制造业进行数据治理时，可以利用PLM（产品生命周期管理）系统来实现数据的有效管理、优化流程和提高决策质量。以下是一些关键步骤和策略：

1. 建立中心产品数据知识库： PLM系统可以作为记录所有产品信息的系统化中心产品数据知识库，保护数据、实现基于任务的访问，并作为一个协作平台来共享应用和数据。

2. 数据集成： 将现有的产品数据和相关信息集成到PLM系统中，实现数据的统一管理和访问。

3. 标准化流程： 通过PLM系统标准化产品设计和开发流程，提高研发效率和产品质量。

4. 模块化与参数化设计： 推广模块化和参数化设计理念，提高设计的重用性和灵活性。

5. 跨部门协作： 利用PLM系统促进研发、工程、制造、采购和销售等部门之间的协同工作。

6. 数据质量监测与清洗： 通过数据质量工具定期或实时对数据进行检查，发现质量问题，并实施数据清洗、修正、补录等操作。

7. 强化元数据管理： 明确元数据管理的职责，制定元数据管理规范，确保元数据的收集、存储、更新、使用等环节得到有效管理。

8. 构建元数据目录： 建立企业级元数据管理系统，创建可视化的元数据目录，展示数据资产全景，支持数据搜索、导航和理解。

9. 利用元数据提升数据治理： 利用元数据进行数据血缘分析、影响分析、数据沿袭等，辅助数据质量问题定位、数据变更管理、数据资产价值评估等工作。

10. 主数据管理： 针对主数据管理混乱的问题，需要确保主数据的一致性、准确性和完整性，避免多个版本、更新滞后、管理分散等问题。

11. 支持创新和可持续发展： PLM系统支持创新和可持续发展战略，通过优化设计和制造流程，减少浪费，同时考虑产品对环境的影响。

12. 数字化仿真应用： 利用数字化仿真节约成本和时间，包括产品生产制造的仿真和管理过程的仿真。

通过上述措施，制造业可以有效地进行数据治理，利用PLM系统提升数据管理能力，优化业务流程，并支持企业的数字化转型和智能化升级。