35、智能制造能力成熟度模型解析与应用

智能制造能力成熟度模型解析与应用

在当今数字化和智能化的时代，智能制造成为了企业提升竞争力和实现可持续发展的关键。为了帮助企业更好地实施智能制造，评估自身的发展水平，中国电子技术标准化研究院提出了《智能制造能力成熟度模型（1.0）》白皮书。下面将详细介绍该模型以及智能制造各维度的相关内容。

智能制造能力成熟度模型概述

智能制造能力成熟度模型（CMM）是在研究国内外相关成熟度模型的基础上，结合中国智能制造的特点和企业实践经验总结出来的一套方法论。它为企业实施智能制造提供了目标和进化路径的步骤，明确了实现智能制造的核心要素、特点和要求，为内外部利益相关者了解智能制造的现状、制定战略目标和实施规划提供了框架。

该模型参考了《国家智能制造标准体系建设指南（2015 年版）》提出的智能制造系统生命周期、系统层级和智能特征三个维度，将智能制造的核心特征和组成部分细化总结为“智能 + 制造”两个维度，最终呈现为一维形式，即设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业务 10 大类核心能力，并细化为 27 个领域。在模型中，相关领域从低到高分为规划级、规范级、集成级、优化级和引领级五个等级。根据用户的不同需求，可分为整体成熟度模型和单项能力模型。

等级	对应得分区间
引领级（Level 5）	4.8 ≤X ≤5
优化级（Level 4）	3.8 ≤X < 4.8
集成级（Level 3）	2.8 ≤X < 3.8
规范级（Level 2）	1.8 ≤X < 2.8
规划级（Level 1）	0.8 ≤X < 1.8

企业结合自身发展战略和目标选择合适的模型（整体或单项），根据行业特点选择评估领域（流程或离散），通过“问题”调查的形式判断是否满足成熟度要求，并根据满足程度计算得分，给出评估结果。评估过程如下：
1. 问题评估 ：为每个能力成熟度要求设置不同的问题，将对“问题”的满足程度作为智能制造评估的输入。评估问题需要专家现场收集证据，与问题进行对比，得出问题的得分，也是成熟度要求的得分。根据对问题的满足程度，设置 0、0.5、0.8、1 四个等级的评分原则。若问题得分为 0，则评定不通过。
2. 得分计算 ：对成熟度要求评分后，加权平均形成领域得分，再计算类别得分，最终得到组织的总得分并给出等级。
3. 等级要求 ：设置领域权重采用平均原则。当组织申请某一级别的评估时，该级别涉及的所有类别平均得分必须达到 0.8 才被认为满足该级别的要求，且只有在满足较低级别要求后才能申请更高级别的评估。（注：若同一级别任何问题得分不等于 0，或任何领域得分 < 0.5，则认为不满足该级别的能力要求）。

graph LR
    A[选择模型] --> B[选择评估领域]
    B --> C[问题调查]
    C --> D[计算得分]
    D --> E[给出等级]

制造维度各领域分析

设计

设计通过产品和工艺规划、设计、推理验证和模拟优化等过程来实现设计要求。设计能力成熟度的提升从基于经验的设计和推理验证，到基于知识库的参数化/模块化和建模设计及模拟优化，再到产品全生命周期的设计、工艺、制造、检验、运维的协同，体现了对个性化需求的快速满足。
- 产品设计
- Level 1 ：基于设计经验执行 2D CAD，制定产品设计相关标准和规范。
- Level 2 ：实现 3D CAD 和产品设计的内部协调。
- Level 3 ：构建集成产品设计信息的 3D 模型，进行关键环节的设计模拟优化，实现产品设计与工艺设计的并行协作。
- Level 4 ：基于知识库实现设计过程制造的全维度模拟和优化，实现基于模型的设计、制造、检验、运维的协作。
- Level 5 ：基于大数据和知识库实现产品设计云服务，实现产品个性化设计和协同设计。
- 工艺设计（离散制造）
- Level 1 ：实现计算机辅助工艺规划和工艺设计。
- Level 2 ：实现工艺设计关键环节的模拟和工艺设计的内部协调。
- Level 3 ：实现计算机辅助 3D 工艺设计和模拟优化，实现工艺设计与产品设计的信息交互和并行协作。
- Level 4 ：基于工艺知识库实现工艺设计和模拟，实现工艺设计与制造的协调。
- Level 5 ：基于知识库辅助工艺创新推理和在线自主优化，实现多领域、多区域和跨平台的全面协作，提供实时工艺设计服务。
- 工艺优化（流程生产）
- Level 1 ：拥有符合国家/行业/企业标准的工艺模型和参数。
- Level 2 ：将工艺模型应用于现场，满足现场、安全、环境和质量要求。
- Level 3 ：能够使用离线优化平台建立单元级工艺优化模型。
- Level 4 ：基于工艺优化模型和知识库实现全流程优化。
- Level 5 ：建立完整的工艺 3D 数字模拟模型，完成全生产过程的数字模拟，基于知识库实现工艺的实时在线优化。

生产

生产通过 IT 与 OT 的集成，控制人、机、料、法、环五大生产要素，实现从前端采购、生产计划管理到后端仓储物流的整个生产过程的智能调度、调整和优化，以实现柔性生产。生产能力成熟度的提升从以生产任务为核心的信息管理，到各要素和过程的集中控制，最终到采购、生产计划、生产调度、生产运营、仓储物流和完成反馈的全流程闭环和自适应过程。
- 采购
- Level 1 ：有一定的信息基础辅助采购业务。
- Level 2 ：实现企业级采购信息管理，包括供应商管理、比价采购、合同管理等，实现内部采购数据共享。
- Level 3 ：实现采购管理系统与生产和仓库管理系统的集成，实现计划、流程、库存和文档的同步。
- Level 4 ：实现采购、供应、销售等流程的结合，与重要供应商实现部分数据共享，能够预测补货。
- Level 5 ：实时感知库存，通过对销售预测和库存进行分析决策形成实时采购计划，与供应链合作伙伴企业实现数据共享。
- 规划与调度
- Level 1 ：实现主生产计划管理，能根据销售订单和市场预测信息生成主生产计划和调度方案。
- Level 2 ：实现物料需求计划的运行，运行结果生成的生产计划和采购计划仍为无限产能计划，需要人工参与调整和调度。
- Level 3 ：基于安全库存、采购提前期、生产提前期等因素实现物料需求计算，自动生成生产计划和采购计划。
- Level 4 ：实现生产资源计划的运行，全面平衡产能负荷分析和详细产能规划，使生产计划细化到天。
- Level 5 ：基于生产调度算法和基于约束条件（工艺顺序、加工资源、工作时间等）建立的标准时间数据库，实现先进的生产调度和排程。
- 生产运营
- Level 1 ：配备自动化和数字化设备及生产线，有现场控制系统。
- Level 2 ：能够使用信息技术手段将各种工艺和工作指令等电子文档发送到生产单元，实现人员、机器、材料等资源的数据采集。
- Level 3 ：实现资源管理、工艺路线、生产运营、仓储和配送的业务集成，收集和存储生产过程的实时数据信息，提供制造过程的实时更新分析结果并可视化。
- Level 4 ：能够通过生产过程数据、产量、质量等数据优化生产过程。
- Level 5 ：通过监控整个生产过程，自动对生产中的异常进行预警或纠正，提高生产效率和质量。
- 仓储与配送
- Level 1 ：能够基于信息管理系统实现原材料、中间件、成品的库存和库存管理。
- Level 2 ：能够使用 RFID/二维码/标签等技术实现原材料、中间件、成品等的数字化识别，并基于识别技术实现自动或半自动的入库和出库管理。
- Level 3 ：实现仓储和配送、生产计划、制造执行和企业资源管理的集成。
- Level 4 ：能够根据生产线的实际生产情况拉动物料配送，并根据客户和产品需求调整目标库存水平。
- Level 5 ：能够实现最优库存和即时配送。
- 质量控制
- Level 1 ：建立质量检验规范，能够使用符合要求的测量仪器进行检验并形成检验数据。
- Level 2 ：建立质量控制系统，使用信息技术手段辅助质量检验，通过对检验数据的分析统计实现质量控制图。
- Level 3 ：实现关键工艺质量的在线检验，通过检验程序与数字检验设备/系统的集成自动判断和预警检验结果。
- Level 4 ：建立产品质量问题处理知识库，根据产品质量在线测试结果预测未来可能出现的产品质量异常，并基于知识库自动提供生产过程的纠正措施。
- Level 5 ：通过对质量数据的在线监测分析和基于数据模型的预测，自动修复和调整相关生产参数，确保产品质量的持续稳定。
- 安全与环境保护
- Level 1 ：使用信息技术进行风险、隐患、应急安全管理和环境数据监测统计。
- Level 2 ：能够实现从清洁生产到末端管理的全流程信息管理。
- Level 3 ：通过建立安全培训、典型隐患管理、应急管理知识库辅助安全管理；实时在线监测所有环境污染点，将监测数据与生产和设备数据集成，及时预警污染源超标情况。
- Level 4 ：支持现场多源信息融合，建立应急指挥中心并通过专家数据库进行应急响应；建立环境保护管理模型并实时优化，在线生成环境保护优化方案。
- Level 5 ：基于知识库支持安全运行的分析和决策，实现安全运行和风险控制的集成管理。使用大数据自动预测所有污染源的整体环境状况，并根据治理设施、生产、设备等的实时数据自动制定和实施治理计划。

物流

物流管理是将产品运输给下游企业或用户，利用条形码、RFID、传感器以及全球定位系统（GPS）等先进的互联网技术，通过信息处理和网络通信技术平台实现操作的自动运输、可视化监控和管理，优化车辆、路径，以提高运输效率、降低能耗。物流能力成熟度的提升从订单、规划调度和信息跟踪的信息管理，到多种策略的管理，最终实现精益管理和智能物流。
- 物流管理
- Level 1 ：通过信息化手段管理物流过程，对信息进行简单跟踪和反馈。
- Level 2 ：通过信息系统实现订单管理、调度、信息跟踪和产能资源管理。
- Level 3 ：实现出库和运输过程的集成，实现多式联运，并向客户推送物流信息。
- Level 4 ：应用知识模型实现精益订单管理、路径优化和实时位置跟踪。
- Level 5 ：实现无人机（UAV）运输、物联网跟踪等。

销售

销售管理以客户需求为核心，利用大数据、云计算等技术分析和预测销售数据和行为，推动生产计划、仓储、采购、供应商管理等业务的优化和调整。销售能力成熟度从销售计划、销售订单、价格、配送计划、客户关系的信息管理，到客户需求预测/客户实际需求驱动的生产、采购和物流规划，最终通过更准确的销售预测实现企业客户管理、供应链管理和生产管理的优化，以及个性化营销等。
- 销售管理
- Level 1 ：通过信息系统对销售业务进行简单管理。
- Level 2 ：通过信息系统实现销售业务的全流程管理，加强客户关系管理。
- Level 3 ：集成销售、生产、仓储等业务，实现产品需求预测/实际需求驱动的生产、采购和物流规划。
- Level 4 ：应用知识模型优化销售预测，制定更准确的销售计划。通过电子商务平台集成所有销售方式，根据客户需求变化自动调整采购、生产和物流计划。
- Level 5 ：能够实现电子商务平台的大数据分析和个性化营销等功能。

服务

服务基于客户满意度调查和使用跟踪，对产品运行和维护进行统计分析，反馈给相关部门，维护客户关系，改进产品工艺，实现对客户产品功能和性能需求的纵向挖掘，进而横向拓展客户群体。服务能力成熟度的提升是服务模式从线下、线上、云平台和移动客户端，到客户服务机器人/现场、线上和线下远程指导、远程工具、远程平台、AR/VR 的转变，最终能够基于知识挖掘提供个性化客户服务和创新产品与服务。
- 客户服务
- Level 1 ：设立客户服务部门，通过信息化手段管理客户服务信息，并将客户服务信息反馈给相关部门以维护客户关系。
- Level 2 ：拥有标准的服务系统和客户服务系统，通过信息系统进行客户服务管理，并将客户服务信息反馈给相关部门，维护客户关系。
- Level 3 ：建立客户服务知识库，通过云平台提供客户服务，并与客户关系管理系统集成，提高服务质量和客户关系。

综上所述，智能制造能力成熟度模型为企业提供了一个全面、系统的评估和提升框架。企业可以根据自身的实际情况，对照模型的各个等级和领域要求，找出自身的优势和不足，有针对性地进行改进和提升，逐步实现智能制造的目标，提高企业的竞争力和可持续发展能力。在实施过程中，企业需要注重各个维度和领域之间的协同发展，不断优化和完善自身的智能制造体系。同时，随着技术的不断进步和市场需求的变化，企业也需要持续关注智能制造的发展趋势，及时调整战略和规划，以适应新的挑战和机遇。

智能制造能力成熟度模型解析与应用

智能维度各领域分析

资源要素

资源要素涵盖了战略与组织、设备、能源等方面，是智能制造得以实施的基础支撑。
- 战略与组织
- Level 1 ：初步制定智能制造相关战略规划，组织架构开始向适应智能制造方向调整，但缺乏明确的职责划分和协同机制。
- Level 2 ：战略规划进一步细化，组织内各部门职责逐渐清晰，开始建立跨部门的沟通协调机制，以支持智能制造项目的推进。
- Level 3 ：战略与组织能够紧密结合智能制造目标，形成高效的决策和执行体系，实现战略、组织与业务的深度融合。
- Level 4 ：具备灵活的战略调整能力，能够根据市场变化和技术发展快速优化组织架构，实现资源的动态配置。
- Level 5 ：战略具有前瞻性和引领性，组织架构高度自适应，能够引领行业智能制造发展潮流。
- 设备
- Level 1 ：部分设备实现自动化，设备之间缺乏有效的信息交互，设备管理主要依靠人工经验。
- Level 2 ：多数设备具备自动化功能，开始建立设备信息管理系统，实现设备运行状态的实时监控。
- Level 3 ：设备实现互联互通，能够进行远程控制和故障诊断，设备维护计划基于数据分析制定。
- Level 4 ：设备具备自学习、自优化能力，能够根据生产任务自动调整运行参数，实现智能化生产。
- Level 5 ：设备形成智能集群，能够自主协同完成复杂生产任务，与供应链上下游设备实现无缝对接。
- 能源
- Level 1 ：对能源消耗进行简单统计和分析，缺乏有效的能源管理措施。
- Level 2 ：建立能源管理体系，制定能源消耗指标，对重点设备和环节进行能源监控。
- Level 3 ：基于能源数据分析，优化能源分配和使用，实现能源的高效利用。
- Level 4 ：采用新能源和节能技术，实现能源的自给自足或部分自给，降低对传统能源的依赖。
- Level 5 ：能源管理实现智能化，能够根据生产需求和能源市场价格自动调整能源使用策略。

互联互通

互联互通包括网络环境、网络安全、系统集成和应用集成等方面，是实现智能制造信息流通和协同的关键。
- 网络环境
- Level 1 ：企业内部网络基本覆盖主要办公区域和生产环节，但网络带宽和稳定性有限。
- Level 2 ：升级网络基础设施，提高网络带宽和可靠性，实现生产设备和信息系统的全面联网。
- Level 3 ：构建高速、稳定、安全的工业互联网网络，支持海量数据的实时传输和处理。
- Level 4 ：实现企业内外网络的无缝对接，与供应链合作伙伴和客户建立高效的信息交互通道。
- Level 5 ：采用 5G 等新一代通信技术，实现超低延迟、高可靠的网络连接，支持工业互联网的广泛应用。
- 网络安全
- Level 1 ：安装基本的网络安全防护软件，制定简单的网络安全管理制度。
- Level 2 ：建立网络安全管理体系，对网络设备和信息系统进行定期安全评估和漏洞修复。
- Level 3 ：采用多层次的网络安全防护技术，如防火墙、入侵检测、加密技术等，保障网络和数据的安全。
- Level 4 ：具备实时监测和预警网络安全威胁的能力，能够快速响应和处理安全事件。
- Level 5 ：构建主动防御的网络安全体系，能够预测和防范未知的网络安全威胁，保障智能制造系统的安全稳定运行。
- 系统集成
- Level 1 ：各信息系统独立运行，数据无法共享，存在信息孤岛现象。
- Level 2 ：开始进行部分系统的集成，实现数据的初步共享和业务流程的部分协同。
- Level 3 ：完成企业核心信息系统的集成，实现生产、管理、销售等业务流程的全面协同。
- Level 4 ：实现与供应链上下游企业信息系统的集成，形成完整的产业链协同平台。
- Level 5 ：基于云计算和大数据技术，实现全球范围内的系统集成和资源共享，打造智能化的产业生态系统。
- 应用集成
- Level 1 ：应用系统功能单一，缺乏集成和协同能力。
- Level 2 ：对部分应用系统进行集成，实现数据的互通和业务流程的简化。
- Level 3 ：建立统一的应用集成平台，实现各类应用系统的无缝集成和协同工作。
- Level 4 ：应用集成能够支持企业的创新业务模式和个性化需求，实现业务的快速迭代和创新。
- Level 5 ：应用集成达到高度智能化水平，能够自动感知业务需求，动态调整应用系统的功能和配置。

融合与共享

融合与共享主要涉及数据融合、数据应用和数据安全等方面，是实现智能制造数据价值挖掘和创新应用的核心。
- 数据融合
- Level 1 ：数据分散存储在各个系统中，缺乏有效的整合和关联。
- Level 2 ：开始进行数据清洗和整合，建立数据仓库，实现数据的初步融合。
- Level 3 ：采用数据挖掘和分析技术，对融合后的数据进行深度挖掘，发现数据之间的关联和规律。
- Level 4 ：实现多源异构数据的实时融合，支持实时决策和智能控制。
- Level 5 ：数据融合达到智能化水平，能够自动感知数据变化，实时调整融合策略，为企业提供精准的决策支持。
- 数据应用
- Level 1 ：数据主要用于日常报表和统计分析，缺乏深度应用。
- Level 2 ：开始利用数据分析技术进行生产过程优化和质量控制，提高生产效率和产品质量。
- Level 3 ：基于数据挖掘和机器学习算法，实现生产预测、设备故障预警等智能应用。
- Level 4 ：数据应用贯穿企业全业务流程，支持企业的战略决策和创新发展。
- Level 5 ：数据成为企业的核心资产，通过数据驱动的创新应用，创造新的业务模式和价值增长点。
- 数据安全
- Level 1 ：采取基本的数据备份和访问控制措施，保障数据的基本安全。
- Level 2 ：建立数据安全管理制度，对数据进行分类分级管理，加强数据访问权限控制。
- Level 3 ：采用加密技术和数据脱敏处理，保障数据在传输和存储过程中的安全。
- Level 4 ：具备数据安全应急响应能力，能够快速处理数据泄露等安全事件。
- Level 5 ：构建全方位的数据安全防护体系，从数据源头到应用全生命周期保障数据安全，确保企业数据资产的安全可靠。

新兴形式

新兴形式体现了智能制造的创新发展方向，包括个性化定制、远程操作、协同制造等。
- 个性化定制
- Level 1 ：开始探索个性化定制业务模式，能够根据客户的部分需求进行产品定制。
- Level 2 ：建立个性化定制平台，实现客户需求的在线收集和产品设计的初步定制。
- Level 3 ：具备大规模个性化定制能力，能够在不牺牲生产效率的前提下，满足客户多样化的需求。
- Level 4 ：个性化定制与供应链深度融合，实现原材料采购、生产制造、物流配送等环节的协同优化。
- Level 5 ：个性化定制达到极致，能够实时响应客户需求，实现零库存生产和快速交付。
- 远程操作
- Level 1 ：部分设备支持远程监控，但远程操作功能有限。
- Level 2 ：建立远程操作平台，实现对生产设备的远程控制和调试。
- Level 3 ：远程操作具备高可靠性和实时性，能够在不同地域实现对生产过程的精准控制。
- Level 4 ：远程操作与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术结合，实现沉浸式远程协作和操作。
- Level 5 ：远程操作成为常态化生产方式，能够实现全球范围内的生产资源共享和协同作业。
- 协同制造
- Level 1 ：企业内部部门之间开始进行简单的协同制造，缺乏与外部企业的合作。
- Level 2 ：与供应链上下游企业建立初步的协同制造关系，实现部分业务流程的协同。
- Level 3 ：构建协同制造平台，实现企业之间的信息共享、资源互补和业务协同。
- Level 4 ：协同制造扩展到跨行业、跨领域，形成产业集群式的协同创新生态。
- Level 5 ：协同制造达到智能化水平，能够自动匹配合作伙伴，实现全球范围内的资源优化配置和高效协同生产。

智能制造能力成熟度评估的意义和价值

智能制造能力成熟度评估对于企业具有多方面的重要意义和价值：
1. 明确发展阶段 ：帮助企业准确了解自身在智能制造领域的发展水平，明确所处的阶段和位置，为制定发展战略提供依据。
2. 发现差距与不足 ：通过与模型各等级要求的对比，企业能够清晰地发现自身在各个维度和领域存在的差距和不足，从而有针对性地进行改进和提升。
3. 提升竞争力 ：按照成熟度模型逐步提升智能制造能力，能够提高企业的生产效率、产品质量、降低成本，增强企业的市场竞争力。
4. 促进协同发展 ：评估过程有助于企业加强内部各部门之间以及与供应链合作伙伴之间的协同合作，实现资源共享和优势互补。
5. 引领行业发展 ：对于行业领先企业，通过不断提升成熟度等级，能够引领行业智能制造发展方向，推动整个行业的转型升级。

实施智能制造能力提升的建议

企业在实施智能制造能力提升过程中，可以参考以下建议：
1. 制定战略规划 ：根据自身实际情况和市场需求，制定符合企业发展的智能制造战略规划，明确目标和路径。
2. 加强人才培养 ：培养和引进既懂智能制造技术又懂管理的复合型人才，为智能制造实施提供人才保障。
3. 推进技术创新 ：积极关注和应用新兴技术，如人工智能、大数据、物联网等，不断提升企业的技术水平和创新能力。
4. 强化数据管理 ：建立完善的数据管理体系，加强数据的采集、存储、分析和应用，挖掘数据价值。
5. 开展试点示范 ：选择部分关键环节或业务流程开展试点示范项目，积累经验，逐步推广。
6. 加强合作交流 ：与科研机构、高校、供应商、客户等建立广泛的合作关系，共同推动智能制造发展。

graph LR
    A[制定战略规划] --> B[加强人才培养]
    B --> C[推进技术创新]
    C --> D[强化数据管理]
    D --> E[开展试点示范]
    E --> F[加强合作交流]

总之，智能制造能力成熟度模型为企业提供了一个科学、系统的评估和提升框架。企业应充分认识到智能制造的重要性和发展趋势，积极应用成熟度模型，不断提升自身的智能制造能力，以适应日益激烈的市场竞争和行业变革。通过持续的努力和创新，企业将能够实现智能制造的目标，创造更大的价值和发展空间。