2022智能制造能力成熟度模型白皮书.docx

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1、智能制造能力成熟度模型白皮书目录一、概述OOl二、智能制造能力成熟度模型005（一）智能制造能力成熟度模型的提出005（二）模型架构与能力成熟度矩阵0071、维度0082、类和域0083、等级0094、成熟度要求010（三）智能制造能力成熟度要求on1、iSvtOll2、胡0133、物流0174、销售0185、服务0186、资源要素0207、互联互通0238、系统集成0249、信息融合02510.新兴业态026三、模型的应用028（一）整体成熟度模型分级028（一）单项能力模型分级029（三）模型的应用029四、相关理论的对比分析031（一）软件能力成熟度模型031（二）智能制造系统架构032

2、（三）工业4.0就绪度032（四）制造成熟度模型033（五）罗兰贝格模型034五、总结与展望035附录基于智能制造能力成熟度模型的评价方法036（一）模型与评价036（二）评价过程0361、选择模型0372、选择评价域0373、基于问题的评价0384、给出分值与等级039（三）评价示例040一、概述(一)智能制造是当前制造业转型升级的必经之路制造业是国民经济的支柱，是一国经济增 长的源动力。没有一个强大而具有创新性的制 造业体系，任何一个经济体都不可能实现繁荣 发展。然而，自国际金融危机爆发以来，世界 各国制造业均面临着市场需求篓缩、产值下降 等困境，客户个性化需求增加、交货期要求越 来越短、

3、低能耗高资源利用率等挑战倒逼制造 业要转型升级。与此同时，云计算、大数据、 物联网等新兴技术逐渐兴起，给各国制造业企 业带来了新的转型思路。因此，主要经济体纷 纷提出了利用信息技术提升传统制造业发展的 国家级战略和规划，如美国的“先进制造业国 家战略计划”、德国的“工业4. 0”、日本的 “科技工业联盟”、英国的“工业2 0 5 0战 略”、中国的“中国制造2025”等，制造业 已成为各国在新一轮技术革命和产业变革中占 据制高点的必争战场。2012年2月，美国出台了 “先进制造业国 家战略计划”，提出建设“智能”制造技术平 台以加快智能制造的技术创新，随后，大力推 动以“工业互联网”和“新一代

4、机器人”为特 征的智能制造战略布局。2011年12月，德国 通过政府、弗劳恩霍夫研究所和各州政府合作 投资于数控机床、制造和工程自动化行业应用 制造研究，并于2013年正式实施以智能制造 为主体的“工业4. 0”战略，巩固其制造业领 先地位。日本提出通过加快发展协同式机器人、 无人化工厂提升制造业的国际竞争力。英国提 出科技改变生产，信息通讯技术、新材料等科技将在未来与产品和生产网络的融合，极大改变 产品的设计、制造、提供甚至使用方式。2015年 5月，我国出台了制造强国中长期发展战略规划 中国制造2025，全面部署推进我国制造强 国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基 础、绿色发展，加快

5、我国从制造大国向制造强国 转变。图卜1为各国不同的制造业转型途径对比 图。图1-1各国不同的制造业转型途径对比各国关于制造业转型发展的战略规划， 我们不难发现，在这场占据制造业产业变革制高 点的争夺中，各国都将发展智能制造作为其战略 核心，不断推动制造业向数字化、网络化、智能 化发展，向绿色化、服务化转型。在可以预见的 未来，以智能制造为代表的新一轮产业革命，将 是释放未来竞争力的关键，发展智能制造是制造 业转型升级的必经之路。(二)对智能制造的理解与认识针对智能制造内涵，各国各机构都有不同的定义，表1-1对不同国家或机构对智能制造的理解做了对比。表11智能制造内涵对比表来源定义侧重点德国工通

6、过广泛应用互联网技术，实时感知、监控生产过程中产生的海量数据，实现生产系统的智能分析和决策，生产过程变得更加自动化、网络化、智能化，使智能生产、网络协同制造、大规模个性化制造成为生产新业态。侧重信息物理融合系统(CPS)的应用以及生产新业态美国智能制造系统现行标准体系有以下核心特征：互操作性和增强生产力的全面数字化制造企业；通过设备互联和分布式智能来实现实时控制和小批量柔性生产；快速响应市场变化和供应链失调的协同供应链管理；集成和优化的决策支撑用来提升能源和资源使用效率；通过产品全生命周期的高级传感器和数据分析技术来达到高速的创新循环。侧重柔性生产、协同供应链、能源和资源利用等智能制造目标美国

7、智能制造领导力联盟(SMLC)集成了网络产生的数据和信息，包括了制造型和供应链型企业所涉及的实时分析、推理、设计、规划和管理等各方面，即制造智能，可通过广泛的、全面的、有目的地使用基于传感牌产生的数据进行分析、建模、仿真和集成，为企业提供实时的决策支持。侧重数据与信息的获取、建模、应用、分析等中国国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。涵盖新技术、制造全过程、智能特征等各方面。本文的研究主要遵循了我国给出的智

8、能制造定义，并在此基础上进一步剖析了智能制造的特点：智能+制造：智能技术应用到设计、生产、销售、物流和服务等制造全过程，实现了从各业务单元乃至企业整体的数字化、网络化以及智能化，达到了感知、执行及控制决策的闭环。集成互联：各种设备、系统以及人等通过有效的集成、互联技术，实现了连接、交互与协同数据驱动：制造过程中的各类数据经过采集、加工及分析，形成可用的知识、模型，用于对各制造环节进行评价、监控、预测、控制以及决策优化。模式创新：智能制造引导个性化定制、协同制造、远程运维等新型业态，推动企业转型。（三）我国智能制造的发展现状当前，以中国制造2025为总纲，工信部采取了多项措施推动智能制造工作的落

9、实，包括制定发布智能制造工程实施指南（20162020年）、开展智能制造试点示范专项行动、开展智能制造标准化工作等。此外，各省市、企业也呈现出对智能制造的强烈需求，据调研统计，江苏、广东、浙江等省年需设备投资达10400亿元，浙江省有64.2%的被调研企业有机器换人的想法，福建省几乎所有参与调研的企业都希望开展智能制造。由此可见，从国家战略、地方政策强有力的支撑，到产业基层积极自发的原动力，我国智能制造的发展已形成了自上而下的外部合力，前景可期。然而，当前智能制造的发展仍处于初始阶段。企业对智能制造的理解不统一，对自身智能制造的定位、现状和发展路径不明确，缺少系统的方法论来指导实施，缺少行业内

10、实施智能制造的经验和做法案例等问题亟待解决。一方面，政府和各类企业具有推广和发展智能制造的强烈愿望；另一方面，企业对自身到底处于智能制造的什么水平并不清楚，不能明确该如何去分步实施智能制造。这种供需不对等的矛盾极大地影响了智能制造的有效落地。工业4.O就绪度可以视作是解决此矛盾一个有效的参考方案。工业4.0就绪度是由德国机械设备制造业联合会（VDMA）提出，旨在解决德国制造业面临的两大问题：是当前德国的机械制造工业处于工业4.0的哪一阶段；二是要想在企业中成功实施工业4.0必须具备的条件以及企业当前哪些情况需要进行相应的改变。VDMA于2015年4月至8月间对德国雇员在20人以上的234家机械

11、和装备工程企业的工业4.0就绪度现状进行调研，调研结果（图1-2示）显示德国机械和装备工程领域仅有5.6%的企业处于3级以上，约80%的企业还处于门外汉或初学者的水平。德国机榴口装备工程领域工业4.0就绪度调研结果（）图卜2谯国机械和装备工程领域工业4.0就绪度调研结果图德国制造业一直领先世界，工业4.0的评价方法是否适合中国的产业环境？其路径方法能否指导中国的制造企业？中国企业该如何建立适合自己的智能制造发展之路？通过对中国企业实施智能制造的调研研究，提出中国智能制造能力成熟度模型、明确智能制造发展路径将是我国制造企业发展智能制造的有效手段。（四）本文的研究目标本文旨在归纳总结智能制造内涵及

12、核心要素的基础上，研究智能制造发展路径的基础上，利用成熟度的理论提出智能制造能力成熟度模型，规划智能制造能力等级和发展路线图。通过回答以下问题，帮助企业识别差距、确立目标、实施改进。 中国制造企业目前处于智能制造的什么水平？ 企业该如何确立投资范围，做出适宜的规划？ 企业成功实施智能制造的关键点是什么？如何分步实施？二、智能制造能力成熟度模型(一)智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善

13、，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次层层递进不断发展的过程。比较著名的成熟度理论有：软件能力成熟度模型(SW-CMM)、制造成熟度模型(MRL)和智能电网能力成熟度模型(SGMM)等，表2-1描述了相关成熟度理论的定义。表2-1相关成熟度理论定义成熟度类别定义软件能力成熟度模型(SW-CMM)对于软件组织在定义、实施、度量、控制和改善其软件过程的各个发展阶段的描述。这个模型用于评价软件组织的现有过程能力，查找出软件质量及过程改进方面的最关键的问题，从而为选择过程改进策略提供指南。制造成熟度模型(MRL)用于确定生产过程中制造技术是否成熟，以及技术转化过程中是否存在

14、风险，从而管理并控制产品生产，使其在质量和数量上实现最佳化，能够为企业提高制造水平提供指导依据。智能电网能力成熟度模型(SGMM)是一个管理工具，提供了帮助组织了解当前智能电网部署和电力基础设施性能的框架，并为建立有关智能电网实施的战略与工作计划提供参考。不同领域的成熟度遵循的方法论是一致的，智能制造能力成熟度模型充分借鉴了以往的经验，是成熟度理论在智能制造领域的应用。智能制造能力成熟度模型给出了组织实施智能制造要达到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，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架，帮助企业识别当前不足

15、，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。本文提出的智能制造能力成熟度模型，是对智能制造内涵和核心要素的深入剖析，遵循了国家智能制造标准体系建设指南（2015版）中对智能制造系统架构的定义，从生命周期、系统层级、智能功能3个维度统筹考虑，归纳为“智能+制造”2个维度来解释智能制造的核心组成，进一步分解形成设计、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大类核心能力要素，并对每一类核心要素分解为域以及五级的成熟度要求。如图2-1示。图2-1智能制造能力成熟度要素图.hrnMnnufa群手 3 9落球连 库浒5M5e gsMIE 麻 济农 升飞京l 丰建Mfi海

16、 S sisH等级图2-2模型架构与能力成熟度矩阵关系图成熟度 要求L维度“智能+制造”两个维度是我们论述智能制 造能力成熟度模型的起点，代表了我们对智能 制造本质的理解，也可以理解为OT（运营技 术）+（信息技术）在制造业的应用。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

17、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。2、类和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才能达到智能制造的状态，其关系如图2-3示。将各种制造资源要素（人、机器、能源等）与制造过程（设计、生产、物流、销售和服务）等物理世界的实体及活动数字化并接入到互联互通的网络环境下，对各种数字化应用进行系统集成，对信息融合中的数据进行挖掘利用并反馈优化制造过程和资源要素，推动组织最终达到个性化定制、远程运维与协同制造的新兴业态。图2-3核心要素间关系

18、图3、等级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能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。智能制造能力成熟度模型共分为以下5个等级，如图2-4示：5,实现了预测、预警、自适应,通过与产业链上下游的横向集成,4能够对数据进行挖掘，实现了对知识、模型等的应用,流程，体现了人工智能3：核心业务间实现了集成，数据在工厂范围内可共享;核心业务重要环节实现了标准化和数字化，单一业务内部开始实现数据共享已规划级1开始对智能制造进行规划，部分核心业务有信息化基础.1级：规划级在这个级别下，企业有了实施智能制造的 想法，开始进行规划和投资。部分核心的制

19、造环 节已实现业务流程信息化，具备部分满足未来通 信和集成需求的基础设施，企业已开始基于【T进 行制造活动，但只是具备实施智能制造的基础条 件，还未真正进入到智能制造的范畴。2级：规范级在这个级别下，企业已形成了智能制造的 规划，对支撑核心业务的设备和系统进行投 资，通过技术改造，使得主要设备具备数据采 集和通信的能力，实现了覆盖核心业务重要环 节的自动化、数字化升级。通过制定标准化的 接口和数据格式，部分支撑生产作业的信息系 统能够实现内部集成，数据和信息在业务内部 实现共享，企业开始迈进智能制造的门槛。图2-4智能制造能力成熟度等级3级：集成级在这个级别下，企业对智能制造的投资重 点开始从

20、对基础设施、生产装备和信息系统等的 单项投入，向集成实施转变，重要的制造业务、 生产设备、生产单元完成数字化、网络化改造， 能够实现设计、生产、销售、物流、服务等核心 业务间的信息系统集成，开始聚焦工厂范围内数 据的共享，企业已完成了智能化提升的准备工作。4级：优化级在这个级别下，企业内生产系统、管理系 统以及其他支撑系统已完成全面集成，实现了工 厂级的数字建模，并开始对人员、装备、产品、 环境所采集到的数据以及生产过程中所形成的数 据进行分析，通过知识库、专家库等优化生产工 艺和业务流程，能够实现信息世界与物理世界互 动。从3级到4级体现了量变到质变的过程，企业 智能制造的能力快速提升。5级

21、:引领级引领级是智能制造能力建设的最高程度， 在这个级别下，数据的分析使用已贯穿企业的 方方面面，各类生产资源都得以最优化的利用, 设备之间实现自治的反馈和优化，企业已成为 上下游产业链中的重要角色，个性化定制、网 络协同、远程运维已成为企业开展业务的主要 模式，企业成为本行业智能制造的标杆。企业在实施智能制造时，应按照逐级递 进的原则，从低级向高级循序演进，要注重 投资回报率。企业应该根据自身的业务发展现 状、市场定位、客户需求和资金投入情况，来 选择合适的等级确定智能制造的发展方向。需 要注意的是，并非只有最高级才是适合每个企 业的最佳选择。4、成熟度要求成熟度要求描述了为实现域的特征而应

22、满足的各种条件，是判定企业是否实现该级别的依据。每个域下分不同级别的成熟度要求（如图2-2示），其中对制造维及资源要素的要求是从1级到5级，对互联互通和系统集成的要求是从3级到5级，对信息融合的要求从4级到5级，对新兴业态的要求只有第5级。（三）智能制造能力成熟度要求1.设计设计是通过产品及工艺的规划、设计、推理验证以及仿真优化等过程，形成设计需求的实现方案。设计能力成熟度的提升是从基于经验设计与推理验证，到基于知识库的参数化/模块化、模型化设计与仿真优化，再到设计、工艺、制造、检验、运维等产品全生命周期的协同，体现对个性化需求的快速满足。构成设计类能力的域如图2-5所示。图2-5设计的关键评

23、价域1.1、 产品设计产品设计的目的是解决企业如何基于客户需求，利用计算机辅助工具，根据经验、知识等快速开展外观、结构、性能等的设计、优化，以及与工艺设计的有效对接。其关注点在于基于知识库的参数化/模块化设计、产品生命周期不同业务域的协同化、基于三维模型的设计信息集成、设计工艺制造一体化仿真。等级及其特征如下：1级基于设计经验开展计算机辅助二维设计，并制定产品设计相关标准规范;2级实现计算机辅助三维设计及产品设计内部的协同；构建集成产品设计信息的三维模型，进行关键环节的设计仿真优化，3级实现产品设计与工艺设计的并行协同；基于知识库来实现设计工艺制造全维度仿真与优化，并实现基于模型4级的设计、制

24、造、检验、运维等业务的协同；，蛆实现基于大数据、知识库的产品设计云服务，实现产品个性化设计、协同化设计。1.2、 工艺设计（离散）工艺设计是采用工艺知识积累、挖掘、推理的方法，利用先进技术工具，把设计设想转化为工艺流程来指导生产的过程。其关注点在于工艺知识库的建立与应用、工艺流程的优化创新以及与产品设计、制造等业务域的协同等。本节的工艺设计适用于离散行业，其等级及特征如下。1级实现计算机辅助工艺规划和工艺设计；2级实现工艺设计关键环节的仿真以及工艺设计的内部协同；实现计算机辅助三维工艺设计及仿真优化，实现工艺设计与产品设计3级间的信息交互、并行协同；实现基于工艺知识库的工艺设计与仿真，并实现工

25、艺设计与制造间的4级协同；基于知识库辅助工艺创新推理及在线自主优化，实现多领域、多区域、5级跨平台的全面协同，提供即时工艺设计服务。1.3、 工艺优化（流程）工艺优化同样是采用工艺知识积累、挖掘、推理的方法，利用优化平台等技术实现对工艺路线、参数等与产量、能耗、物料、设备等的最优匹配，以达到产量高、功耗低和效益高的生产目标。本节的工艺优化适用于流程行业，其等级及特征如下。1级具备符合国家/行业/企业标准的工艺流程模型及参数；2级工艺模型应用于现场，能够满足场地、安全、环境、质量要求；3级能够利用离线优化平台，建立单元级工艺优化模型；4级基于工艺优化模型与知识库实现全流程工艺优化；建立完整的工艺

26、三维数字化仿真模型,%成获氨程的数字化模拟,5级能够基于知识库实现工艺的实时在线优化。2、生产仓储与配送图2-6生产的关键评价域生产是通过IT与OT的融合，对人、机、料、法、环五大生产要素进行管控，以实现从前端采购、生产计划管理到后端仓储物流等生产全过程的智能调度及调整优化，达到柔性生产。生产能力成熟度的提升是从以生产任务为核心的信息化管理开始，到各项要素和过程的集中管控，最终达到从采购、生产计划与排产、生产作业、仓储物流、完工反馈等全过程的闭环与自适应。构成生产类能力的域如图2-6示。2.1、 采购采购是指通过对库存、生产计划、销售量等的自动感知、预测以及合理控制，使企业达到经济合理的库存量

27、，满足柔性生产的需求。其关注点在于采购与生产、仓储的车间级集成，与供应商、分销商的企业级集成以及利用数据挖掘技术进行采购预测等。等级及其特征如下。1级具备一定的信息化基础来辅助采购业务；能够实现企业级的采购信息化管理，包括供应商管理、比价采购、合2级同管理等，实现采购内部的数据共享；实现采购管理系统与生产、仓储管理系统的集成，实现计划、流水、3级库存、单据的同步；实现采购与供应、销售等过程联合，与重要的供应商实现部分数据共4级享，能够预测补货；实现库存量可实时感知，通过对销售预测和库存量进行分析和决策，5级形成实时采购计划；与供应链合作企业实现数据共享。2.2、 计划与调度计划与调度是实现所有

28、生产活动的核心。通过信息技术进行准确的数据处理，对于下达的生产任务进行一定程度上的优化调度，最大程度地减少生产过程中的非增值时间，提高生产设备利用率，从而提高生产效率。关注生产计划与调度的协同与优化、与各种资源要素的匹配等。实现主生产计划的管理，可以从销售订单和市场预测等信息生成主1级生产计划及调度方案；实现物料需求计划的运算，运算结果生成的生产计划以及采购计划2级仍是无限产能计划，需人工参与调整和调度；基于安全库存、采购提前期、生产提前期等要素实现物料需求运算，3级自动生成生产计划、采购计划；实现生产资源计划运算，全面进行产能负荷分析与详细能力计划的平4级衡，生产计划颗粒度到天；基于生产调度

29、算法，基于约束条件（工艺顺序、加工资源、工作时间5级等）建立的标准工时数据库等，实现高级排产与调度。2.3、 生产作业生产作业是以最佳的方式将企业生产的物料、机器等生产要素以及生产过程等有效的结合起来，形成联动作业和连续生产，取得最大的生产成果和经济效益。关注精确的物料配套、生产过程的控制，与生产计划、仓储配送等其他业务的协同。1级具备自动化和数字化的设备及生产线，具备现场控制系统；能够采用信息化技术手段将各类工艺、作业指导书等电子文件下发到2级生产单元，实现对人员、机器、物料等多项资源的数据采集；能够实现资源管理、工艺路线、生产作业、仓储配送等的业务集成，3级采集生产过程实时数据信息并存储，

30、能够提供实时更新的制造过程的分析结果并将其可视化；4级能够通过生产过程数据、产量、质量等数据来优化生产工艺；能够通过监控整个生产作业过程，自动预警或修正生产中的异常，5级提高生产效率和质量。910142.4、 仓储与配送仓储与配送是指厂内物料存储和物流，利用标识与识别技术、自动化的传输线、信息化管理手段等，实现对原材料、半成品等的标识与分类、数据采集、运输以及库位管理，自动完成零部件的取送任务。关注识别技术的应用、自动化运输线的改造、智能的仓库管理系统以及与上下游的集成技术等。能够实现基于信息管理系统对原材料、中间件、成品等的库存、盘点1级能够利用RFlD/二维码/标签等技术实现对原材料、中间

31、件、成品等的2级数字化标识，并能基于识别技术实现自动或半自动出入库管理；能够实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的3级集成；能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，能够基于客户和产品需4级求调整目标库存水平；5级能够实现最优库存和即时供货。2.5、 质量控制质量控制是生产过程中稳定提高产品质量的关键环节，是生产过程中为确保产品质量而进行的各种活动。通过信息技术手段实现工序状态的在线检测，借助于数理统计方法的过程控制系统，把产品的质量控制从“事后检验”演变为“事前控制”，做到预防为主，防检结合，已达到全面质量管理的目的。建立质量检验规范，能通过满足要求的计量器具进行检验并形成检

32、验1级数据：建立质量控制系统，采用信息技术手段辅助质量检验，通过对检验数2级据的分析、统计实现质量控制图；实现关键工序质量在线检测，通过检验规程与数字化检验设备系统的3级集成，自动对检验结果判断和预警；建立产品质量问题处置知识库，依据产品质量在线检测结果预测未来4级产品质量可能的异常，基于知识库自动给出生产过程的纠正措施；通过在线监测的质量数据分析和基于数据模型的预判，自动修复和调5级校相关的生产参数，保证产品质量的持续稳定。2.6、 安全与环保安全与环保是通过建立有效的管理平台，对安全、环保管理过程标准化，对数据进行收集、监控以及分析利用，最终能建立知识库对安全作业和环境治理等进行优化。关注

33、数据监测、应急及环境治理知识库建立等。已采用信息化手段进行风险、隐患、应急等安全管理以及环保数据监1级测统计等；2级能够实现从清洁生产到末端治理的全过程信息化管理;通过建立安全培训、典型隐患管理、应急管理等知识库辅助安全管理;3级对所有环境污染点进行实时在线监控，监控数据与生产、设备数据集成，对污染源超标及时预警；支持现场多源的信息融合，建立应急指挥中心通过专家库开展应急处4级置；建立环保治理模型并实时优化，在线生成环保优化方案；基于知识库，支持安全作业分析与决策，实现安全作业与风险管控一5级体化管理：利用大数据自动预测所有污染源的整体环境情况，根据实时的治理设施数据、生产、设备等数据，自动制

34、定治理方案并执行。3、物流3.1、物流管理物流管理是将产品运送到下游企业或用户中的过程，利用条形码、射频识别、传感器以及全球定位系统等先进的物联网技术，通过信息处理和网络通信技术平台实现运输过程的自动化运作、可视化监控和对车辆、路径的优化管理等，以提高运输效率、减少能源消耗。物流能力成熟度的提升是从订单、计划调度、信息跟踪的信息化管理开始，到通过多种策略进行管理，最终实现精益化管理和智能物流。其关注点在于订单管理，运输计划与调度管理、物流信息的跟踪与反馈，运输路径的优化等。等级及其特征如下。1级通过信息化手段管理物流过程，对信息进行简单跟踪反馈；2级通过信息系统实现订单管理、计划调度、信息跟踪

35、和运力资源管理;实现出库和运输过程的整合，实现多式联运，物流信息能够推送给3级客户；4级应用知识模型实现订单精益化管理、路径优化和实时定位跟踪；5级实现无人机运输、物联网跟踪等。4、销售4.1、销售管理销售管理是以客户需求为核心，利用大数据、云计算等技术，对销售数据、行为进行分析和预测，带动生产计划、仓储、采购、供应商管理等业务的优化调整。销售能力成熟度的提升是从销售计划、销售订单、销售价格、分销计划、客户关系的信息化管理开始，到客户需求预测/客户实际需求拉动生产、采购和物流计划，最终实现通过更加准确的销售预测对企业客户管理、供应链管理与生产管理进行优化，以及个性化营销等。其关注点在于销售数据

36、挖掘、销售预测及销售计划、销售业务与相关业务的集成以及销售的新模式。等级及其特征如下。1级通过信息系统对销售业务进行简单管理；2级通过信息系统实现销售全过程管理，强化客户关系管理；销售和生产、仓储等业务进行集成，实现产品需求预测/实际需求拉动3级生产、采购和物流计划；应用知识模型优化销售预测，制定更为准确的销售计划；通过电子商4级务平台整合所有销售方式，实现根据客户需求变化自动调整采购、生产、物流计划；5级能够实现对电子商务平台的大数据分析和个性化营销等功能。5、服务服务是通过对客户满意度调查和使用情况跟踪，对产品的运维情况统计分析，反馈给相关部门，维护客户关系，提升产品过程，达到从纵向挖掘客

37、户对产品功能和性能的要求，进而从横向拓展客户群。服务能力成熟度的提升是服务方式从线下、线上、云平台和移动客户端、客服机器人/现场、线上线下远程指导、远程工具、远程平台、ARJVR的转变，最终能够提供个性化客户服务和基于知识挖掘的创新性产品服务。构成服务的域如图2-7所示。客户服务服务产品服务图2-7服务的关键评价域5.1、 客户服务客户服务是借助云平台、移动客户端、知识模型和智能客服机器人等技术，多维度的对客户知识进行挖掘，向客户提供智能服务和个性化服务。关注点在于客户知识的统计和分析、客服渠道的多样性和智能客服机器人的投用情况等。设立客户服务部门，通过信息化手段管理客户服务信息，并把客户1级

38、服务信息反馈给相关部门，维护客户关系；具有规范的服务体系和客户服务制度，通过信息系统进行客户服务2级管理，并把客户服务信息反馈给相关部门，维护客户关系；建立客户服务知识库，可通过云平台提供客户服务，并与客户关系3级管理系统集成，提升服务质量和客户关系；4级实现面向客户的精细化知识管理，提供移动客服方式；5级通过智能客服机器人，提供智能服务、个性化服务等。5.2、 产品服务产品服务是借助云服务、数据挖掘和智能分析等技术，捕捉、分析用户信息，更加主动、精准、高效的给用户提供服务，向按需和主动服务的方向发展。关注点在于产品的智能化、远程服务平台的建立、数据挖掘和分析等。战略和*,设备图2-8资源要素

39、的关键评价域设立产品服务部门，通过信息化手段管理产品运维信息，并把客户1级服务信息反馈给相关部门，指导产品过程提升；具有规范的产品服务制度，通过信息系统进行产品服务管理，并把2级产品服务信息反馈给相关部门，指导产品过程提升；产品具有存储、网络通信等功能，建立产品故障知识库，可通过网3级络和远程工具提供产品服务，并把产品故障分析结果反馈给相关部门，持续改进老产品的设计生产，并为新产品设计生产提供基础；产品具有数据采集、通信和远程控制等功能，通过远程运维服务平台，提供在线检测、故障预警、预测性维护、运行优化、远程升级等服务，4级通过与其他系统的集成，把信息反馈给相关部门，持续改进老产品的设计生产，

40、并为新产品设计生产提供基础；q细通过物联网技术、增强现实/虚拟现实技术和云计算、大数据分析技术,b求实现智能运维和和创新性应用服务。6、资源要素资源要素是对组织的战略、组织结构、人员、设备及能源等要素的策划、管理及优化，为智能制造的实施提供基础。资源要素能力成熟度的提升体现了从管理愿景的策划，到运用信息化手段进行管理、到决策智能化的转变，体现了组织智能化管理水平的提升。构成资源要素类能力的域如图2-8所示。6.1、 战略和组织战略和组织是企业决策层对实现智能制造目标而进行的方案策划、组织优化和管理制度的建立等。通过战略制定、方案策划和实施、资金投入和使用、组织优化和调整使企业的智能制造发展始终

41、保持与企业发展战略相匹配。关注点在于智能制造战略部署、组织和资金配备等。等级及特征如下。1级组织有发展智能制造的愿景，并做出了包括资金投入的承诺；2级组织已经形成发展智能制造的战略规划，并建立明确的资金管理制度；组织已经按照发展规划实施智能制造，已有资金投入，智能制造发展3级战略正在推动组织发生变革，组织结构得到优化；智能制造已成为组织的核心竞争力，组织的战略调整是基于智能制造4级的发展；组织的智能制造发展战略为组织创造了更高的经济效益，创新管理战5级略为组织带来了新的业务机会，产生了新的商业模式。6.2、 雇员雇员是实现智能制造的关键因素。通过对雇员的培养、技能获取方式的实现、技能水平的提升

42、，使雇员具备与组织智能制造水平相匹配的能力。关注点在于雇员技能获取和提升、雇员持续教育等。等级及其特征如下。1级能够确定构建智能制造环境所需要的人员能力；2级能够提供雇员获取相应能力的途径；3级能够基于智能发展需要，对雇员进行持续的教育或培训：能够通过信息化系统分析现有雇员的能力水平，使雇员技能水平与智4级能制造发展水平保持同步提升；能够激励雇员，使其在更多领域上获取智能制造所需要的技能，持续5级提升自身能力。6.3、 设备设备数字化是智能制造的基础，设备管理是通过对设备的数字化改造以及全生命周期的管理，使物理实体能够融入到信息世界，并能够达到对设备远程在线管理、预警等。关注点在于设备数字化、

43、全生命周期管理等。等级及其特征如下。1级能够采用信息化手段实现部分设备的日常管理，开始考虑设备的数字化改造；2级持续进行设备数字化改造，能够采用信息化手段实现设备的状态管理；能够采用设备管理系统实现设备的生命周期管理，能够远程实时监控3级关键设备；设备数字化改造基本完成，能够实现专家远程对设备进行在线诊断，4级已建立关键设备运行模型；5级能够基于知识库、大数据分析对设备开展预知维修。6.4、 能源能源管理是通过对能源计划、能源运行调度、能源统计以及碳资产管理等能源管理因素，利用信息化手段规范组织的能源管理，优化能源和资源的使用，旨在降低组织能源消耗、提高能源利用效率。关注对能源介质数据的采集及

44、监测、能耗量化管理等。1级开始能源管理的信息化，实现部分能源数据的采集与监控；2级能够通过信息化管理系统对主要能源数据进行采集、统计；能够对能源电产、存储、转换、输送、消耗等各环节进行监控，能够3级将能源计划与生产计划等进行融合；能够实现能源动态监控和精细化管理，分析能源生产、输送、消耗的4级薄弱环节；能够基于能源数据信息的采集和存储，对耗能和产能调度提供优化策5级略和优化方案，优化能源运行方式。7、互联互通图2-9互联互通的关健评价域互联互通是现场总线、工业以太网、无线网络等在工厂中的部署和应用，使工厂具备将人、机、物等有机联通的环境。互联互通成熟度的提升是从设备间，到车间、到工厂以及企业上

45、下游系统间的互联互通，体现了对系统集成、协同制造等的支撑。构成互联互通类能力的域如图2-9所示。7.1、 网络环境网络环境的目的是解决如何利用现场总线、工业以太网、无线网络、物联网等技术实现设备、系统间的互联与通信。关注企业基础网络基础通信环境。3级能够实现制造环节设备间的互联互通与信息采集与发送；4级能够实现生产管理与企业管理系统间的互联互通；5级能够实现企业上下游系统间的互联互通，实现生产与经营的无缝集成。7.2、 网络安全网络安全的目的是解决企业如何利用专业网络安全技术，针对接入网络的用户、设备等进行可用性、完整性、保密性检测与管理。关注用户身份的鉴别管理，网络传输设备冗余能力和重要子网的自恢复能力。具备网络关键设备冗余能力，开展子网管理，具有入侵检测、用户鉴3级别、访问控制、完整性检测等安全功能。确保数据传输和重要子网的安全性，并具备自恢复能力，具备网络协4级议信息过滤和数据流量管控功能，能够对网络边界的完整性进行检查。确保云数据中心访问的安全性，