纺织服装行业上下游产业链长、产品属性复杂。 它是劳动密集型产业和技术密集型产业紧密结合的产物，是实体经济的典型代表。 随着经济发展和居民消费需求升级，服装行业逐渐转向品牌化、小批量、多品类、快时尚发展。 这些变化对服装生产企业的生产效率、产品更新速度、产品质量、价格、交货期等提出了更高的要求。 这对服装供应的灵活性和敏捷性提出了巨大的挑战。 服装行业从传统制造向数字化、智能化升级的数字化转型趋势日益明显。
数字化转型的核心路径是构建新能力。 深化新一代信息技术应用，以价值效益为导向，共建、共创、共享数据驱动的新能力，以新能力赋能业务创新转型，构建竞争新时代和合作。 优势，改造提升传统动能，形成新动能，创造新价值，实现新发展。
为落实国家数字经济发展战略，服务纺织服装行业数字化转型典型场景，北京xxx公司起草构建了纺织服装行业数字化转型实施标准。 本标准（草案）基于xxx工业互联网平台现有技术和数字化转型实践基础，形成赋能企业和产业链数字化转型的公共服务平台，实现快速连接、高效配置、全要素共享、全产业链、全价值链。 共享重构提高纺织服装产业链上下游企业协作水平，提高运营效率，增强行业整体市场竞争力，持续推动企业和产业链数字化转型升级。 本标准（草案）实施将重点提升业务数字化全流程支撑能力、产业链监控、分析优化能力、数据增值服务能力、集中采购和产能共享能力，具备条件的规模化、产业化推进，打通企业关键环节。 ，使行业上下游企业协同数字化转型取得实质性进展。 建立纺织服装行业数字化转型支撑体系，形成数字化转型赋能项目、成效评估指标、安全保障、智慧运营等支撑服务的行业标准规范，引导大中型企业科学转型、合理有序推进相关数字化转型工作。 量化评估转型成效，帮助企业科学、动态调整数字化转型方案和工作计划。
纺织服装行业数字化转型实施标准
1 范围
服装行业数字化转型实施标准主要针对服装设计打版、裁剪、缝制、后处理、营销、运营管理、安全管理等关键环节建设新能力。 本部分规定了行业企业数字化转型的实施要求、系统架构、系统架构。 实施路径和典型场景。
本版块适合行业内企业明确数字化转型方向，推动相关企业积极开展数字化、智能化建设工作。
2规范性引用文件
下列文件中的条款通过本部分的引用而成为本部分的条款。 凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本部分。 然而，鼓励基于本标准达成协议的各方研究这些文件最新版本的适用性。 凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本部分。
《中小企业数字化转型指南》
《中小企业数字化水平评价指标（2022年版）》
旨在帮助中小企业科学高效推进数字化转型，提高为中小企业提供数字化产品和服务的能力，为相关责任部门推动中小企业数字化转型提供指导规模企业。
《GB/T 23011-2022信息化与工业化融合、数字化转型价值与效益参考模型》
《GB/T 23020-2013工业企业信息化与工业化融合评价标准》
《GB/T 23000-2017信息化和工业化一体化管理系统基础和术语》
《GB/T 23001-2017信息化和工业化融合管理体系要求》
《10001-2020数字化转型参考架构》
《10002-2020数字化转型价值与效益参考模型》
《20001-2020年数字化转型新型能力体系建设指南》
《10003-2020两化融合管理体系能力分级新要求》
两化融合系列标准是推动企业数字化转型的国家标准。 他们主要致力于为企业数字化转型提供从问题发现到问题解决的全流程服务，解决方法和工具支撑、解决方案实施、管理机制实施的具体实施过程。 、性能跟踪优化等问题。
《GB/T 39116-2020智能制造能力成熟度模型》
智能制造能力成熟度评估规定了智能制造能力成熟度模型的构成、成熟度等级、能力要素和成熟度要求。 本标准适用于制造企业、智能制造系统解决方案提供商和第三方进行智能制造能力差距识别、解决方案规划和提升。
3术语和定义
下列术语和定义适用于本部分。
AGV自动导引运输车
APS生产排程系统
CAD计算机辅助设计工具
CAE计算机辅助设计工程
CRM客户关系管理部
ERP企业资源管理系统
MES制造执行系统
PLM产品生命周期管理系统
RFID射频识别技术
SCADA数据采集及监控系统
SRM供应商关系管理系统
WMS仓库管理系统
4云平台
本标准中的云平台是指依托现有云资源、设备接入、运营管理、技术创新应用、数据价值赋能、产业生态协作等服务能力打造的安全可靠、自主可靠的服务能力xxx平台的。 受控工业互联网赋能数字化转型基础服务平台，提升平台全连接和数据集成能力、开放数字孪生开发能力，实现平台数字化转型基础支撑能力的持续优化和提升。
5实施要求
5.1 能力单元
数字化转型的核心路径是构建新能力。 成功实施数字化转型的关键是建立支持能力建设和价值创造的能力单元。 能力单元是实现价值效益的能力载体，可以由过程维度、要素维度和管理维度共同定义，如图1所示。组织应确保价值效益中预期相关能力的稳定、有效的创造和应用通过过程维度、要素维度、管理维度三个维度的协调、联动、集成创新，以创新为导向。
图1 能力单元
5.1.1 工艺尺寸
流程维度包括规划、支撑、实施与运营、评估与改进等子维度，明确了能力建设、运营与优化的流程控制机制。 主要活动包括但不限于：
（一）围绕价值和效益目标，持续完善新能力规划、支撑、实施与运营、评估与改进的PDCA流程控制机制，推动新能力相关系统解决方案和治理体系建设和持续优化； （二）依靠过程控制机制，持续推动新能力建设过程中的协调联动、互动创新，落实系统解决方案（要素）和完善治理体系建设，稳定构建预期新能力，支撑创建的预期价值收益。
5.1.2 特征尺寸
要素维度包括数据、技术、流程、组织等子维度，明确了能力建设、运营和优化的系统解决方案要求。 主要活动包括但不限于：
（一）充分发挥数据创新驱动潜力，推动新一代信息技术、管理技术和专业领域技术的集成应用和集成创新，优化业务流程和职能职责协调联动机制；
（2）通过持续推动数据、技术、流程、组织四要素之间的协调联动、互动创新，推动新能力建设和六大价值创造方式的持续变革。
5.1.3 管理维护
管理维度包括数字治理、组织机制、管理方法、组织文化等子维度，明确了能力建设、运行和优化的治理体系。 主要活动包括但不限于：
持续提升数字化领导力，协调优化人才、资金等资源配置，创新适应性、自组织、自优化的组织结构，建立基于“经济人”和“社会人”假设的企业对“知识人”和“伙伴”的员工赋权机制、利益共享机制和组织文化等；
持续推动数字治理、组织机制、管理方法、组织文化之间的协调优化和互动创新，推动管理模式选择和优化升级，完善新能力建设和价值创造的治理体系。
5.2 创建能力单元
纺织服装企业应结合自身发展战略，对已确定的新增产能建设总体需求进行逐级分解，明确细分能力对应的产能单元建设需求。 在已构建的能力单元的基础上，根据特定的价值和效益需求进行能力单元组合，并基于能力单元组合实现能力协同和能力演进，最终构建覆盖整个企业的新能力体系。 纺织服装行业能力单元建设参考如下：
5.2.1 商业模式创新
（一）充分发挥实物市场主体作用
支持“新零售”等新概念，利用实体市场平台的体验、互动和空间功能优势，实现用户线下实体体验设计。
（二）发展电子商务和跨境电子商务
充分发挥电商平台、官网、微信、抖音等平台作用，发展线上流量、虚拟体验、交易+线下服务、DIY自助服务新模式。
5.2.2 研发设计
（一）关注服装企业设计部门数字化转型
建立线上设计中心等，开展个性化设计、用户参与设计、交互设计。
（二）关注纺织染整企业配色打样部门的数字化转型
利用人工智能技术进行配色大数据分析，自动学习设计专家的配色经验，构建配方数据集和案例库，形成自主的印染配色智能设计技术和软件。
（三）注重设计研发过程的数字化应用
利用设计资源库和效果渲染能力，实现设计效果的高比例虚拟现实还原。 采用数字喷墨印刷、色彩通讯、数字测色配色与传统打样方式完成打样。
（四）注重纺织服装用户的线下和线上体验设计
以实体市场平台作为实现用户线下实体体验设计的重要端口。
5.2.3生产经营优化
（一）重视企业资源计划系统（ERP）的应用
通过对制造全过程的智能控制，提升物料调配、生产控制、安全生产、节能减排、供应链等方面的智能化水平。
（二）重视制造执行系统（MES）的应用
采用先进的数字化智能控制设备、技术和工艺，实现生产模型分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪、从原材料到成品的一体化协同优化。 定制纺织品的大规模柔性生产。
（三）注重建设智能工厂、智能车间、智能生产线
优先推荐使用具有自主知识产权的国产智能装备以及专业化、新型企业制造的装备，实现整个生产过程的数字化转型。
5.2.4 仓储物流
（一）构建智能立体仓储系统
实现生产过程中的自动仓储、自动发运、货物识别、数据管理以及仓储物流转运环节的数字化、无人化操作等功能。
（二）建立健全数字化物流体系
利用Ecode、RFID等工业互联网识别技术，完善数字化物流体系，解决物流服务市场碎片化、复杂化、数字化程度和数据采集程度不同等问题。
5.2.5 供应链整合
（一）注重原辅材料、染料化工、机械零部件发展
基于纺织服装企业的设计、工艺、技术和产品需求，支持纺织服装企业原辅材料和机件企业运用数字化技术开发新产品。
（二）注重供应链整合
建立纺织服装企业及原辅材料、染料、化学品、机械零部件供应链共享平台，降低供应成本，提高供应效率。
5.2.6 大数据挖掘应用
（一）重视企业客户资源大数据挖掘
加强与纺织服装卖场、经销商、电商平台等的深度合作，充分利用各类平台数据，分析挖掘消费者群体画像，孵化培育热销产品，使企业从从“生产什么就卖什么”到“需要什么就生产什么”，打造有特色、有影响力的网络消费新品牌。
（二）重视实体市场门店大数据挖掘
进行门店数字化升级，实现支付码聚合，整合支付、扫码、活动、分享等支付和会员管理系统，实现无摩擦注册和管理。 促进跨店消费和结算，打通跨店业务数据，实现目标客群精准定位。
6系统架构
根据实施数字化转型建设能力单元的要求，纺织服装行业数字化转型实施架构如图所示，按照包括的设计、生产、物流、销售服务环节分阶段实施在纺织服装行业。
图2 纺织服装行业数字化转型实施架构
6.1 设计
根据服装流行趋势和客户要求，明确服装产品的功能、外观、尺寸等要求，形成产品设计图纸、材质要求等。主要包括应用产品生命周期管理系统（PLM）、智能排版和制版、样品研发、产品规划设计、流行分析。
6.2 生产
将服装原材料经过裁剪、缝制、整烫、包装等加工工序加工成服装成品的过程。 其中，网络建设是协同生产管理的基础。 在此基础上，可以搭建综合管理平台，实现对生产制造过程的全面管理，主要包括制造执行、物料管理、设备维护、生产调度等。
6.3 物流
将材料或服装从一处移动到另一处的活动。 主要包括仓库管理系统、立体仓库、货架系统、供应商关系管理、采购管理等。
6.4 销售服务
销售成品服装并提供售后服务的活动。 服装作为终端市场最常见的消费品，其营销意义尤为重要。 主要包括客户关系管理、新媒体营销、数字展示、虚拟试衣等。
7实施路径
中小企业数字化转型遵循“由易到难、由点到面、长期迭代、多方协作”的思路。 工信部发布《中小企业数字化转型指南》，旨在帮助中小企业科学高效推进数字化转型，提高提供数字化产品和服务的能力为中小企业数字化转型提供指导，指导相关责任部门推动中小企业数字化转型。
服装企业的智能化转型和数字化转型可以先通过咨询诊断和智能制造能力成熟度评估明确智能转型和数字化转型的发展方向，制定实施方案和实施路径，然后通过联合开展转型升级建设工作。专业服务机构。
7.1 诊断评估
结合《中小企业数字化水平评估指标》等标准规范，中小企业与数字化转型服务商、第三方评估咨询机构等合作，评估中小企业的基础水平结合数字化与企业经营管理现状，构建评价指标数据管理机制，支撑转型需求分析。 以及转型效果评估。
7.1.1 两化融合自评估
依据《工业企业信息化与工业化融合评价标准》（国家标准GB/T 23020），利用国家信息化与工业化融合公共服务平台，开展工业企业信息化与工业化融合关键指标自评。信息化与数字化转型融合，客观掌握企业自身数字化水平的基本情况。 。 登录网址是。
7.1.21智能制造能力成熟度评估
通过智能制造数据资源公共服务平台（）开展智能制造能力成熟度自评估。 自评估可以确定企业智能制造的整体水平，帮助企业认清智能制造发展现状，并提供与同行业、同地区企业的对比分析报告。
7.1.3 数据管理能力成熟度评估（DCMM）
企业首先进行在线自评估，然后提交DCMM评估申请，评估机构进行DCMM评估。 DCMM评估网站：.
7.2 实施数字化转型
7.2.1 实施要点
7.2.1.1推进管理数字化
落实企业数字化转型“一把手”责任制，构建与数字化转型相适应的组织架构，制定绩效管理、考核计划、激励机制等配套管理制度。 定期组织业务管理人员和一线员工参加数字化培训，加深对数字化转型的理解，提高数字化素养和技能。 指导业务部门和技术部门加强沟通协作，形成跨部门的数字化转型合力。
7.2.1.2 业务数字化
采用订阅式产品服务，推动研发设计、生产制造、仓储物流、营销服务等业务环节数字化，降低一次性投资成本。 利用SaaS计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等工具进行数字化研发设计。 发展众包设计、协同研发等新模式，提高研发设计效率。 应用云端制造执行系统（MES）、高级计划排程（APS）等数字化产品，优化制造资源配置，实现按需柔性生产。 应用仓库管理（WMS）、订单管理（OMS）、运输管理（TMS）等解决方案以及自动导引车（AGV）、自主移动机器人（AMR）等硬件，并利用第三方物流平台推动仓储物流环节数字化。 。 开展产品生命周期管理，构建产品数字镜子，提升产品数据管理水平，发展基于数字化产品的增值服务，拓展业务范围，创新盈利模式。
7.2.1.3 优化数字化实践
与数字化转型服务商或第三方评估咨询机构合作开展转型成效评估，重点关注业务环节的数字化水平评估和企业运营管理水平的行业横向和纵向对比分析，从以下方面对企业进行评估生产效率、产品品质、绿色低碳转型价值效益。 结合企业当前内外部数字化转型资源，制定和调整下一阶段数字化转型战略，选择与下一阶段转型相匹配的数字化产品和服务，提高转型战略对当前发展现状的适应性。
7.2.2 应用场景
纺织服装行业数字化转型主要面向服装生产加工流程，进行设备改造升级、系统部署应用，然后通过系统集成，实现服装生产加工整体数字化、网络化智能化水平。企业。
图3 服装生产主要流程
7.2.2.1 设计
场景一：市场分析与人气预测
市场分析和行业趋势预测可以利用云计算、人工智能、大数据等技术。 在传统服装流行趋势预测流程的基础上，通过大数据提取有效的市场信息，并基于云计算和大数据分析优化预测流程、数据采集和分析方法，从而获得深入准确的指导结果。 面对预测服装流行趋势的海量冗余数据，云计算提供的海量云存储、分布式数据库、分布式数据处理可以提供基于互联网和物联网的有效数据，挖掘虚拟化和分布式数据。 可以对数据进行处理和虚拟化以预测服装流行趋势。
场景二：服装设计与仿真
服装设计和模拟可以使用计算机辅助设计工具（CAD）和计算机辅助设计工程（CAE）。 应用计算机辅助设计工具（CAD）、计算机辅助设计工程（CAE）和设计知识库，集成三维建模、有限元仿真、虚拟测试等技术，应用新材料、新工艺，进行模型设计基于产品设计、仿真优化和测试，实现智能化制版排版。
场景三：服装定制
通过建设智能量库、数字化设计和虚拟仿真系统，实现服装定制。 人体测量技术正从接触式向非接触式快速发展。 它将5G技术与服装领域先进的打版技术以及激光3D人体测量、720度视觉人体测量等先进测量技术相结合，构建智能人体测量仓库，建立数字化设计。 通过虚拟仿真系统，可以实现人体数字模型的三维重建、人体尺寸和体型特征的提取，开展个性化设计、用户参与设计、交互设计、产品个性化重组，并提供通过用户与企业的深度互动，提供个性化的解决方案。 定制化的产品设计、柔性生产和个性化服务，创造独特的客户价值。
7.2.2.2 生产
生产环节是服装行业数字化转型的主要方向。
场景四：智能调度
智能调度可以采用生产调度系统（APS）等。生产调度系统（APS）通过检测车间内的实时产能状况，根据下发订单的流程分解，首先根据生产调度系统对订单进行调度。车间、班组、人员三个层级，优先匹配车间产能，然后车间产能和计划确定后，按照班组成员两个层级逐步分解整个生产进度。 整个生产调度流程依赖于车间产能、订单流程及工艺数据、产品基础数据、物料数据等实时和历史数据。 计算暂存条件等综合数据，得出相对全面、准确的生产计划。 在制定作业计划时，生产调度系统（APS）监控当前物料匹配情况，将单个工序的内部规则与上下游工序相结合，实现产能协同，提高整体产能利用率。
场景五：智能裁剪
智能切割可采用自动扫描切割软件、切割控制系统等。采用先进的自动扫描切割、智能切割控制软件、智能修正切割角度、智能磨刀、自动送料新技术。 设备融合先进信息技术、图像识别技术、视觉技术和网络技术，配备图形化界面，操作简便，辅以排版软件，开发智能排版技术，将切割过程的送料、排版、切割一体化。 ，标记和材料收集链接已有机地集成以提高降低效率和质量水平，并改善材料利用率。
方案6：生产过程管理
生产管理可以使用制造执行系统（MES），企业资源计划系统（ERP）等。建立制造执行系统（MES）来实现智能生产计划管理，生产过程控制，产品质量管理，车间库存管理和项目仪表板管理，并提高公司的制造执行功能。 建立企业资源计划系统（ERP），以实现供应链，物流，成本和其他企业管理功能。 建立工厂的内部通信网络结构，以实施设计，过程，制造，检查，物流和其他制造过程链接，以及制造过程和制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）。 信息互连。
方案7：质量检查
服装产品质量检查可以使用自动检查机，图像分析算法等实施。使用自动检查机来捕获产品图片，并通过图像比较和分析算法，诸如在线质量检查服装和成品质量等功能实现了检查。 将产品检查设备链接到生产管理系统，并建立警报机制，以及时警告质量问题。
方案8：自动包装
自动包装可以使用自动包装机等。应用智能设备，例如自动包装机，结合射频识别技术（RFID），以实现自动包装，数据记录和服装产品的统计数据。
方案9：质量可追溯性
质量可追溯性可以使用监督控制和数据采集系统（SCADA），射频识别技术（RFID）等。建立数据收集和监督控制系统（SCADA）。 通过标识技术，例如条形码，QR码或射频标识卡，您可以查看每个产品生产过程的订单信息，人工报告信息，批次编号，工作中心，设备信息等。 人员信息可用于跟踪生产过程数据，产品文件可用于跟踪批次使用的生产过程和材料。
7.2.2.3物流
物流包括现场物流和非机场物流。 服装企业的现场后勤主要包括布料原材料和半生产产品的转运，分销和仓储管理，而现场物流主要包括供应链和采购管理活动。
方案10：半成品交付
半生产产品的分布可以使用智能悬挂系统，等等。智能悬挂系统采用制造执行系统（MES）直接命令悬挂生产模式，计划整个缝纫过程悬挂生产，并行多个组件，自动输入，自动输入配对，多行协作和完整的程序信息连接，以避免手动配对。 这是乏味的，可以极大地提高生产效率。 5G网络技术中心也可以用来将订单信息与悬挂系统联系起来，并根据不同的订单类型通过单独的轨道进行分发，以实现单个轨道控制，从而满足了对定制订单快速响应的业务需求并实现智能灵活的质量生产。
方案11：实时跟踪材料
可以使用制造执行系统（MES），仓库管理系统（WMS）等进行材料跟踪。服装行业有许多类型的材料和配件。 在生产过程中，很难实时监视材料。 有必要应用制造执行系统（MES）或仓库管理系统（WMS），并采用诸如识别传感，定位和跟踪IoT之类的技术。 实现原材料，制作和成品的全面跟踪。 通过在线材料管理系统服装包装设计市场调查报告，使用线仓库管理和QR码信息跟踪可以清楚地了解材料的实时流。 生产线以外的每个工作站都可以监视材料。 扫描代码以收集信息，并将所收集的信息与线侧材料管理系统联系起来，以最大程度地帮助服装生产。
方案12：智能仓库
智能仓库可以使用仓库管理系统（WMS），三维仓库等。建立仓库管理系统（WMS），通过全面应用条形码技术，射频识别技术（RFID），射频技术（RFID），实现材料的跟踪和识别。等等，并协调和管理各种业务，例如原材料仓储，库存查询和成品出站，以实现对材料的完整跟踪以及仓库的智能管理； 建造三维仓库，以有效解决传统库存方法的问题，例如大型足迹和不便的通道。
方案13：物流智能监控
物流智能监控可以使用制造执行系统（MES），物流管理系统等。在外包生产模型下，对半成型产品的监视以及原始和辅助材料一直是外包管理的痛苦点。 传统模型依赖于手动后续操作，但是随着订单变得越来越多样化，这种方法很难形成一种有效的方法。 通过建造云工厂建筑制造系统（MES）的监督机制，可以加强卫星工厂的外包订单，切割碎片以及原料和辅助材料的管理，以及轨道和监视主要过程，例如切割，缝制，缝制，清洗，熨烫和包装。 链接以实现关键链接，交付质量，生产能力和其他指标的智能监控。
方案14：供应链管理
供应链关系管理可以使用供应商关系管理系统（SRM），客户关系管理系统（CRM）等。辅助设备的服装范围从上游纱线，印刷和染色，编织和其他企业到中游织物，配件，配件，配件等。 ，一直到服装的直接加工和生产企业。 工业链相对较长，需要管理上游和下游伙伴关系。 通过建立供应商评估系统以及存储位置和生产能力监控系统，可以实现整个产业链的订单的智能匹配。 从结构特征到过程类型，可以考虑供应商自己的生产能力，以形成一组材料采购或生产能力分配。 机制，最后通过手动审查完成整个系统的循环，形成了自动化的材料采购和产品外包系统。 建立一个客户关系管理系统（CRM），该系统集成了大数据，知识图和自然语言处理等技术，以实现客户需求分析，完善管理并提供积极主动的客户服务。
7.2.2.4销售和服务
作为消费者最终市场最常见的消费产品，服装在营销和售后服务方面有很高的要求。
方案15：个性化营销
可以通过使用大数据等来实现个性化的营销。利用大数据技术来创建以客户为中心的个性化营销，以准确的匹配为目标，并基于创意和创新的内容，并最终实现新的营销概念和技术数字业务创新，精确的营销传播和有效的市场交易。
方案16：新媒体营销
新媒体营销可以使用简短的视频，在线实时广播平台等。使用新媒体工具，例如短视频，在线实时广播，第三方平台和公共帐户服装包装设计市场调查报告，以在线展示完成的服装和生产过程，以提高消费者的品牌知名度并促进产品推广和销售。
7.3数字转换评估
工业和信息技术部发布了“中小型企业（2022 ）数字化水平的评估指标”。 根据该行业的特征，“评估指标”分为三类：制造数字化评估表，生产者服务行业数字化评估表和其他行业数字化级别评估表。 从数字基础，运营，管理和有效性的四个方面的中小型企业的数字发展水平的全面评估。 根据企业评估分数，数字级别分为四个级别：
1级（20-40分）：进行基本的业务流程分类和数据标准化管理，并简单地应用信息技术。
2级（40-60分）：使用信息技术或管理工具来实现单个业务的数字管理
第3级（60-80分）：将信息系统和数字技术应用于数据分析，以实现所有主要业务的数字管理和控制。
第4级（80点或以上）：利用整个业务链中的数据集成分析来实现数据驱动的业务协作和智能决策。
该单元使用评估系统（网站：.gov.cn），并使用“评估指标”进行研究或使用评估结果。
附录A
（信息丰富的附录）
中小型企业的数字化水平的评估表（2022 ）
生产者服务行业中小型企业的数字化水平的评估表（2022版）
其他行业中中小型企业的数字化水平的评估表（2022版）
