【技术】《智能制造能力成熟度模型白皮书（1.0）》

为帮助企业在智能制造转型升级阶段识别差距、确立目标、实施改进，中国电子技术标准化研究院在遵循工信部《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》的智能制造系统架构的定义，借鉴《软件能力成熟度模型》以过程为核心的管理思想、参考了《工业4.0就绪度》的部分内容，于2016年9月出台了《智能制造能力成熟度模型白皮书（1.0）》。

智能制造成熟度模型要点

《智能制造能力成熟度模型白皮书（1.0）》指出，智能制造成熟度模型是一套管理方法论，是在智能制造领域的应用，旨在为企业实施智能制造提供指导，帮助企业认清自身所处的发展阶段，能够根据能力成熟度模型进行自我评估与诊断，达到有针对性的提升和改进智能制造能力的目的。

1、架构模型

架构模型（如图2所示）由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。维度、类和域是“智能+制造”两个维度的展开，是对智能制造核心能力要素的分解。等级是类和域在不同阶段水平的表现，成熟度要求是对类和域在不同等级下的特征描述。

图2：架构模型

2、两个维度

“智能+制造”两个维度是论述智能制造能力成熟度模型的起点，代表了对智能制造本质的理解，也可以理解为OT（运营技术）+IT（信息技术）在制造业的应用。

图3：两个维度

制造维体现了面向产品的全生命周期或全过程的智能化提升，包括了设计、生产、物流、销售和服务5类，涵盖了从接收客户需求到提供产品及服务的整个过程。与传统的制造过程相比，智能制造的过程更加侧重于各业务环节的智能化应用和智能水平的提升。

智能维是智能技术、智能化基础建设、智能化结果的综合体现，是对信息物理融合的诠释，完成了感知、通信、执行、决策的全过程，包括了资源要素、互联互通、系统集成、信息融合和新兴业态5大类，引导企业利用数字化、网络化、智能化技术向模式创新发展。

3、10个大类、27个域

根据“智能+制造”两个核心维度，分解为设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10大类能力以及细化的27个要素域。类和域代表了智能制造关注的核心要素，是对“智能+制造”两个维度的深度诠释。其中，域是对类的进一步分解。

10大类核心要素相互作用达到智能制造的状态。27个域由10个大类进一步细化，通过定义各子域，便于对其评估分级，形成智能制造的最小评估因子。

图4：大类与域

4、5个等级

智能制造能力成熟度模型共分为已规划级、规范级、集成级、优化级与引领级5个等级（如图5所示）。等级定义了智能制造的阶段水平，描述了一个组织逐步向智制造最终愿景迈进的路径，代表了当前实施智能制造的程度，同时也是智能制造评估活动的结果。模型中对27个域逐一定义了成熟度等级，便于企业对照自身任一领域的智能水平。

图5：5个等级

5、能力成熟度矩阵

通过对实现域的特征应满足的各种等级进行定义，从而判定企业是否实现该级别的依据。最终通过维度、类、域及等级的相互关系，构成智能制造能力成熟度矩阵（如图6所示）。智能制造能力成熟度矩阵是模型架构的具体实例，涵盖了智能制造能力成熟度模型所涉及的核心内容，是模型组成部件的全局展现。

图6：能力成熟度矩阵

6、智能制造成熟度模型适用于哪些企业

智能制造能力成熟度模型具备通用性，适用于所有制造企业，不受行业限制。分为两种表现形式-整体成熟度模型和单项能力模型，分别面向大型企业用来提升整体智能制造水平和面向中小型企业用来对某一类关键域逐步连续式的改进（如图7所示）。

图7：整体成熟度模型与单项成熟度模型

整体成熟度模型用于衡量企业智能制造的综合能力，兼顾了制造和智能两方面。将企业智能制造能力成熟度划分为5个等级，数字越大成熟度等级越高，同时，提升企业智能制造水平是由低到高逐步递进的，不能放弃比较低的等级直接越级提升到比较高的等级。

单项能力模型用于衡量企业在制造的某一关键业务环节的智能化能力，侧重制造维的实施。其将每一制造环节的智能制造能力分为5级，数字越大能力等级越高。选择一个类进行改进后，必须严格按照等级递进提升。

智能制造成熟度模型的评估应用

智能制造能力成熟度模型可用于诊断评估、统计分析以及改进提升，可供产业主管部门、制造企业、解决方案提供商、第三方机构等四类主体使用。

制造企业通过评估，可以与该模型对标，从而了解自身智能制造的水平，通过设定相应目标，进行差距分析，找出自身存在的问题，对症下药，制定符合企业自身的智能制造升级路径，选择适宜的解决方案与服务，提升自身的能力。

智能制造成熟度模型建立了企业智能制造成熟度的递进框架、各级之间的关系以及每级的智能制造水平的表现特征，为企业建立一个描述其智能制造综合水平的模型，为评估不同企业的智能制造水平提供了依据。企业可以依据模型自行评估，也可以委托第三方机构进行评估。当然智能制造成熟度评估因其知识综合性非常强，故对评估单位的要求比较高，通常评估单位应具备完备的知识体系和咨询经验，如业务、技术、自动化、信息化、集成、管理等多方面知识，所以企业在选择评估时应考虑这方面因素。