《智能制造能力成熟度模型》GB/T 39116-2020（下简称成熟度模型）国家标准自发布以来受到业界广泛关注。目前，国内已有近百家企业通过智能制造能力成熟度符合性现场评估，获得相应的二级、三级、四级成熟度等级证书，千余家企业在各地政府指导下利用成熟度模型进行制造能力对标诊断提升，20000余家企业在智能制造评估评价公共服务平台（www.c3mep.cn）进行自评估活动。全国各地通过组织智能制造能力培训班，已累计培养1900余名学员，获得相应评估师资格。江苏、广东、浙江、山东、福建、湖南、陕西等多地政府主管部门将成熟度符合性评估作为推动本地企业智能化建设，以及建设成效检验的重要抓手。

     越来越多的制造企业希望深入了解成熟度在本行业、本企业如何实施应用，企业处于不同发展阶段如何持续能力提升，如何规划科学、合理的智能制造建设路径实现企业战略发展目标。

     本文从成熟度模型提出的必要性、成熟度模型的应用价值、基于模型的评估三个方面，阐述成熟度模型的价值与指导意义，引导企业如何利用成熟度模型提升制造能力。

01成熟度模型提出的必要性

企业开展智能制造、工业互联网、数字化转型建设，本质上都是采用先进生产力和生产方式提升企业制造水平。随着各行业市场竞争日益激烈、新产品迭代速度加快，若企业安于现状，有朝一日突然发现竞争力不再时，市场已发生巨变，且消亡速度如此之快，想着手发力已为时晚矣。因此，企业能力提升不再是可有可无的事情，而是变为企业的生存问题，不进则退。然而，大部分企业在前进道路上依然迷茫，难于制订提升路径，虽然有同行先进企业树立典型，但每家企业境况不同，企业发展提升无法全盘借鉴模仿。

# 不同发展阶段的路径指引需要

   一方面，无论是中小企业还是大企业，不同规模的企业都有智能制造能力提升需求，企业基础不同、外部环境不同，导致其智能化发展方向、建设路径、工作重心也不尽相同。另一方面，企业从初创成立到步步发展，也在连续的经历不同发展阶段，长期目标的达成，需要企业规划一条适宜、科学、完整的路径，同时路径需要有一步步的阶段性目标支撑，并基于各业务职能分解，以便明确职责、跟踪检查、巩固成果、持续提升。

   还有一部分企业经过大规模智能化建设达到瓶颈期，智能化系统已覆盖所有核心业务，系统间跨业务协同信息流都已打通，生产智能化程度处于行业领先水平，行业内已无可借鉴参照，但企业对下一步建设规划、提升发力点和提升需求却日渐迷茫。同时，这些企业建设指引已不满足于体系方法论、框架性方案、或单点能力建设，更需要完整、具体的成功实践参考与对照。

# 持续化纵深性建设需要

   行业领先企业打造的优势能力虽然在一段时期保持了市场竞争地位，但随着国内工业互联网建设与工业APP的快速部署应用，同行企业也能够获得解决关键短板问题的方法和工具，企业间能力差距将逐渐缩小；然而企业竞争优势最终表现为差异化能力，领先企业为了保持领先状态，会自发创新推动智能化系统不断更新迭代，如装备技术改造、系统定制化开发。因此，企业智能化建设没有终点，是一个持续化提升过程。

   纵深性建设表现为企业对优势能力的打造，从业务数字化管控转向知识沉淀与模型应用。企业发展最离不开的是各类人才，然而企业经常抱怨，好不容易培养的人才被其他公司挖走，导致公司发展受阻。这种现象就是典型的企业缺少知识积累机制，人才最重要的是其具备的技能、经验、知识，如果能把这些人才脑子里的知识、模型固化到系统中，存储起来，并能为产品制造过程其他人所用；即使人才离开了但知识留下来，以此形成知识驱动的企业核心竞争能力，这才是企业最有价值的财富。

    针对持续化和纵深性建设，一般通用系统解决方案供应商只能提供框架平台，这也是一部分解决方案供应商的局限，未能形成行业深挖的解决方案。而更深层次的应用，需要制造企业导入平台后自身发掘、构建模型。但即便如此，企业也需要一套完整的体系，明确哪些知识、模型需要沉淀，用于沉淀知识的信息如何通过智能收集，沉淀后的知识、模型又如何在后续生产过程进行复用，由此获得差异化提升。

# 跨行业制造优势借鉴需要

   中国制造业门类齐全，但各行业的智能化水平却不尽相同，比如汽车、电子等行业生产智能化程度相对较高，本身产品的迭代速度快、市场需求量大，对生产智能化程度提出较高要求，且这些行业的利润率较高，企业愿意持续投入。然而，其他行业部分龙头企业却认为自己已经是行业顶尖水平，市场占有率、品牌影响力最高，智能化建设已经没有提升空间了，这种想法其实是没有跳出本行业的视觉。

   产品复杂程度不同、工艺复杂程度不同、生产组织方式不同、外部市场环境影响导致各行业的制造特点不同，智能化发展各有优势。比如产品设计、工艺设计业务的智能化建设，其他行业需要向航空、航天等大型复杂装备制造业学习，而对于能源管理、安全环保业务的智能化管理，离散制造行业需要向高耗能的流程制造行业学习。因此，当龙头企业的某一业务领域发展出现瓶颈时，可以跨行业触类旁通，借鉴其他行业的优势。借鉴的前提，就是需要一套综合体系，将各行业的优秀智能化经验总结、提炼，指引其他制造行业建设方向。

# 同行企业能力对比需要

   企业一直在竞争中求生存，行业内的比较一直存在。企业竞争力不应仅看其产品市场占有率，更应关注其制造能力，即能否高质量、高效率、低成本的完成产品交付，并持续迭代研发出新产品。对于企业制造能力的评价，智能化是重要方向，智能制造能力水平是反映企业能够长期、稳定、高质量发展的重要指标，而衡量这些企业的智能制造水平需要统一的量化评价准则。

   目前国内部分省市已开展各类智能化建设评选活动，如智能工厂、智能车间、数字化车间遴选等，一方面鼓励当地企业智能化能力提升，一方面形成行业示范带动效应。然而，由于各地评价准则不同，即使同行业企业无法进行跨地域的能力比较，比如某企业获得浙江省数字化车间，另一企业获得江苏省智能车间，两者能力高低难以比较。即使两企业都获得同一省份智能车间荣誉，其能力细节差异也无从得知。

   不仅行业领先的企业间需要对比，行业内的中小企业为了发展壮大，也需要知道自己与领先企业的差距在哪里，这样才会有针对性的追赶提升。因此，中国制造企业迫切需要一套统一的、不受地域限制的，能够衡量各方制造能力水平的评价标准。

02成熟度模型对制造企业的应用价值

成熟度模型对企业的应用价值表现在对企业智能化建设方式、建设思路、建设路径的指引，以及可供借鉴的最佳成功实践经验总结，能够伴随企业不断成长、持续化设定建设目标。具体表现为如下方面：

# 引导企业全方位能力均衡发展

   智能制造能力成熟度模型不仅关注产品实现的制造环节（设计、生产、物流、销售、服务），还包括组织、资源、技术等环节，模型的20个能力子域对企业各项业务的智能化管控都提出建设要求，这不同于单项、亮点能力打造，更注重企业多方位能力均衡发展，每个等级都包含20个能力子域的相应建设要求。

企业组织构成是一个有机体，各职能业务间存在相互关联，单点的智能化建设能够实现单一能力快速提升，获得短期效益，但从企业长远发展来看，建设不均衡导致的短板最终会成为企业的瓶颈，也就是“木桶效应”，个别能力提升带来的价值效益也难以充分显现。

   成熟度模型“等级”的内涵，就是引导企业处于某一发展阶段时，既要有优先重点建设，又要均衡发展，还要关注其短板能力。如果同一等级下，各能力子域发展不平衡，甚至各能力间差距较大，个别优势能力发展太快反倒会急功近利的影响整个企业发展。这就好比某企业生产作业智能化达到四级水平，短期内企业获得生产效益，产量飞速提升，但是安全环保因为没有直接效益忽视智能化管理，安全风险隐患没有及时监控，只达到二级水平，一旦出现重大安全事故，终将会导致企业停产，甚至倒闭。

 再比如，有些企业为满足规模化生产需要，引进了很多智能化装备，“装备”能力域建设水平较高，装备智能化在同行业处于领先，但后期设备使用中不注重“设备管理”能力建设，虽然使用初期大部分设备都能正常工作，但随着设备日久磨损，后期维护工作量加大，设备故障处理时效低，生产进度就会受到影响。因此，企业应在早期通过智能化手段积累设备故障历史数据，建立故障知识库，为快速解决设备故障打下基础，并通过定期维保尽可能减少设备非计划性停机。

# 引导企业全方位能力均衡发展

   成熟度模型的等级特性不仅有助于企业识别所处的发展阶段，同时针对同一业务能力子域的不同等级，提出逐级提升要求，这种逐级提升反映在阶段性、有序性、纵深性几方面：

   阶段性建设。强调企业智能化建设不要想着一步到位、变革过猛、跨度太大，造成与企业生产管理水平、人员配置、应用环境不相适应，不同发展阶段应有建设重点，取得阶段性目标和适用成果，再持续化改进。企业可通过各级条款要求判断所达到的能力（当前等级），以及后续提升的方向（下一等级）。

   有序性建设。表现在同一业务在发展等级之间的关联性，企业具备了一定的建设基础，才有利于开展后续的智能化建设，建设重点具有先后顺序。比如，模型中“生产作业”质量检验业务方面要求，“二级c”条款仅要求关键工序采用数字化质量检测设备，这阶段企业重点对单点关键工序质量严格把控；但随着企业发展，产品产量规模变大，质量检验效率要求变高，“三级c”条款要求质量检测设备集成于产线中，实现“在线检测”，并于信息系统检验指标比对实现“自动判读”，收集质量信息总结“质量问题知识库”；企业继续发展，需要进一步降低质量不合格率，能够对质量异常进行提前预测，因此“四级c”条款要求，质量预测基于三级的“在线检测”，并通过一段时间知识库数据积累，通过监控这些检验指标的实时趋势进行潜在超差分析预测。

   纵深性建设。表现在对同一业务的智能化应用能力不断增强。比如对于“生产作业”能力的生产现场管控要求，“二级b”条款仅要求收集关键生产过程数据，通过信息系统有效管控，“三级b”增强了数据采集实时性并能够对数据异常进行监控。通常企业达到这个阶段容易遇到瓶颈，以为做到异常监控就达到了现场管控目标，而对于异常情况处理，还是依靠人工调度解决。通过成熟度模型的导向作用，企业此时应继续转向生产数据的深层次应用方面能力提升，所以“四级b”条款要求通过构建分析模型，基于采集的实时生产数据动态优化生产过程，以敏捷响应生产过程中存在的异常情况，保证生产活动时刻处于最佳状态。

# 各行业智能化最佳实践总结

   成熟度模型作为国家标准提炼了各制造行业智能化建设要点，通过总结的各行业应用最佳实践，形成了企业智能化提升的实施路径和能力建设要求，涵盖的智能制造知识点较多，清晰的条款要求有助于企业把握智能化建设关键要点，对建设项目提出明确需求，并对长远智能化建设达成目标通盘考虑，有效指导企业项目落地实施以及成果检验。

   此外，企业经常在面对众多智能制造解决方案供应商选择困难，利用成熟度模型可以辨识解决方案供应商提供的产品是否满足企业需求，成熟度模型里提及的管理要点，供应商是否提供了相应的解决方案。比如“设备管理”能力子域，从二级、三级、四级条款对企业设备管理系统或设备管理模块提出了建设要求。

   对于“二级/规范级”能力建设，部分建设要点企业容易忽视。设备管理系统中虽然有设备维保计划编制功能，但由于企业生产设备较多，维保周期时间点不同，维保人员较容易遗忘每天保养任务，这就需要“保养任务提醒”功能，以便捷化提醒维保人员作业。此外，每台设备保养计划并不是一成不变，每台设备加工产品不同、使用工况发挥性能不同，需要结合设备状态检测结果适时对“保养计划变更”调整，保证设备处于最佳工作状态。此外，对于“设备点巡检”，部分企业还是采用纸质点检表，这就难以收集设备的状态信息，而用电脑录入点检结果还需要部署较多终端，成本高，这就需要系统支持移动终端扫描设备条码进行点巡检功能。

   对于“三级/集成级”能力建设，企业通过设备机联集成实现状态采集监控，而实现“远程诊断”不仅限于采集设备开停机信号，更需要收集设备出现异常时的故障代码及各类指标参数。“设备故障知识库”要求企业对经常出现的设备故障日志进行总结归纳，分析设备故障原因，提出排故方案，对于复杂设备故障问题，即使有经验的老师傅不在班，新进设备维修人员也可以查看故障知识库快速解决故障。“设备报维修闭环”更是着力解决部分企业设备维修效率不高、维修懈怠问题，要求设备故障出现时刻与维修人员响应时刻进行关联记录，考核机修人员响应报修的时长，此外要求报修和维修记录关联，并在生产人员确认下完成“维修闭环”，以此考核设备维修人员的维修时长。不仅实现整个设备维修过程的信息记录、闭环管理，也对绩效提升。

   对于“四级/优化级”能力建设，更是希望能提前预测设备故障，避免非计划性异常停机对企业正常生产带来影响。预测设备故障首先需要不断积累历史故障信息，以及故障产生与哪些因素相关，这就是三级“故障知识库”的意义，影响设备故障的因素可能很多，正向、逆向关联分析，同时对这些可能影响的因素实时设备采集，监控因素指标趋势最终预测出设备故障。这就像企业内有些设备维修的老师傅，从设备旁边一走过，就能通过设备响声判断设备异常，企业需要把老师傅听到的这种“经验”，通过声音传感器进行声波采集并构建设备可能出现异常的判断模型。

   此外，四级要求通过生产设备综合效率分析对生产过程进行优化，通过设备数据采集发现设备综合效率较低的设备，并分析其影响设备效率较低的因素，如是否停机待料时间过长导致实际生产时间影响；是否前道工序未加工完成或节拍不平衡，导致当前工序长时间等待，影响实际加工时间；是否订单产品加工顺序未合理调整，导致设备频繁换型，反复调整机台参数和切换工装，导致实际机台加工时间变短；是否设备维保计划不合理，未与生产计划配合，导致未能安排生产任务，或因为错过保养出现设备故障与非预见性停机；是否设备未处于最佳的运行工控，导致产出不足等等。通过设备实时数据采集准确识别影响设备综合效率的因素，然后基于这些影响因素对生产过程进行计划调整、调度与工艺优化。

# 支撑企业向多品种、小批量、柔性化制造模式发展

   很多企业为了满足市场大批量产品需求，通过构建自动化流水线实现产品高效生产，以为实现了智能制造，然而这些产线由于缺少柔性化适配，刚性有余、柔性不足，仅适合几种单一型号的产品制造，几年后产品过时，产线面临淘汰。此外，单一产品很难长时间与同行对手拉开差距，虽然部分企业仅靠几种产品、可靠的客户源就能正常经营，但企业需要避免同质化竞争，需要拓宽市场不断研发新产品，这就为企业能够适应多品种产品制造提出需求。

   企业生产产品种类变多后，已不是追加生产设备能够解决的问题，企业的生产组织管理成为关键，然而管理最难的是“人”，人与人之间最难的是协同。人虽然能够很好处理柔性化问题，但人变多，协同成了难点。如何保证企业跨业务之间、人与人之间、人与设备间的高效协同，就成为智能化建设解决的核心问题。

   成熟度模型从“三级/集成级”开始就是通过系统集成实现各业务敏捷协同与信息同步共享，满足生产多品种、柔性化需要。比如“生产作业三级a”条款，要求根据生产作业计划自动将工艺文件下发到生产单元，这就是通过工艺系统和生产系统集成方式随生产任务下达将技术文件准确下发给生产现场，防止同一产线或工位混线生产不同产品时作业人员选错工艺参数，以此提高作业指令下达的精准度。此外，三级要求在多个业务能力域构建“知识库”，利用知识固化管理流程和管理经验，通过已有知识的快速复用实现多样化问题的敏捷处理。而对于四级、五级的条款要求，更是为了企业满足柔性化、大规模个性化定制生产需要，以及实现与供应链上下游企业的业务协同。

   此外，企业对于制造环节的管控是一个动态过程，成熟度模型四级、五级条款更是要求企业面对外部需求变化、制造异常变动、潜在失效风险，需要做出敏捷响应，需将企业知识封装为分析模型，并通过模型驱动逐渐代替人工判断决策，实现系统自动辅助决策和优化。因此，在“采购”四级能力，要求基于采购执行、生产消耗和库存等数据建立采购模型，实时监控采购风险并及时预警，要求根据供应商供货历史表现数据，适时调整供应商量化评价模型；在“计划调度”四级能力，对生产异常情况进行自动决策优化调度。

   然而，部分企业在对标成熟度模型三级以上能力要求时，发现条款要求对其不完全适用。究其原因，是某些企业生产产品种类不多、工艺不复杂、个性化需求不高，对生产组织、业务协同与敏捷响应无较高要求，这样对高阶的智能化应用没有迫切需求，也就不会开展能力建设，达不到高等级要求。当然这些企业的生存也面临危险，产品结构单一、工艺简单，仅靠生产装备几年的先进性，容易逐步被同行效仿，甚至超越。由此，企业为扩大生存空间，为了突出差异化竞争力，会不自觉的将主营业务向多品种产品、多工序覆盖、工艺优化改进、新材料应用、满足个性化需求等维度拓展延伸，这就促进了企业智能化建设进一步提升需求。

03智能制造能力成熟度评估的价值

成熟度模型的重要应用之一就是基于国家标准《智能制造能力成熟度评估方法》GB/T 39117-2020进行企业制造能力水平量化评估。成熟度评估的价值表现为如下方面：

# 将评估作为企业自身制造能力梳理

   企业想要发展，首先需要认清自我。部分企业原以为对自身制造水平很了解，但其实了解的较为片面，“当局者迷”，忽视了相关能力建设。很多职能人员已习惯目前的工作方式，并认为就应该是这样的，比如利用EXCEL文件制订生产计划、物料需求计划，但对于为何企业没有启用ERP系统制订计划，人员就消极回避，没将潜在问题彻底解决，而企业高层对某些短板能力情况未知或未引起足够重视，导致企业制造管理水平提升遇到瓶颈。

   成熟度评估工作正是通过企业现场举证、对标核查方式，将企业问题得到充分暴露、彻底解决，将能力优势和弱势全面梳理，针对能力短板给出提升建议，以保证企业及时纠正错误，持续健康发展。同时，评估引发高层对于企业制造水平的把握和关注，并对后续的智能化建设提供资源保障，因此能力梳理过程及意义远比评估结果更重要。

   这也要求企业在申请成熟度评估时，不要盲目追求高等级结果，或者认为“家丑不可外扬”，评估中故意回避存在的问题，这样失去了认清自我的机会，失去企业高层对能力薄弱环节的重视，以及对后续建设的投入支持，也未能体现评估对企业能力提升的价值所在。

# 企业向外界的制造能力展现

   成熟度评估以采集企业实际智能化建设效果作为打分依据，不同于文件体系审核或框架规划方案审核，评估涉及的智能化条款要求必须已经上线应用，生产现场打开信息系统一一核验，并根据系统内有效历史数据做出评价，此种评估方式能够判断企业真实具备的智能化能力。

    由于所有企业基于统一的评价准则，有助于企业间横向能力对比，通过系统性的量化评估报告有助于投资方、客户对企业进行全方位了解，也有助于企业识别、选择优秀供应商与合作伙伴，成熟度评估成为企业制造能力的展现。如下图所示，为某企业成熟度评估报告中各级条款的打分情况。

   报告打分表中，每个颜色块代表某等级某能力子域的1个条款，即四级的生产作业有4个条款，四级的计划调度有2个条款。打分结果，绿色代表满分，黄色代表及格，蓝色代表弱项。由此可见，该企业在计划调度四级b条款和设备管理四级b条款出现弱项，对照标准内容，企业对于生产现场异常情况的自动优化调度，以及基于设备运行状态优化生产过程的建设能力偏弱；而四级的产品设计4个条款、工艺设计4个条款都是满分，可见其产品研发能力较强。通过评估报告可以清晰了解企业每项业务的智能化水平。

   目前，国内某家电集团已将成熟度评估作为其合格供应商准入的评价参考，达到成熟度二级以上的企业有资格进入合格供应商名录，相比以往对于供应商现场审核费时费力，由第三方进行成熟度评估，对供应商产品制造交付全过程业务能力进行审核，从源头上考察供应商产品交付的可达性，同时也大幅降低企业对供应商准入评价的工作量与成本。

# 企业智能化人才培养与素质提升

   成熟度评估要求被评估企业各职能人员亲自操作信息系统，演示智能化应用成果，企业人员评估参与度高，每个能力子域评估答辩人员一般为各职能负责人或技术骨干。据统计，申请二级评估的企业，现场参与答辩人员15人左右，三级评估时40人左右，随着企业规模变大、职能分工越加细化，申请四级评估的答辩人员多达60余人，有时某个子域的1个条款答辩就需要3人配合。

   这些骨干人员参与评估答辩，通过评估老师的指导与建议，能够对未来本职工作能力提升，有更深刻的理解与认识，明确后续建设方向。特别对于一些转型乏力、遇到瓶颈的企业，成熟度评估有助于打开各职能人员思路，了解智能化技术应用及未来可能的智能化工作场景，明确改进提升需求，清晰制订后续智能化建设规划。

# 遴选优秀企业，行业示范带动

   成熟度模型是目前国内智能制造领域首要的国家标准，基于国家标准的评估工作具有严谨性、权威性、公正性。因此，评估工作有利于协助各级政府遴选各类智能化示范标杆企业、工厂、车间，评估工作更为细致充分，能保证政府公信力。企业全年随时准备就绪，随时评估，评估工作不受时间节点限制。由于所有企业基于统一模型进行评估，有助于对比分析不同行业能力优势和弱势，从而认识本地不同行业的智能化建设重点与需求，政府可引导企业跨行业借鉴、交流学习，引进适宜的解决方案供应商。

   各行业龙头企业参与评估后，也将带动行业内企业积极对标评估，识别差距，针对性提升，最终实现整个地区、整个行业制造能力全面提升。目前，深圳、无锡、常州等地主管部门，已积极制订成熟度推广政策，以评促建，促进本地优势产业制造水平提升。

   此外，成熟度模型与德国“工业4.0”就绪度等评价模型具有互参照性，通过国内制造企业能力评估有助于衡量企业制造能力的国际水平，从而发挥本地优势产业，开展国际贸易合作。

04结语

随着工信部出台《智能制造“十四五”规划》，“中国制造2025”进入最后发力时刻，未来国家对智能制造建设目标和成效都提升到新高度，成熟度模型作为指导并检验企业智能制造能力建设成果的重要抓手，将得到企业、政府的广泛应用。同时，成熟度模型作为一项国家标准，部分内容表述还较为概括，需要进行行业适用性扩展解读，并在不同行业应用中体现出落地性，还需结合企业建设成功案例系统性解读与不断完善。

专家介绍 杨卓峰

● 工学博士，CMMM®高成熟主任评估师、培训讲师 

●《智能制造能力成熟度模型》相关标准主要起草人之一

● 江苏赫玛信息科技有限公司创始人

● 美国德克萨斯A&M大学访问学者

● 曾主持航空航天、工程机械、压力容器、汽车、电子等行业多家企业信息化整体规划与智能制造解决方案设计工作

● 丰富的业务分析、流程优化及企业两化融合工作经验，精通企业信息管理系统设计、开发和实施