基于成熟度模型的智能制造能力评估诊断

赖冬 刘波涛 胡洋 刘永亮

【摘  要】智能制造能力成熟度评估模型，旨在推动企业发展智能制造过程中识别能力短板，明确发展方向。论文介绍了智能制造能力成熟度模型、评估诊断内容和成熟度等级划分，探讨了评估诊断的过程和方法，分析了评估诊断为企业、主管部门、解决方案供应商、第三方机构带来的价值。

【Abstract】The intelligent manufacturing capability maturity assessment model aims to promote the development of enterprises in the intelligent manufacturing process to identify the short board of capability and define the development direction. This paper introduces the intelligent manufacturing capability maturity model， assessment and diagnosis content and maturity level classification， discusses the process and method of assessment and diagnosis， and analyzes the value brought by assessment and diagnosis to enterprises， competent departments， solution suppliers and third-party institutions.

【关键词】智能制造;成熟度模型;评估诊断

【Keywords】intelligent manufacturing; maturity model; assessment and diagnosis

【中图分类号】F424                               【文献标志码】A                                   【文章编号】1673-1069（2020）08-0155-02

1 产生的背景

在工业互联网应用浪潮来袭的背景下，为加快推动制造业智能化转型，着力解决企业面临的“智能制造是什么，怎么做，做什么，效果怎么样”等问题，企业急需开展智能制造能力成熟度评估。2015年5月国务院印发了《中国制造2025》，强调在智能制造等重点领域开展综合标准化工作，建立完善智能制造和两化融合标准体系。2015年和2018年颁发了2版《国家智能制造标准体系建设指南》，提出：“智能制造、标准先行”，标准化工作是实现智能制造的重要技术基础。2016年，工信部印发了《智能制造能力成熟度模型白皮书1.0》。2019年，由中国电子技术标准化研究院牵头，正式发布了两项国家标准：《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度评估方法》，为智能制造能力成熟度评估提供了可参考的模型、评估要素、评估方法和评估流程。

2 能力成熟度模型

2.1 能力成熟度模型的概念

成熟度是一套管理方法论，将事物发展的过程分为不同的成熟级别，并明确定义每个级别，以及标准和实现的条件。各级别之间具有顺序性，从最低级到最高级，每个级别是前一级别的进一步完善，也是向下一级别的演进基础，体现事物从低层次向高层次不断发展的过程。

借鉴以往经验，在智能制造领域应用成熟度理论，打造智能制造能力成熟度模型，该模型涉及人员（P）、技术（T）、资源（R）和制造（M）四大类核心能力要素，简称PTRM模型，该模型体现以制造能力提升为核心，以人员、技术、资源为保障。该模型给出了实施智能制造的阶梯目标和演进路径，提出了实现智能制造的核心能力及要素、特征和要求，帮助企业识别当前不足，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。

2.2 评估诊断的内容

根据需评估诊断的企业自身业务特点，参照《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度评估方法》确定所需要评估的内容（评估域）。确定的评估域应兼具人员、技术、资源和制造等要素内容，制造要素所涉及的评估域可根据企业的实际情况进行裁剪。根据离散型和流程型制造的特点，智能制造能力成熟度评估诊断的内容如表1所示。

2.3 成熟度等級划分

成熟度等级自低向高划分为五个：分别是已规划级（一级）、规范级（二级）、集成级（三级）、优化级（四级）和引领级（五级）。低等级的要求包含于高等级，通过渐进的方式来提升等级。具体等级要求如下：

一级：开始规划智能制造实施的基础条件，可以对设计、生产、物流、销售、服务等核心业务进行流程化管理。

二级：通过数字化装备、信息化技术等进行核心业务的数字化改造，实现在单一业务内部的数据共享。

三级：具有集成实施方案，对装备、系统等开展网络化集成，实现不同业务间的数据共享。

四级：对装备、产品、人员、环境和生产过程等进行数据挖掘，通过模型和知识库等，实现对核心业务的预测分析和部分业务的优化决策。

五级：基于数据、模型驱动业务优化和产业链协同，实现制造、商业等模式的持续创新。

3 评估诊断的实施过程

3.1 评估诊断的过程

评估诊断的过程包括但不限于：计划与准备、现场调研、评估分析、编写报告、汇报交流等。具体如图1所示。

3.2 评估诊断的方法

将采集的证据与其满足程度进行对比打分，基于不同的满足程度分为不满足、部分满足、大部分满足和全部满足，依次得分为0分、0.5分、0.8分和1分。对各评估问题进行加权求和得到該能力子域的得分;对能力子域的加权求和得到该能力域的得分;对能力域求和得到总体分数，已满足的级别分值取1，不满足的级别分值为该等级的实际值。评估诊断的方法如图2所示。

4 评估诊断带来的价值

为企业带来的价值：现状分析、成果评估。用于智能制造现状和项目成果的评估诊断，了解实际情况和项目应用水平，发现问题、差距和不足，制定改进方向和实施方案。

为主管部门带来的价值：项目遴选、统计分析。用于主管部门对企业智能制造项目进行要素分析、水平评估、能力评估、实施路径和应用效果评估，遴选符合条件的项目组织实施。

为解决方案供应商带来的价值：企业需求分析、应用项目评价。用于智能制造项目前期的评估诊断和需求分析，制定目标、整体规划和实施重点;智能制造技术应用和实施效果评价。

为第三方机构带来的价值：评估诊断、等级认证。第三方咨询服务和评估机构客观评估验证企业智能制造应用的现状，关键问题和实施推进路径，并颁发企业成熟度符合性证书。

5 结语

论文分析了智能制造能力成熟度模型产生的背景，从概念、内容、等级划分等维度介绍了能力成熟度模型，并说明了评估诊断的过程、方法，以及带来的价值。下一步将建立具体的评估诊断指标体系，加强智能制造成熟度模型在企业中的应用实践，为企业提供智能制造发展建议，为主管部门提供辅助决策。

【参考文献】

【1】高松.智能制造：如何评价企业的智能制造能力成熟度？[J].智能制造，2019（Z1）：24-29.

【2】智能制造能力成熟度模型白皮书[R].北京：中国电子技术标准化研究院，2016.

【3】丁雪红.基于BP神经网络的智能制造能力成熟度评价研究[J].青岛大学学报（自然科学版），2019，32（3）：20-26.