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user: 2 理论基础 2.1. 智能制造的概念和使能技术 2.1.1. 智能制造的概念 Kagermann et al. (2015) [ 8 ] 将智能制造系统描述为一种技术驱动的变化，从而导致优化决策、定制生产和提高资源效率。Zhang and Tao (2016) [ 9 ] 将智能制造的概念与物联网设备的部署联系起来，以确保系统的互连性、无缝的数据交换和互操作性，它导致了制造工厂的水平和垂直集成。水平集成确保了车间制造资源之间的数据通信性，使不间断的数据能够在人机之间流动(Fei T. et al.， 2018) [ 10 ]。垂直集成侧重于跨层次级别的数字集成，即从传感器级别到企业规划级别(Xu， Xu， and Li 2018) [ 11 ]，增强互联性，从而实现更好的决策和效率。 Shafiq et al. (2016) [ 12 ] 将智能制造系统称为制造资产的虚拟化，以及导致创建自我制造软件和自我监控系统的过程。系统的虚拟化依靠数字孪生技术，通过部署产品生命周期管理系统，在产品整个生命周期的有效管理方面发挥着重要作用(Lee， 2020) [ 13 ]。数字孪生还可以在执行前帮助建模和模拟制造活动，这将导致在初始阶段预防错误，并作为优化工厂制造操作的工具，以便进行更好的决策(Ghobakhloo， 2018) [ 14 ]。 Kusiak (2017) [ 15 ] 认为智能制造是指整个制造和供应链企业中网络化的信息技术的普遍实施和应用，创建能够实时适应变化条件的灵活智能的制造系统。智能制造可以在不同的变化中采用，其不同的复杂程度取决于所涉及的技术应用的范围和集成(Kusiak， 2019) [ 16 ]。 周济等(2018) [ 17 ] 指出智能制造是将先进制造技术与数字化网络化智能化赋能技术深度融合，推动制造企业产品创新、生产创新、模式创新、集成创新的整体突破的制造模式，在迭代融合演进过程中逐步形成了3种基本范式：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造；其中，智能制造作为一个大系统，贯穿于设计、制造、服务等产品全生命周期的各个环节，关联制造系统优化集成，支撑实现制造的数字化网络化智能化。 2.1.2. 智能制造使能技术 随着智能制造实践的采用，组织正在关注受技术进步影响的制造系统的特征(Kusiak 2017) [ 15 ]。包括网络物理系统(CPS)、物联网(IOT)、协同机器人、自主机器人、自主机器、水平和垂直集成、建模和仿真、增强现实、数字孪生、大数据分析、增材制造、网络安全和云制造等在内的技术变化对智能制造系统产生重要影响(Rojas R A， Rauch E 2019) [ 18 ] (见表1)。这些技术是实施智能制造系统所需采用的关键推动因素。但是，根据组织对所需的智能水平的战略决策，这些技术的选择和水平可能会有所不同。智能水平是指组织准备为特定流程、制造资产和工厂实施智能制造的程度。 Table 1 Intelligent manufacturing enable technolog 分类 技术 自动化和先进的制造 机器人，协作机器人，在生产中自动进行不合格识别 增材制造 增材制造(3D打印，连接到软件) 增强现实和/或虚拟现实 用于的增强和/或虚拟现实软件和设备：智能培训、智能维护、新产品开发、虚拟调试、 (数字双)流程仿真(数字制造) 垂直整合和水平整合 传感器、执行器和可编程逻辑控制器(PLC)制造执行系统(MES)企业资源规划(ERP)监控和 数据采集(SCADA)机间通信(M2M) 远程操作 通过软件和设备进行远程生产 可追踪性 最终产品的可追溯性：原材料的可追溯性 人工智能 人工智能的预测维护、为生产的人工智能 能量管理 能效监测系统、能效改进系统 连接性和分析支持技术 物联网、云计算、大数据分析 表1. 智能制造使能技术 2.2. 能力成熟度模型 一般来说，“成熟”一词是指“完整、完美或就绪”状态，并意味着系统开发的一些进展。成熟度模型通常被用作一种概念化和衡量一个组织或一个过程中关于某些特定目标状态的成熟度的工具。成熟度模型的同义词是准备模型，目的是捕获起点并允许初始化开发过程。我们认为准备就绪度评估会在参与成熟过程之前进行，而成熟度评估的目的是捕捉成熟过程中的现行状态。成熟度模型有广泛的应用程序，但所有模型的结构都是相似的，一般来说，成熟度模型是一种测量调查对象当前状态的工具，例如，一个人、一个公司，或在特定区域内的一种行为。成熟度模型由四个基本要素组成：预设好的成熟度水平数，并附带相关描述；评价指标及其特征；每个成熟度水平与相应特征之间的联系；根据结果的成熟度水平进行的推荐活动 [ 19 ]。 在能力开发的背景下，MMS反映了组织能力的演变，MMS是支持逐步能力开发的广泛使用的管理工具，MMS可以是描述性的、指令性的、比较性的或任何组合，一个MM服务于一个描述性的目的，如果它有助于评估一个组织的成熟度，一个指令性的目的，如果它提供了如何确定一个理想的未来成熟度的指导，并建议实现它的措施，以及一个比较的目的，如果它支持内部或外部基准(Mettler et al. 2009) [ 20 ]。 根据这些目的，MMS通常被概念化为矩阵，包括水平上的成熟度阶段和垂直轴上的维度，维度代表特定领域的能力领域(也称为重点领域、过程领域或因素)，涵盖分析单元的不同方面，每个能力领域都可以通过实践操作。至于能力领域，在以前的研究中发现的众所周知的领域可能是足够的，而潜在的实践可以通过文献综述来确定，并辅以专家访谈完善。成熟阶段是成熟的原型水平，反映了一组不同的特征，也就是说，每个能力区域的所有实践都被分配到成熟阶段(Forstner， E.， N. Kamprath， and M. Ro¨glinger，2014) [ 21 ]。 为了将实践分配到成熟阶段，有自上而下和自下而上的方法。自上而下的方法被应用于对什么是成熟度知之甚少的领域，即定义“完整、完美或准备状态”和“使某物成熟的过程”的领域。因此，一般成熟度阶段被确定，然后通过将实践分配到成熟度阶段来操作。相比之下，自下而上的方法主要用于有证据表明什么是成熟度的领域，但对如何衡量成熟度知之甚少。这是首先通过确定每个能力区域的实践，然后归纳地分类它们来定义成熟度业务研究阶段，例如，通过进行调查，包括标准化问卷来评估实践的困难(Cleven et al.， 2014) [ 22 ]。 2.3.已有典型智能制造能力成熟度框架和理论模型 目前，为了评估智能制造能力成熟度，专家们编制并开发了许多成熟度评估模型，其中包括美国SMSRL模型 [ 23 ]、德国IMPULS IRI模型 [ 3 ]、新加坡SIRI模型 [ 24 ]、普华永道RAMI模型 [ 4 ] 和中国IMCMM模型 [ 25 ] 等： Table 2 Typical intelligent manufacturing capability maturity mode 模型名称 研究机构/资料来源 评估维度与方法 美国SMSRL (2017) Jung K， Kulvatunyou B， Choi S et al. 假设智能制造本质上是密集使用信息和通信技术来提高制造系统 性能的指标；聚焦于制造系统的4个维度、6个等级； SMSRL评估的输出主要是描述性的。 德国IMPULS IRI (2015) VDMA， RWTH Aachen， IW Consult 提出了一种就绪模型和在线评估工具，确定其对工业4.0的准备程度； 具体包括6维的评估、18个项目、5个级别的就绪度；确定了 进入下一阶段的障碍以及如何克服这些障碍的建议。 新加坡SIRI (2019) 新加坡经济经发局与国际测试、 检查、认证与培训机构 TÜV SÜD联手创建 根据工业参考体系架构模型(RAMI)框架提出，包括3大基础模块 和中层8大支柱以及底层16项评估指标；以6个评级来决定 企业目前处在什么阶段。 普华永道RAMI (2016) 普华永道咨询公司 侧重于将“数字化”策略作为工业4.0功能的关键； 就绪度模型基于4个阶段以及7个维度。 中国IMCMM (2016) 中国电子技术标准化研究院 生命周期、系统层级和智能功能3个维度；10大类核心能力以及细化 的27个域；模型中对相关域进行从低到高5个等级的分级与要求。 表2. 典型智能制造能力成熟度模型 我们认为，“IMPULS-工业4.0准备就绪度”、新加坡SIRI (2019)、中国IMCMM (2016)的开发是基于一个全面的数据集，并提供了关于等级、维度、指标和评估方法的细节。该类模型具有科学基础、结构和结果。表2中列出了典型的智能制造能力成熟度相关的评价模型。 本研究旨在提出一个成熟度模型和相关工具，系统地用于评估中国制造企业基于数字化、网络化、智能化阶段的智能制造能力准备度和成熟度。成熟度模型是通过结合基于先前开发的模型的科学和实际方法来开发的。从该模型的测量结果中，希望能从中国智能制造公司获得有关智能制造准备状态和成熟度的数据。通过这种模式，它还允许公司自己实际评估智能制造能力的成熟度，并反映对其当前战略的遵从性。