在调研中，陈超发现各行业对工业信息化的需求千差万别。汽车制造行业，生产流程复杂，零部件繁多，对供应链管理、生产过程监控及产品质量追溯的信息化需求极为迫切，可当时国内汽车制造企业大多采用人工记录与管理方式，效率低下且易出错；纺织行业则更侧重于生产设备的智能化控制、市场需求的快速响应以及产品设计的数字化创新，但国内纺织企业设备陈旧，基本依靠人工操作，对市场变化反应迟缓。
基于调研结果，陈超制定了分行业、分阶段推进工业信息化的策略。将信息化基础相对较好、需求急切的电子制造业和机械装备制造业列为先行试点。他凭借副部长身份，组织团队与这些行业的龙头企业合作开展工业信息化项目。在电子制造企业，引入先进的信息化管理系统面临诸多难题。一方面要解决设备采购的外汇额度问题，另一方面要培训员工掌握新系统的操作。通过与相关部门协调，争取到部分外汇用于采购关键设备，并组织大量内部培训，让员工逐步适应新系统。借助企业资源计划（ERp）系统，企业能实时掌握原材料库存、生产进度及订单执行情况，有效降低库存成本，提升生产效率。同时，运用物联网技术连接生产线上的设备，实现远程监控与故障预警，大幅减少设备停机时间。
在机械装备制造业，重点推动产品设计的数字化转型。陈超鼓励企业引入计算机辅助设计（cAd）和计算机辅助制造（cAm）技术，但当时国内计算机技术落后，设备昂贵且稀缺。就在大家一筹莫展之时，陈超利用自己的空间能力，秘密手搓出一台计算机。这台凝聚着他心血与神奇能力的计算机，性能虽比不上国外顶尖设备，但已远超国内当时水平。为避免引起不必要的麻烦，陈超以 “特殊渠道引进试验设备” 为由，将计算机投入使用。在他的指导下，技术人员利用这台计算机进行软件适配与调试，一家重型机械制造企业采用相关技术后，新产品研发周期从一年缩至半年，设计错误率降低 50% 以上。
然而，推进工业信息化并非坦途。资金短缺仍是严峻问题。工业信息化建设需大量资金购买先进设备、软件系统及培养专业人才。在当时计划经济体制下，企业资金大多依赖国家拨款，部分企业虽意识到其重要性，但因资金压力对项目推进持谨慎态度。陈超利用副部长职权，一方面积极与财政部等相关部门沟通，争取设立工业信息化专项扶持资金，对参与改造的企业给予财政补贴与税收优惠；另一方面，与人民银行协商，引导金融机构创新金融产品，如尝试开展设备融资租赁业务，缓解企业资金难题。
人才短缺同样制约工业信息化发展。工业信息化需要既懂工业又懂信息技术的复合型人才，而当时国内高校相关专业刚刚起步，这类人才极度匮乏。陈超凭借在教育领域的影响力，与高校和职业院校进一步深化合作。推动高校在相关专业课程中增设工业信息化内容，由于缺乏教材与师资，他组织编写了专门的教材，并选派部分骨干到国外学习后回国任教。鼓励职业院校开展短期培训，为在职人员提升信息化技能，快速为企业输送实用型人才。此外，他倡导企业加强内部人才培养，通过培训、岗位练兵等提高员工信息化应用能力。
在陈超和团队的不懈努力下，先行试点行业的工业信息化初显成效。这些行业的企业在生产效率、产品质量、管理水平等方面显着提升，为其他行业树立了榜样。随着成功案例增多，越来越多企业主动寻求合作，投身工业信息化浪潮。陈超深知，这只是起点，未来挑战重重，但他坚信，只要坚持，我国工业必将在信息化道路上实现高质量发展 。
作为国家工业部副部长，陈超清楚，要实现我国工业全面转型升级，需将工业信息化的成功经验推广至更多行业，并深化应用层次。他组织编写工业信息化应用指南，详细记录不同行业推进信息化的技术要点、实施步骤与注意事项。由于当时印刷技术有限，指南的编写与印刷耗费了大量时间与精力。编写完成后，通过政府发文、行业协会传递等方式，将指南分发至各地企业，成为其他企业开展工业信息化建设的重要参考，为广泛推广奠定基础。
在推广过程中，陈超依据不同行业特点制定个性化方案。对于服装制造业和家具制造业等传统劳动密集型行业，企业规模小、资金技术实力有限，他侧重推广成本低、易上手的信息化解决方案。引导企业采用云服务模式的企业管理软件在当时极具前瞻性，因为国内网络基础设施薄弱，需要先大力建设网络。陈超推动相关部门加快网络建设，同时与软件厂商协商，降低软件使用费用。企业通过互联网使用软件，降低信息化建设成本。同时，鼓励企业利用移动互联网开展线上营销与客户服务，在当时移动电话尚未普及的情况下，这一举措极具创新性。陈超推动相关企业研发适合企业使用的移动终端设备，并开展相关培训，拓展销售渠道，提高客户满意度 。
对于新能源汽车制造和高端装备制造等技术密集型新兴行业，陈超强调信息化与智能化深度融合。推动企业引入大数据分析、人工智能等前沿技术，在当时国内计算机运算能力有限、数据存储困难的情况下，这一过程充满挑战。陈超组织科研团队进行技术攻关，与国外相关机构合作，引进部分关键技术与设备。在新能源汽车制造企业，利用大数据分析技术实时监测车辆行驶数据、电池性能数据，为产品优化升级提供依据；借助人工智能技术实现生产线上机器人协同作业，提高生产效率与产品质量一致性。