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user: 4. 智能制造能力成熟度(IMMM)模型描述 4.1. 智能制造能力成熟度领域维度和标准 为了定义模型架构，确定执行这些活动的制造过程非常基础，这对智能化转型具有战略意义。在构建制造相关过程时，首先要考虑的是它们如何高度依赖于公司的生产策略。构建了一个模块化和可扩展的架构，使其能够适应公司使用不同生产战略的需求，从而进行评估。为了使架构尽可能通用，最终确定了3个主要领域和14个维度。这3个领域涵盖了一个公司价值链中的主要活动。公司的最终IM能力级别取决于所有维度的IM能力级别的综合。 4.1.1. 技术领域方面 信息和通信技术(ICT)融入制造过程，是四大工业革命的基础，新技术将成为智能制造转型的核心。技术方面包括技术、资源与平台3个维度。技术领域标准及其具体标准及其表述见表3。 Table 3 Standards in the technical fiel 标准 描述 技术 包括为产品添加“大脑”的数字化技术；允许供应商、企业、设备和产品之间低成本且广泛的连接的 网络化技术；以及具有“感知和学习”的能力的AI和大数据技术。具体有：技术自动化、智能制造 设备准备就绪、机器集成与互操作性、操作数据收集、IT和数据安全、IT系统支持、处理和分析能力、 大数据、云计算、AI、AR等等 资源 数字化人才、数字能力和结构化通信；基于业务需求的基础网路设施(硬件基础设施 + 网络基础设施)、 基于识别传感技术核心管理技术的智能设施、无人化与少人化的存储搬运和生产自动化设施； 劳动力、机械、设备、工具、材料和最终产品；信息系统、软件工具和管理系统等。 平台 设备平台：机器人、两个AGV、一个输送机系统和一个仓库 工业网络平台：在不同通信技术的信息交互和智能连接中发挥着关键作用，如工业无线本地网络 (Wi-Fi、ZigBee)、工业以太网、工业近场通信(近场通信)和移动通信。 数据分析平台：涉及大数据的分析、计算和知识挖掘。 云服务平台：大量的制造资源存储在云平台上，它提供提供了模式识别、准确的建模、知识发现、 推理和决策能力等不同类型的人工智能服务。 表3. 技术领域方面的标准 4.1.2. 流程(Process)领域方面 智能制造最重要的变化之一是关注所有物理资产的端到端数字化，以及与价值链合作伙伴集成到数字生态系统的优化流程，进而实现虚拟与现实、设备与设备、地域/组织与管理、作业与管理、信息化与自动化、产品与服务等的融合，通过数据驱动管控、智能决策优化，最终实现敏捷柔性生产。流程领域具体标准及其表述见表4。 Table 4 Standards in the process are 标准 描述 系统集成互联 互联网及其互补技术作为整合物理对象、人类参与者、智能机器、生产线和和核心供应商，形成新型 的以智能和大部分自主方式操作的敏捷智能网络和价值链，需要尽可能少的人为干预。具体包括： 工厂内外产品和资产生命周期的全面集成；价值网络中所有利益相关者的全面整合；基于数字化、 网络化、智能化支持的新业务模式。 数据驱动管控 物理资产、设备与企业系统集成，以实现持续和动态的数据交换和分析以数据和分析为核心功能， 集成的产品生命周期、数据收集、数字建模和数据使用在智能制造框架内发挥着评价、监控、 预测、控制以及决策优化的核心作用。 智能决策优化 通过认知计算、机器状态感知、机器学习、实时数据分析等智能技术实现操作优化、 动态重新配置和智能决策并独立、明智地实施行动。 敏捷柔性生产 以全局化的视角，协同优化制造单元内生产、质量、库存、物流、能源、设备及成本业务以及 多基地制造单元之间的制造和物流协同，实现生产和销售、计划、采购之间的快速协调响应， 满足高质量、多品种、小批量、敏捷性的柔性制造。 表4. 流程领域方面的标准 4.1.3. 战略与组织领域方面 战略与组织使企业智能制造转型的重要保障。智能化战略不仅关注企业内部的职能和流程的智能化战略，更关注其在市场上的整体竞争力，差异化能力、连接和影响消费者的能力，以及融合、维护、拓展生态的能力。战略与组织方面包括战略、组织结构、管理机制、领导风格、变革文化等。战略与组织领域具体标准及其表述见表5。 Table 5 Standards in the areas of strategy and organizatio 标准 描述 战略 解决智能制造企业战略的战略规划和控制。包括智能制造战略实施程度、智能制造战略与管理。 组织结构 有助于实现智能化转型的扁平化、有机式、自主赋能、打破边界、互为主体、整体多利、柔性灵活、 效率协同的共生型组织结构和敏捷动态价值网络。 管理机制 以共生组织整体价值为本，重视每一位成员的价值创造，通过赋能与激活充分发挥成员的创造性激情， 让共生组织成员能够互助成长、共享成就。数据驱动的管理与自组织管理成为趋势。 领导风格 领导者有广阔的视角和对未来智能化转型趋势、路线图、方法论的洞见，敢于挑战物理世界和网络世界 之间的分界线，他们帮助共生组织成员构筑智能化转型的愿景蓝图，把梦想与力量传递给每位成员。 领导者有能力引领组织内员工，用共生价值驱动员工，并协调员工与共生组织达成一致的价值创造。 实现牵引陪伴、协同管理、协同赋能的无我领导。 变革文化 以客户为中心、扩大客户参与、提升客户满意，支持冒险行为、颠覆性思维和探索新思想的创新文化， 接受新技术，愿意分享和应用新技术，开放和合作。 表5. 战略与组织领域方面的标准 4.2. 智能制造能力成熟度水平 一旦给出了体系结构，成熟度级别仍然未定义；然而，它们是成熟度评估中的相关问题。事实上，为了这项工作的目标，制造公司的智能化准备程度是通过成熟度水平来定义的。这些级别描述了一组适当的公司能力，以提供其当前(智能化制造)能力的对照。这些级别是基于中国工程院关于智能制造3范式框架的原则。在提出的模型中，制造商的IM能力分为4个级别，即模拟制造级、数字化级、数字化网络化级、数字化网络化智能化级。 4.2.1. Level 0：模拟制造阶段 IT系统和办公软件均应用于价值链的主要业务流程中。IT网络已部署，互联网/内部网。产品设计采用CAD，但制造工艺由有经验丰富的工程师决定，并以纸质文件准备、储存、流通。生产领域采用数控机床，数控程序是手工制作的。生产计划和管理仍然依靠人力。MES尚未应用，因此材料循环和工艺质量信息记录在现场的纸张上。定期维护和故障维护是设备管理的方式。作业车间的材料运输由手动手推车完成。专业的管理系统可以应用于关键的业务流程中，但这些系统并没有相互集成。 4.2.2. Level 1：数字化制造阶段 通过计算、通信、控制(3C)和其他数字化技术为产品添加了“大脑”，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、集成、分析和决策，进而优化生产流程、缩短产品研发周期、降低制造成本、强化产品质量控制、提高企业劳动生产率、快速生产出满足用户要求的产品；管理信息系统位于价值链的关键业务流程中，如ERP/PDM/CAPP/MES/SCM。3D、CAD工具用于产品的数字化；产品设计、材料清单和技术文件采用PDM系统进行管理；现场的数控机床连接到OT网络，数控程序可下载到机床；MES系统已实现调度、计划、监控和维护；质量控制与质量管理标准保持一致；此外，还对与质量相关的数据进行了监测和分析。原材料和库存信息。企业信息化仍处于本地应用阶段；数据驱动的服务，通过服务支持新的运营效率和收入流(即数据驱动的服务的可用性)恶习，来自数据驱动服务的收入份额，所使用数据的份额。 4.2.3. Level 2：数字化网络化制造阶段 网络化技术允许设备和产品之间低成本且广泛的连接，制造技术和网络化技术深度融合，实现了装备、物料、人员的信息连接，进而形成跨行业、跨领域的产业链维度上的工业互联网平台方案；网络化生产环境以及集成生产计划和调度系统发挥关键作用，将制造和管理模式转变为基于灵活、敏捷和协作制造的更严格、自主和动态自适应的控制；基于网络化生产(NM)的综合生产计划和调度满足许多经常相互冲突的目标和目标，如缩短制造周期、缩短交货时间、更好的互操作性和保持生产灵活性，从而实现许多可行的流程计划，所有这些要求都可以基于适当的支持技术通过IPPS实现集成、互操作性和数字化，以实现必要的主要和共同的企业目标；管理信息系统(ERP、PDM、MES、SCM等)涵盖了所有关键业务流程，产品设计、工艺设计和生产均在IT系统与OT系统实现垂直集成且支持生命周期质量跟踪；从供应商到客户以及所有关键价值链合作伙伴实现水平集成，催生了PdM、个性化定制等新模式。 4.2.4. Level 3：数字化网络化智能化制造阶段 制造技术和数字化网络化智能化技术的深度融合，数字孪生模拟物理系统实现了对不同场景的实时优化，智能化技术(AI和大数据)使产品具有“感知和学习”的能力，从而引发产品功能和性能的根本性变化；管理人员的决策完全依赖于客观的数据和事实，信息系统可以对未来的事件进行预测，生产系统的自适应性得到了大大的提高，生产领域的生产单位可以实现一定程度的自主性，制造模式从面向生产模式转变为面向服务模式；个性化、网络协作和远程维护已成为主要的业务模式。 4.3. 智能制造能力成熟度模型架构评价指标说明 综合智能制造能力成熟度维度以及成熟度水平层次，本研究构建的智能制造能力成熟度框架体系及其评价说明见表6。 Table 6 Intelligent manufacturing capability maturity architecture and its indicator descriptio 智能制造能力成熟度模型框架评价指标 TI (Technical Index)指标：智能制造能力成熟度模型-技术环节指标 评级 评价说明 L0 模拟制造 不使用传感器，产品没有通信连接接口，产品无监控，公司不符合智能制造的任何要求， 有些要求处于较低的水平。 没有建立面向智能制造的物理平台。 L1 数字化制造 传感器/执行器已集成、物理产品(产品、设备)使用ICT组件(例如传感器，RFID，通信接口) 能够收集有关环境和自身状况的信息； 数据可视化，过程数字化和自动化，数字安全和合规性； 数字化制造包含数字化技术，如数控技术、企业资源规划(ERP)、制造执行系统(MES)、供应链管理(SCM)； 产品/平台、机器和外部系统以及收集数据产品可以在制造和公司内部之间移动时进行跟踪； 能从产品中获得的数据为其业务提供服务/见解，系统维护、诊断控制基于数据。 车间资源如自主机器、机器人、增材制造系统等物理平台健全，通过负责数据采集、 存储和通信的通信网关(Http、Mqtt、Mt)将数据通信到网络物理层； 制造过程中的大数据分析受到越来越多的关注，在质量和过程控制、能源和环境效率、 主动诊断和维护、安全和风险分析应用广泛； L2 数字化网络 化制造 传感器读取由产品处理，公司的产品能够与其他系统进行通信，产品、设备具有现场总线接口， 可以连接网络交换数据； 系统自动化、集成和控制Systems automation， integration， and control， 推动制造技术和网络化技术融合(如电子商务、物联网、在线协作)； 企业内部各个部门和下属单位所有的信息系统全部连在一个网上，企业的外部联系， 全部通过互联网进行，把企业内部网的一部分向外部合作单位开放，求得横向打通； 网络物理平台作为制造系统的虚拟化界面，主要用于可视化多个功能或操作； L3 数字化网络 化智能制造 智能设备Smart devices：包括机器人、输送机和其他基本的控制平台； 过程智能化技术：智慧连接技术(产品计算/信息系统、物联网)，数据信息转换技术 (大数据、云计算、计算科学)，网络化自动控制技术(智慧控制和自主修复)； 自主决策技术(边缘计算、计算机与信息科学、建模与模拟软件、计算的基础设施模型、 算法、软件和数据)； 云平台将传统制造的根源扩展到面向服务的制造，使者如数字孪生、增强现实、CPS等技术。 PI (Process Indicators)指标：智能制造能力成熟度模型-流程环节指标 评级 评价说明 L0 模拟制造 在装配自动化方面，已经增加了制造生产能力，该控制包括序列控制、安全监控和质量控制； 研发信息化、产品信息化、生产信息化、管理信息化以及业务流程和组织再造； 对流程控制不力，操作效率低下，管理具有反应性，显示出不当的组织技能， 技术工具与基础设施不一致； 数字化和自动化的子流程部分集成，包括生产集成或与内部和外部合作伙伴的集成， 部分实施协作的标准流程。 L1 数字化制造 通过计算、通信、控制(3C)和其他数字化技术，使制造方式从模拟模式转为数字模式，数字化 解决方案正在进行中或实现于内部数据交换的通信，准确可靠的提高制造质量、效率； 实现了数字化对传统工业的改造：多样化的计算机辅助系统(从辅助制图CAD、到计算机辅助 工程仿真CAE、到计算机辅助制造CAM)，全流程完全依赖计算机软件 (ERP、CRM、SCM、SRM、PDM、MES)的控制和支撑； 数字化技术的基础设施安装和操作完备，生产系统在机器层面上完全自动化， 或在生产线/单元层面上部分自动化； 垂直数字化、标准化和协调公司内部流程和数据流，与外部合作伙伴的有限集成； 流程定义明确，已经为分散做好了准备，在数字技术支持下实现了互操作性原则，组织展示 管理能力，但有一些局限性，允许更改业务、流程、管理和技术，以实现环境的可持续性； L2 数字化网络 化制造 在数字环境中，在工厂级提供操作过程可追溯性，端到端可见性以及生产定制级较高， 几乎所有的流程都能够分散，在先进数字技术的支持下实现了互操作性原则； 工厂不断适应新的条件(如订单情况和材料可用性)，并独立优化生产流程， 它与价值链中的供应商和客户建立了网络； 实现制造业产品、生产、服务各环节的低成本连通，实现了设备和设备，设备和系统， 以致万物互联(IoE)，从设计、材料管理到生产线和分销的工厂级的计算机集成制造系统产生， 出现了PdM、个性化定制等新模式； 有价值的操作和流程向标准化转变：垂直集成包括传感器和与已建立的ERP系统的连接， 管理在外部协助下应用最新的概念来改进标准，标准化处于所期望的水平，建立EMS(电子制造服务)和GSCM(绿色供应链管理)的标准流程；水平集成和互操作性包括供应链和机器网络， 并对新技术进行了评估，通过跨网络的完全集成进行密集的数据使用； 过程被自动化，应用高级分析(SCM和CRM)，管理变得独立； L3 数字化网络 化智能制造 集成的合作伙伴生态系统，端到端数字集成可以跨越价值链进行； 提供高级的数据驱动的服务，在分析和数据共享的帮助下对于所有的运营流程，组织都会 适应不断变化的技术，以改善业务，实施环境的可持续性，并引导改善自然环境； 认知计算、数字孪生、人工智能、机器状态感知、实时数据分析基础上的自我优化、 虚拟化流程和自主决策； 智能系统的监控，使其更动态和高效； SOI (Strategic and Organizational Indicators)指标：智能制造能力成熟度模型-战略与组织指标 评级 评价说明 L0 模拟制造 单一功能聚焦，数字化、网络化、智能化制造没有推行； 组织结构还不合适转型，现有的产品和服务与低级资源支持的数字商业模式不兼容； 公司将低预算分配给技术，并计划对一些职能运营进行投资； L1 数字化制造 正在实施数字化战略，并在一些领域进行投资，有产生商业模式或改变当前商业模式的试点举措； 组织结构适合于数字化转型，数字化在公司职能部门和公司内部已经开展， 但各部门之间的互动也很有限、跨功能、部门的协作没有结构化和一致地执行； 公司的产品能够实时进行数据管理，并通过不同的站点进行跟踪，此外， 数据驱动的服务产品处于中等水平； 以技术为中心的领域拥有数字技能的员工，在业务的大多数领域，有良好的数字技能和正确的 数字心态与数字文化，现有的产品和服务与由中等级别资源支持的数字商业模式兼容； OT/IT组织正在成立，以便在运营和业务系统之间提供安全、适应性强的连接； L2 数字化网络 化制造 制定了面向数字化网络化的协同化战略并在实施中，领导在广泛业务中对数字化 网络化协同制造的广泛支持，组织结构良好，便于转型； 现有的产品和服务与由高级资源支持的数字商业模式兼容； 在整个业务中，前沿的数字和分析技能很普遍，公司存在中央IT部门，OT/IT部门一起工作， 基于数字信任的合作，各部门开放接受跨职能的合作，形成了高度协作，跨越公司边界， 面向合作伙伴和客户的文化； 公司与许多利益相关者有合作伙伴关系，通过与供应商、合作伙伴和客户的接口，产品嵌入 一个生态系统，以便共同创造和额外/新的价值捕获，跨职能的专家团队、跨不同渠道实现 一致的用户体验，跨公司边界、文化和鼓励共享； 有组织的团队可以确保设置新的工作流程、图表和职责，从而使他们不会因为工作数据 资本而被公司数据池淹没； 员工对新技术的开放度较高、员工的自主权较强、知识产权保护较好，能较好的实现知识共享； 组织结构适合于初始智能化转型项目，并且正在生成新的商业模式。 L3 数字化网络 化智能制造 有足够的资源投入智能化转型，针对智能制造的劳动规范，技术标准的适用性好， 有实施智能化转型的路线图； 协同是关键的价值驱动因素，业务模式具有自适应性，不受传统组织影响的孵化器、 无任何正式层次结构的跨学科团队设置、创造性无层次的创意实验室； 领导团队为智能化转型提供了广泛的支持，并为几乎所有部门进行了投资，组织结构适合管理 整个公司的转型，智能制造转型委员会保证了智能制造环境下的坚强领导力。 表6. 智能制造能力成熟度架构及其指标说明