一、技术应用：从基础到高级的深度应用

在智能制造的初级阶段，企业主要应用基础的自动化设备和简单的信息技术，随着成熟度等级的提升，企业开始采用更为复杂的自动化设备和先进的信息技术，如机器人、传感器网络、MES等，高成熟度等级的企业则达到技术应用深度融合与创新的阶段，运用物联网、大数据分析、云计算等前沿技术，甚至自主研发或引入人工智能、机器学习等技术，实现智能化生产和决策。

二、系统集成：从孤岛到无缝对接的完善过程

低成熟度企业在系统集成方面存在较大的孤岛现象，不同生产环节的信息系统相互独立，随着成熟度提升，企业开始注重系统间的集成，通过中间件、API接口等方式实现数据交换和业务协同，高成熟度企业则达到无缝对接的水平，建立了统一的平台或框架，实现了设备层、控制层、管理层等多个层级之间的深度集成，形成了真正的智能工厂。

三、数据利用：从简单收集到高级分析的层次跃升

在数据利用方面，低成熟度企业通常只进行基本的数据收集和简单分析，中等成熟度的企业开始利用数据进行更复杂的分析和决策支持，高成熟度企业则能达到新的高度，实时监控生产状态，通过高级数据分析和机器学习算法自动发现生产中的隐患和改进点，实现数据驱动的持续改进和创新。

四、人才培养与团队构建：从单一技能到多元化能力的团队构建

在人才培养和团队建设方面，低成熟度企业缺乏系统的培训体系和跨学科团队协作机制，中等成熟度企业开始注重专业技能与综合素质的提升，建立较为完善的培训体系，鼓励跨部门协作，高成熟度企业则将人才培养视为核心竞争力，提供多元化的培训和发展机会，积极构建跨学科的创新团队，推动技术和管理的革新。

智能制造能力成熟度的提升是一个涉及多个方面的全方位进程，企业需根据自身实际情况，制定针对性的升级策略，逐步提高智能制造能力的成熟度，以应对日益激烈的市场竞争，这不仅是一场技术革命，更是企业未来生存与发展的关键所在。