础仍较为薄弱，推进面临较大阻力。