中國智能制造發展研究報告能力成熟度智能制造能力成熟度應用實踐報告中國電子技術標準化研究院2022年11月編寫單位中國電子技術標準化研究院北京無限互聯科技發展有限公司河北工業大學卡奧斯工業智能研究院（青島）有限公司江蘇赫瑪信息科技有限公司緯績智能科技有限公司徐工集團工程機械股份有限公司深圳賽西信息技術有限公司廣西華誼能源化工有限公司青島海爾洗滌電器有限公司深圳市中科為知識產權服務有限公司

中國電子技術標準化研究院華東分院中國航空制造技術研究院機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所國機工業互聯網研究院（河南）有限公司上海計算機軟件技術開發中心無錫漢威虛擬智造技術有限公司徐州徐工隨車起重機有限公司北京富通東方科技有限公司友達光電（蘇州）有限公司華潤三九醫藥股份有限公司江蘇立卓信息技術有限公司編寫組于秀明張星星楊夢培張巍王程安杜玉琳劉永生黃琳葉宣辰周陽楊卓峰于志國宋鵬侯奇利王永華范旭輝韓會彬鄭樹泉張保剛肖朧王湘念徐侃孟龍王大本趙磊牛鵬飛焦提兵肖敬劉佳李松賀鐘明邵云昊王自強石磊蔣馥景徐進內容摘要內容摘要智能制造是制造強國建設的主攻方向，是實現新型工業化的關鍵抓手。為貫徹落實《“十四五”智能制造發展規劃》，推動我國制造企業持續提升智能制造能力成熟度水平，中國電子技術標準化研究院聯合相關單位共同編寫了《智能制造能力成熟度應用實踐報告》。研究內容旨在為制造企業、智能制造服務商、科研院所以及行業主管部門等開展智能制造工作提供參考，為制造強國建設作出貢獻。CMMM為企業建立、改進和維持智能制造能力水平提供了一個實踐路線圖。本報告站在應用視角，以“持續提升智能制造能力成熟度水平”為核心，聚焦CMMM應用和實踐，目的是指引不同類型、不同行業的制造企業站在系統、全局的角度統籌考慮智能制造規劃，選擇正確的路徑實施智能制造過程改進工作，是對企業持續提升智能制造能力成熟度水平的實踐指導。本報告將CMMM作為方法論和實施工具，將系統思維與業務需求相結合，有效減少企業“推倒重來”重新規劃的風險，幫助企業逐步實現業務目標需求。第一章CMMM內涵原理。介紹了智能制造能力成熟度模型的起源、發展歷程、理論模型、標準應用和賦能價值，說明了CMMM“是什么”的問題。第二章CMMM深度賦能三個層級智能化建設。針對智能車間、智能工廠、智慧供應鏈3個層次的建設需求，創新性的提出了CMMM可拆解、可組合、可配置的靈活應用思路，引導企業錨準業務目標，按圖索驥高效實施智能化建設。第三章總結提煉CMMM八大高價值實踐模式。對300余家制造企業的實踐案例和方法路徑進行總結提煉，提出了全生命周期設備管理、自組織柔性生產等8大智能制造高價值創造新模式，繪制展現了一幅企業“看得懂”“走得通”“用得上”的智能制造改進提升導覽圖。第四章展望未來智能制造能力成熟度新格局。加快標準推廣、加強人才培養、優化服務體系，全面賦能制造企業高質量發展，有效支撐政府科學制策和精準施策。最后，本報附錄為業界和CMMM的使用者提供了實踐索引，幫助相關方更便捷的了解CMMM應用情況。本次報告的內容主要圍繞當前階段制造企業的應用實例進行總結和提煉，不能代表全部的智能制造實踐路徑，隨著CMMM應用范圍逐步擴大，我們將持續總結CMMM實踐路徑，為更多行業、更多領域提供智能制造能力提升路徑指引。希望通過本報告的發布能夠讓更多企業、專家了解CMMM，為我國制造企業提升智能制造能力水平貢獻力量。目錄01智能制造能力成熟度模型內涵 11.1CMMM發展歷程 21.2CMMM理論模型 31.3CMMM標準應用 71.4CMMM價值賦能 802CMMM深度賦能三個層級智能化建設................................92.1聚焦“數據貫通”建設智能車間，提升質量和效率.................102.2.聚焦“協同優化”塑造智能工廠，實現多業務聯動.................11聚焦“高效配置”建智慧供應鏈，推動跨組織協同2.3.................1103CMMM八大高價值模式實踐路徑.......................................133.1P—數字化人才培養.................................................................153.2T—設備全生命周期管理..........................................................17—數字化研發設計3.3M................................................................20—自組織柔性生產3.4M................................................................25—自組織物流3.5M.......................................................................31—敏捷供應鏈3.6M.......................................................................35—基于價值的服務3.7M................................................................39—可持續制造3.8M.......................................................................4204工作展望 47附錄1：智能制造能力成熟度評估實踐 49附錄2：.智能制造能力成熟度政策支持 67108序言01智能制造能力成熟度模型內涵111.1CMMM發展歷程智能制造能力成熟度模型（ChinaManufacturingMaturityModel），簡稱“CMMM”，是用于實施智能制造過程改進提升的成熟度模型。CMMM覆蓋了人員、資源、技術三個基礎要素和制造要素（包括產品的設計、生產、物流、銷售、服務的全生命周期）。2015年，工業和信息化部為加快推進智能制造，提出“智能制造、標準先行”的指導思想，為解決標準缺失、滯后以及交叉重復等問題，提出智能制造標準化工作需求。中國電子技術標準化研究院聯合相關單位承擔了工信部智能制造綜合標準化“智能制造評價指標體系及成熟度模型標準化與試驗驗證系統”項目，將標準化作為推動智能制造發展的重要內容之一，其目的是通過標準化來凝聚行業共識，引領企業向標準靠攏，避免方向走偏，降低智能制造實施過程中的運營風險、技術風險、人才風險、資金風險等。2016年，為確保對標準的準確理解與有效應用，中國電子技術標準化研究院研究提出了《智能制造能力成熟度模型白皮書（1.0）》。白皮書1.0旨在為企業實施智能制造提供指導，幫助企業認清自身所處的發展階段，能夠根據能力成熟度模型進行自我評估與診斷，達到有針對性的提升和改進智能制造能力的目的。智能制造能力成熟度模型是在對國內外相關成熟度模型研究的基礎上，結合我國智能制造的特點和企業的實踐經驗總結出的一套方法論，CMMM給出了組織實施智能制造要達到的階梯目標和演進路徑，提出了實現智能制造的核心要素、特征和要求，為內外部相關利益方提供了一個理解當前智能制造狀態、建立智能制造戰略目標和實施規劃的框架。圖1-1CMMM發展歷程201智能制造能力成熟度模型內涵2020年，《智能制造能力成熟度模型》（GB/T39116-2020）國家標準正式發布，標準規定了智能制造能力成熟度模型的構成、成熟度等級、能力要素和成熟度要求。明確了標準應用范圍和使用方法，可用于制造企業、智能制造系統解決方案供應商和第三方開展智能制造能力的差距識別、方案規劃和改進提升。六年多來，中國電子技術標準化研究院聯合業界同仁聚焦CMMM砥志研思，從早期的“智能+制造”兩個維度模型優化為覆蓋人員（Personnel）、技術（Technology）、資源（Resources）、制造（Manufacture）四要素，從10個核心能力域增加到20個，從整體成熟度模型和單項能力度模型總結提煉為一套柔性應用模型。CMMM在應用推廣初期階段，通過公共服務平臺以開放包容的方式與制造企業、解決方案服務商等共創生態圈，穩步提升影響力，目前已成為制造企業轉型升級的依賴路徑。1.2CMMM理論模型CMMM能夠幫助企業了解當前的智能制造能力水平和智能制造實施成效，如果制造場景需求和業務目標未得到滿足，CMMM可以有效指導企業實施智能制造建設從而提升和優化制造過程。CMMM的核心是一套預定義的、可復制的、可定制的能力域/子域組合，可以應用于不同生產組織模式、不同行業、不同規模的制造企業。如圖1-2所示。圖1-2CMMM結構31.2.1能力要素能力要素是企業實施智能制造必須的條件，人員、資源、技術作為支撐要素，制造作為核心要素，體現了人員通過資源、技術來不斷改善制造的過程。圖1-3體現了四要素之間的關系。圖1-3四要素關系圖1.2.2能力域/子域能力域和能力子域統稱為過程域是同屬于某一個環節而彼此相關的要求集合，當這些要求共同執行時，可以達到該環節的智能制造目標。CMMM過程域的類別分為支持過程和制造過程。在人員、資源、技術三個要素下有7個基礎過程域，在制造要素下有13個制造過程域，共計20個。圖1-420個過程域401智能制造能力成熟度模型內涵1.2.3成熟度等級成熟度等級是一組明確定義的智能制造漸進式提升目標，CMMM共分為5個等級，等級又劃分為CMMM預定義的成熟度等級和用戶自定義的能力度等級。每個演進的等級都是在之前的等級上增加新的要求或提高智能化程度，從而提升智能制造能力水平。等級演進過程如圖1-5所示企業應基于模型持續驅動業務活動的優化和創新，實現產業鏈協同并衍生新的制造模式和商業模式企業應對人員、資源、制造等進行數據挖掘，形成知識、模型等，實現對核心業務活動的精準預測和優化

引領級優化級企業應對裝備、系統等開展集成，實現跨業務活動間的數據共享 集成級企業應采用自動化技術、信息技術手段對核心裝備和核心業務活動等進行改造和規范，實現單一業務活動的數據共享企業應開始對實施智能制造的基礎和條件進行規劃，能夠對核心業務活動（設計、生產、物流、銷售、服務）進行流程化管理

規范級規劃級圖1-5CMMM等級演進示意圖1.2.4模型選擇模型選擇是由CMMM預定義的或用戶自定義的一組模型應用。CMMM目前預定義了以人員、技術、資源三要素所覆蓋的過程域為基礎，以生產過程域為核心的柔性模型，具體表現為：PTR+生產+N（其中“PTR+生產”為必選過程域，N為包括設計、物流、銷售、服務中單一或任意過程域組合的形式）。用戶自定義模型包括了智能制造系統層級、不同生產組織形式等，系統層級包括了單元級、車間級、工廠級和供應鏈級等，生產組織形式包括了多品種小批量生產、大規模個性化生產、按訂單裝配等。模型選擇視窗如圖1-6所示。以“自組織柔性生產”模式為例，圖1-7展示了其典型實踐的視圖，包含了制造企業為實現“自組織柔性生產”需要實踐的過程域的集合。5圖1-6CMMM模型選擇：視圖圖1-7自組織柔性生產實踐視圖601智能制造能力成熟度模型內涵1.3CMMM標準應用1.3.1線上診斷快速掌握智能制造發展水平線上診斷是指企業通過登錄“智能制造評估評價公共服務平臺（）”，以在線答題的方式，識別企業的智能制造能力成熟度水平。CMMM的核心內容已導入到平臺中，線上診斷能夠以最小成本、最快速度幫助更多企業了解自身智能制造發展現狀。企業完成自評估后可根據組織戰略和業務需求自行選擇是否申請現場評估。江蘇、山東、江西、北京、上海、寧夏等地區已統一采用CMMM開展區域企業智能制造水平摸底。1.3.2第三方標準符合性評估深度分析短板弱項基于CMMM開展的標準符合性評估是企業發起申請，由CMMM服務機構和被認可的CMMM評估團隊遵循統一準則和評估規范實施的第三方現場評估活動，包括預定義評估和自定義評估。預定義評估是企業申請成熟度等級評估，應執行CMMM中15個過程域：組織戰略、人員技能、數據、集成、信息安全、裝備、網絡、工藝設計、采購、計劃與調度、生產作業、倉儲配送、設備管理、安全環保、能源管理。5個成熟度等級，1級最低，5級最高，通過對照CMMM中不同等級的要求，基于企業智能制造實施情況，從人員、技術、資源、制造多維度收集客觀證據，實現精準可靠的評估結果，幫助企業確定過程改進的方向和機會。自定義評估是指制造企業圍繞自身的業務目標，明確要解決的特定問題或計劃實現新的制造模式，CMMM中20個過程域進行靈活組合，通過實踐n個能力域最終實現企業的業務目標和價值效益。實施自定義評估的企業更關注的是通過實踐不同的能力子域所輸出的效益和成果，尤其是為企業帶來的商業利益。常見的自定義評估包括：智能車間評估、智能工廠評估、智慧供應鏈評估、網絡化協同模式評估、個性化定制模式評估。71.4CMMM價值賦能圖1-8CMMM應用價值CMMM助力智能制造人才培養。CMMM為制造企業培育“頂梁柱”式的人才提供了解決方案。當前，全國有來自1200家制造企業的4000余位學員系統學習CMMM的應用方法，涉及裝備制造、電子信息等30余個行業，全部參與到企業內部智能制造過程改進工作，基于CMMM思想幫助企業穩步提升智能制造能力水平。CMMM賦能制造企業數字化轉型。5萬余家企業通過智能制造評估評價公共服務平臺開展自診斷，全面掌握自身智能制造能力短板，快速找準下一步發力方向。300余家企業通過專家現場評估，獲批可靠可信的智能制造成熟度等級認定，同時借用外部智囊強大力量，開展多視角深度剖析、同行業橫向對比、跨部門現狀診斷，破除企業轉型障礙，提高智能制造能力成熟度水平。CMMM加速解決方案落地應用。解決方案服務商以CMMM20個過程域為依據，為不同行業、不同規模的制造企業快速適配智能場景，不斷提升解決方案的可復制性和可操作性，最終形成標準化的咨詢規劃方案、集成實施方法和監理驗收準則。目前，已有近500名來自智能制造解決方案供應商的學員掌握了CMMM模型應用方法，通過不斷耦合標準化智能制造“小場景”，為制造企業獲得“高收益”。CMMM支撐政府科學精準施策。國家《“十四五”智能制造發展規劃》明確提出智能制造能力成熟度水平明顯提升的轉型升級目標，引導各地以國標為基準遴選試點示范。江蘇、山東等10余個地區基于平臺開展智能制造水平摸底，科學規劃產業政策。浙江、福建等20多個地區通過工業用地支持、貸款貼息、評級獎勵和智能化技改項目補助等方式獎勵支持優質企業。30余個地區的智能化診斷服務項目提出智能制造評估師資質和服務資質要求。802CMMM深度賦能三個層級智能化建設02CMMM深度賦能三個層級智能化建設99智能制造工程涵蓋了智能車間、智能工廠、智慧供應鏈等多個層次的建設，需要科學方法做指引。CMMM是一個可靈活應用的柔性模型，可面向不同的系統層級構建差異化模型應用方法，幫助企業實現不同的業務目標和商業目標，擺脫“試點陷阱”，少走彎路，指引制造企業精準實施智能制造工程。圖2-1不同層級應用模型導覽圖2.1聚焦“數據貫通”建設智能車間，提升質量和效率智能車間建設重點在于對車間內關鍵環節、業務單元的設備連接、數據采集和分析利用，能夠自動、高效、穩定的完成排產和生產執行。智能車間是以提高產品品質為核心，主要目標是提升生產運行效率和管理創新水平。相關方參考CMMM2級-3級中描述的人員、技術、資源和制造（工藝設計、采購、計劃與調度、生產作業、設備管理、倉儲配送、安全環保、能源管理，標識為“▲”）14個過程域的具體內容開展建設與實施，可逐步實現車間的智能化升級。1002CMMM深度賦能三個層級智能化建設2.2聚焦“協同優化”塑造智能工廠，實現多業務聯動智能工廠建設重點在于多產線多系統以及各部門各領域之間的協同和優化，在設計、生產、物流、銷售、服務等業務環節間實現互聯互通，充分顯現數據價值。智能工廠是以提高工廠運營管理水平為核心，主要目標是使生產資源得到最合理的配置和優化。相關方可參考CMMM2級-4級中描述的人員、技術、資源和制造（工藝設計、采購、計劃與調度、生產作業、設備管理、倉儲配送、安全環保、能源管理，標識為“▲”）的過程域或部分（企業基于自身的業務覆蓋情況，需要時可選擇參考產品設計、物流、銷售、客戶服務和產品服務，標識為“△”）過程域的具體內容開展智能工廠建設。2.3聚焦“高效配置”建智慧供應鏈，推動跨組織協同智慧供應鏈建設重點在于整合調度多方資源并做出快速反應，在采購、倉儲配送、物流、銷售等業務環節實現快速識別、精準獲取、自動預警、敏捷傳遞、精準營銷，實現對商流、信息流、物流、資金流全過程的精細化、透明化管控。智慧供應鏈是以提升效率、降低成本、提高服務水平為核心，實現智能決策。相關方可參考CMMM3級-4級中規定的技術、資源和制造（采購、計劃與調度、倉儲配送、物流、銷售，標識為“▲”）的全部能力子域或部分（企業基于自身的業務覆蓋情況，需要時可選擇參考生產作業、設備管理、客戶服務和產品服務，標識為“△”）過程域的具體內容開展智慧供應鏈建設。111203CMMM八大高價值模式實踐路徑03CMMM八大高價值模式實踐路徑13132018年以來，CMMM評估團隊從標準化視角出發，深入300余家制造企業現場，對智能制造全鏈路及全要素積累了深度的理解和經驗沉淀，歸納提煉出八大典型模式實踐，描繪形成企業提升智能制造能力水平實踐路徑。以期幫助制造企業在了解當前智能制造成熟度的情況下，結合自身發展戰略、業務目標，找到實施智能制造建設工作的正確發力點。圖3-1八大典型模式價值識別圖譜1403CMMM八大高價值模式實踐路徑3.1P—數字化人才培養人才是智能制造發展的關鍵。智能制造是一項系統工程，發展智能制造，要從人才培養、轉型意識、設備升級、工藝提升、網絡配套、環境安全等各方面，實施整體和系統的推進?，F階段制造企業數字化人才培養的實踐路徑如圖所示，企業應重點參考CMMM中P1組織戰略、P2人員技能能力子域的相關要求開展數字化人才培養工作。圖3-2數字化人才培養模式實踐路徑15（1）模式需求企業智能制造能力建設整體規劃不足。企業未能對智能制造理念方法達成共識，無法凝聚整體力量規劃并執行適合自身業務的智能制造發展戰略。企業數字化培訓機制不完善。智能制造服務高度依賴供應商，效率和成本面臨巨大壓力?；ㄙM巨額的培訓費用和工時成本，產生的價值卻影響有限，無法支撐企業成長所需。企業知識管理體系建設缺失。制造過程積累的知識無法快速復制，人員流動導致知識斷層。（2）實踐路徑智能制造戰略規劃。智能制造是一把手工程，企業領軍人需要不斷地學習交流，提升對智能制造的理解，自上而下引導內部成員轉變觀念，制定適合企業經營戰略的智能制造發展戰略。建立智能制造人才培訓體系。在企業傳統培訓體系上建立健全以規劃設計、技術開發、業務應用為核心的智能制造人才培訓體系。其中，規劃管理模塊側重于智能制造成熟度模型、信息系統開發流程、敏捷項目管理等數字化轉型理論及工具應用；技術模塊除傳統的網絡及信息系統運維和設備運維外，還需強化數據采集、治理、架構、建模，信息系統開發（前臺和后臺）、PLC、RPA(機器人流程自動化)、仿真工具運用等技術的開發培訓；業務領域模塊需要強化信息系統的應用、業務流程梳理與規劃等內容的培訓。運用激勵制度引導知識傳播及實踐應用。綜合運用績效考核與激勵制度促使知識經驗技能轉化為價值創造。通常的績效考核可以分為部門、班組、個人三級考核制度，也可以結合項目估值、團隊貢獻、個人評估三級制度進行補充。激勵制度有創新激勵、專項競賽鼓勵、技術崗位補貼、講師激勵等方式，所有的激勵與能力到價值的轉化相結合。通過績效考核的助力和激勵制度的推力雙向作用，不斷促進知識的傳播和轉化成果的落地增值。建立企業內部知識管理系統。知識管理是一個循序漸進的過程，首先要進行結構化治理，對制造過程各異常信息進行歸納總結，以質量知識庫搭建為例，實現以產品別、設備別、不良現象或不良代碼為主要因素的結構化治理。然后，以不良現象為要素，不斷將分析步驟和解決方案以流程圖和圖片說明的方式，形成標準作業方法，將經驗不斷以標準化形式進行固化。完成固化后，隨著在相應業務領域的相關業務流程形成試點示范后，可進行知識庫各業務領域各維度的拓展。1603CMMM八大高價值模式實踐路徑3.2R—設備全生命周期管理開展設備全生命周期管理，保障企業制造全流程設備的智慧無憂，同樣也是企業規劃智能制造能力建設的基礎保障。結合現階段企業實踐情況，設備全生命周期管理包括裝備協同作業、設備數字孿生以及設備故障預測性維護3個細分模式，現階段設備全生命周期管理的實踐路徑如圖所示，企業應重點參CMMM中T1數據、T2集成、T3信息安全、R1裝備、R2網絡、M2-4設備管理能力子域的相關要求開展設備全生命周期管理工作。圖3-3設備全生命周期管理模式實踐路徑3.2.1裝備協同作業生產裝備協同作業通過各類生產裝備（加工、裝配檢測、物流）集成，實現產線平衡管理，瓶頸工序效率提升、工藝路線優化、提升產品質量合格率。生產裝備協同作業一般包括單機-單工序作業管理、多機-單工序作業管理、多機-多工序作業管理。（1）模式需求車間內各工序間作業效率不同步，無法保證生產一致性。加工過程質量穩定性較差。單工序作業節拍及工序轉運節拍不精準，在制品庫存積壓嚴重，產線運轉效率較低，轉運時效性差。17（2）實踐路徑單機數字化管理。關鍵工序應用數字化設備，配合上下料機器人等裝備以及可重構工裝，集成應用物料識別、視覺檢測、在線/離線編程等技術，優化工藝路線，提升設計柔性，作業柔性，提高單機設備作業效率，降低工人工作強度，提高人機交互水平。多機智能化集成。在復雜工序環節構建柔性制造單元，將生產裝備與AGV物流設備、上下料設備、視覺檢測設備、中控系統等進行高度集成，實現精準定位、快速對接、自動上下料與自動化輸送，以適應多品種、小批量加工對象的切換。產線模塊化協同。建立柔性可重構產線，設計具有標準化接口的設備單元模塊，在生產流程發生變更時，產線可進行模塊化組裝與對接，軟件系統可進行自適應調整，并能對生產流程和機器狀態實行可視化管理。3.2.2設備數字孿生通過構建設備數字孿生系統，實時采集設備狀態并與MES系統生產數據（如產品質量數據、維保數據等）集成，實現設備的故障分析、壽命預測、遠程運維、預測性維護、運行參數優化等應用，可服務于研發設計、生產制造、智能運維、運行優化、智能決策等工業生產全過程。（1）模式需求制造各環節設備間數據缺乏集成，制造過程的動態變化往往無法在決策模型中實時反映。設備的安裝調試過于依賴經驗判斷和實機運行效果迭代，實機調試過程中設備安全無法保證。實際生產環境復雜多變，工業設備的適應性難保證，存在設備與當前生產環境和生產任務無法適配，操作人員經驗不足等情況導致設備無法有效利用。（2）實踐路徑設備狀態可視化。對核心設備和相關業務活動進行數字化改造和規范，并對設備運行相關指標進行量化管理，實現設備使用情況的跟蹤與報警。建立設備零部件、整機、生產線的二維或三維模型，實現設備動態運行效果的直觀展示和實時狀態監測。設備運行優化與仿真預測。圍繞零件、整機和生產線進行建模，建立設備及故障知識庫和機理模型，構建物理空間和數字空間基本信息映射的能力，實現對單一設備或關鍵零部件的運行狀態識別、運行優化和狀態仿真預測。設備運行智能分析決策。將工業設備機理模型、孿生數據與人工智能深度融合，實現數字孿生系統中設備與設備之間、設備的零部件之間的融合。建立設備智能分析能力，對工業設備零部件、整機和生產線應用中的痛點問題進行智能分析并決策。1803CMMM八大高價值模式實踐路徑3.2.3故障預測性維護企業通過實時監控設備運行狀態、對設備運行關鍵指標進行趨勢分析，智能化定制維護方案，提前發現設備潛在異常，降低設備故障發生概率，提升設備故障維修效率。（1）模式需求企業生產現場設備故障頻發，突發異常導致生產調度困難，影響生產計劃達成。設備故障維修響應不及時，缺乏明確的維修工作標準。設備維護模式多處于被動式維護和經驗式維護，緊急故障難以做出科學預判。（2）實踐路徑設備預防性維保與運維知識沉淀。建立設備管理系統，收集日常點檢與維修故障數據，通過整理設備常見故障事件，形成故障原因分析與維保方案知識積累，提供預防性維保方案。設備動態監控與敏捷閉環維保。通過設備聯網或加裝傳感器，采集設備關鍵運行參數，綜合分析設備異常報警信息和關鍵參數信息，遠程定位設備可能出現的異常原因，并自動基于報警信息生成維修工單，管理并監控維修效率?；诠收现R快速匹配并推薦維修策略，為設備維修作業提供支撐，最終實現設備故障報修與維修閉環管理。設備故障預測性維護。結合設備典型故障，定位影響設備異常的關鍵參數因子，并結合多因子關聯趨勢分析與數值擬合，驗證故障歷史數據樣本，構建設備故障預測判定模型。通過關鍵因子實時數據采集與模型預測，提前預測設備潛在異常，基于設備異常類型自動推薦維保方案。圖3-4設備故障預測性維護實施步驟193.3M—數字化研發設計結合現階段企業實踐情況，數字化研發設計包括產品設計全生命周期管理、多方協同并行設計、基于用戶個性化需求的定制化設計、基于數字樣機和仿真平臺的設計驗證、工藝仿真與工藝優化5個細分模式，現階段數字化研發設計的實踐路徑如圖所示，企業應重點參考CMMM中的PTR+M1-1產品設計、M1-2工藝設計能力子域的相關要求開展數字化研發設計工作。圖3-5數字化研發設計模式實踐路徑2003CMMM八大高價值模式實踐路徑3.3.1產品設計全生命周期管理通過產品數據管理系統集成CAX、ERP、CRM以及SCM系統中的信息，使企業各部門、用戶、供應商之間共享產品數據，從而實現產品概念設計、詳細設計、工藝設計、生產制造、售后服務的全流程管理。（1）模式需求企業在設計過程中生成大量工程圖紙，普遍以紙質文件保存，管理復雜、查找困難，數據非結構化，完整性難于保證。設計信息在產品設計、工藝設計、零部件采購、生產制造和產品運維各個階段傳遞困難，難于跟蹤設計參數的執行情況，特別是設計變更時版本信息的一致性和信息傳遞的可靠性受到影響。（2）實踐路徑設計數據管理。通過信息化系統實現產品圖紙、模型及設計規范等圖文檔的全面結構化管理，以及文檔的審查、批準、變更等流程的信息化管理。基于模型的定義（MBD）。運用MBD技術通過集成化的三維數字實體模型完整唯一地表達產品定義信息，實現產品設計、工藝設計的一致傳遞和信息共享。同時通過PLM與MES的集成，實現設計信息向生產制造的有效傳遞和基于生產數據的產品和工藝優化。基于MBD的全生命周期動態管理。基于統一的三維模型，實現基于三維模型定義在CAD/CAE/CAM、CAPP、PLM、ERP、SCM、CRM等系統之間的動態協同，最大限度地實現設計信息跨越時空、地域和供應鏈的交互和共享。3.3.2多方協同研發通過建設產品全生命周期管理系統進行產品模型、技術規范、操作指導等方面的圖文檔管理和協同，指導加工與裝配的驗證，幫助企業由串行設計向并行設計，再到自組織多方協同轉變，最終實現產品設計與工藝、制造、服務的全方位融合，提升企業研發效率。（1）模式需求傳統的產品設計和工藝設計分段進行，前期設計和后期工藝缺乏必要的協同機制與環境，在批量試產前缺乏必要的驗證與優化，小批量試產時往往會出現大量裝配、工裝、設備調試等問題，甚至出現小批量產品報廢現象。在客戶需求調研、概念設計、詳細設計、工藝設計、生產制造等各階段缺乏有效協同，普遍存在反復修改設計信息、反復調整工藝參數、反復修正工裝夾具等現象，導致產品開發周期長、研發效率低、研發成本高等問題。21（2）實踐路徑產品設計與工藝協同。在產品設計團隊內部不同組件、專業之間協同的基礎上（如機械、電氣、控制軟件等不同專業之間協同分工配合），在產品設計驗證、工藝工程驗證階段基于統一的三維模型，應用PDM、PLM等設計協同平臺，工藝人員參與設計方案的可制造分析，以工藝驗證反向優化產品設計方案，實現產品設計與工藝之間的并行設計與交叉驗證。設計與制造協同?；贛BD開展產品建模、BOM構建與管理、設計制造一體化研制流程、基礎資源庫、數據傳遞、標準規范體系等內容的建設，設計人員在產品的設計過程中充分考慮制造和裝配的要素，將三維設計信息和三維制造信息共同定義到產品的三維模型中。通過產品全生命周期管理系統、工藝管理系統打通設計與制造之間、各系統上下游之間數據的傳遞鏈路，實現設計制造的集成化、一體化。產品全生命周期協同。通過產品生命周期管理系統，將產品設計、生產制造、物流、銷售和服務進行集成協同，以MBD模型貫穿產品在設計、生產、交付和售后服務的系列活動過程中，全面提升產品數字化研發在公司內部的協同水平。產業鏈協同。通過建設產品設計云平臺，集成產品參數化模塊化設計功能，實現客戶需求、概念設計、詳細設計、供應商設計、生產制造、交付和售后服務的全面協同設計和產品創新。3.3.3基于用戶個性化需求的定制化設計通過構建個性化定制平臺，接收不同客戶需求的大量個性化訂單，基于標準化、參數化、模塊化設計功能，快速完成設計，并通過信息系統自動將個性化信息準確傳遞到采購、生產、檢測和服務等部門，從而實現高效敏捷的大規模定制。（1）模式需求目前大批量生產的產品，同質化現象嚴重，支持個性化定制的產品有限，且普遍存在交付周期長、產品價格高的特點。定制化產品的標準化、參數化、模塊化設計能力不足，生產過程的柔性化程度低，部分定制化產品數量、成本和價格的拐點曲線尚未形成，制造企業缺乏在該領域應有的投資和布局。（2）實踐路徑建立組件、模塊標準庫?；诙ㄖ苹a品的結構和功能，建立標準組件和模塊的三維模型庫，便于定制化產品部件的靈活選配。參數化模塊化設計。構建尺寸功能等參數驅動的三維模型庫，通過參數化和模塊化模板定制與匹配，實現客戶定制需求的快速設計，并通過信息系統集成實現設計信息到工藝、制造環節傳遞。個性化定制。構建個性化設計平臺，平臺對接客戶定制化需求，通過標準化、參數化、模塊化設計實現大規模私人定制和快速交付的生產模式。2203CMMM八大高價值模式實踐路徑3.3.4基于數字樣機和仿真平臺的設計驗證搭建虛擬數字樣機和仿真驗證平臺，集成產品設計開發和分析過程，便于產品的設計者、制造者和使用者在產品的早期可以直觀形象地對數字化的虛擬產品原型進行設計優化、性能測試、制造仿真和使用仿真，減少樣機制造帶來的原材料消耗和成品報廢處理帶來的成本，實現綠色可持續設計。（1）模式需求隨著產品結構復雜度和功能性能要求的不斷提升，在產品設計和試生產過程中存在反復修改、多次試驗等現象、甚至產品交付后可能出現批量性缺陷，導致后期額外的產品召回和返修成本。當前部分企業在數字樣機和仿真驗證方面的建設滯后，模型構建不全面，樣機基礎數據缺失、仿真計算能力不足、仿真分析與測試數據無法有效關聯等問題較為普遍，數字樣機尚未充分發揮其應有的作用和價值，仿真分析無法充分替代物理測試。（2）實踐路徑有限元仿真。建立關鍵部件級有限元仿真能力，引入ANASYS、ABAQUS等工業仿真分析軟件，對關鍵部件和組件進行仿真分析，計算結構的應力應變，防止結構斷裂和疲勞，對產品組件設計進行驗證和優化。基于虛擬樣機的數字化設計。在部件和組件仿真分析的基礎上，建立整機虛擬樣機，尤其對于飛機、汽車、工程機械、船舶、裝備設備等較為復雜的產品，通過虛擬樣機進行整機虛擬仿真評價，發現設計潛在問題，不斷優化產品結構和功能。必要時可以通過VR技術對整機進行360度的全方位沉浸式虛擬審核。搭建仿真驗證平臺。搭建仿真平臺，將機械、電氣的三維模型與軟件程序集成在仿真模型中進行整機的聯試聯調，在虛擬樣機環境進行真實使用場景的仿真驗證。將仿真平臺與物理測試系統平臺的數據關聯，通過物理測試數據曲線與仿真分析數據曲線對比分析，不斷優化仿真模型，逐步提升仿真預測的準確性。233.3.5工藝仿真與工藝優化利用計算機圖形學技術及核心算法對加工、鑄造、表面處理、工裝設計、生產布局、裝配、檢測等生產環節進行三維工藝過程設計規劃、仿真驗證和仿真優化，幫助企業不斷提升工藝設計和驗證能力。（1）模式需求企業普遍對工藝仿真認知不足，例如部分企業采用單一動畫制作軟件進行裝配仿真，但裝配過程中缺乏裝配順序、工裝設備配合性、工具操作、裝配干涉、裝配路徑、積累公差等方面的分析。工藝仿真與設計、工藝規劃的協同不足，前期產品設計和工程規劃中沒有充分考慮工藝的可行性和適應性，后期工藝設計和驗證時出現問題，但產品設計和工廠規劃已經完成并修改困難。工藝仿真沒有與設計生產流程深度嵌合，工藝仿真沒有真正為整體工藝和制造業務流程服務。（2）實踐路徑工序級關鍵工藝仿真。建立關鍵工藝流程、參數、資源的知識庫和關鍵工序的三維模型，對關鍵工序開展基于三維模型和關鍵工藝的仿真分析和驗證優化。車間級生產制造仿真。在數字化制造模式下，首先將產品、設備、工裝夾具、物流設備完整的工藝信息集成于工廠三維模型中，對生產全流程進行仿真，接下來通過仿真工業軟件算法分析生產線產能、設備利用率、瓶頸工位，對整個生產流程進行仿真分析和優化迭代，并結合虛擬現實、增強現實等技術實現沉浸式的交互仿真驗證優化（如大型裝備產品的沉浸式交互裝備仿真工藝驗證優化），不斷優化工藝參數，提高生產效率?；跀底謱\生技術的實時仿真與優化。搭建與物理車間一致的數字孿生車間，完成對物理車間全方位、全要素的實時監控，并通過工藝知識專家庫，基于設計、工藝、生產、檢驗、運維的數字孿生仿真分析構建實時優化模型，根據零部件自身特征以及工藝知識專家庫自動推送工藝方案，結合實時數據反饋，實現在線工藝動態優化。2403CMMM八大高價值模式實踐路徑3.4M—自組織柔性生產結合現階段企業實踐情況，自組織柔性生產包括柔性生產排程、自適應快速換型、作業績效管理、智能參數調優、智能化品質管控5個細分模式，現階段自組織柔性生產的實踐路徑如圖所示，企業應重點參考CMMM中的PTR+M1-2工藝設計、M2-1采購、M2-2計劃調度、M2-3生產作業、M2-4設備管理、M2-5倉儲配送、M2-6安全環保、M2-7能源管理、M5-1客戶服務能力子域的相關要求開展自組織柔性生產工作。圖3-6自組織柔性生產模式實踐路徑3.4.1柔性生產排程根據市場和客戶個性化的要求，實時監控各生產要素，通過設置多類約束條件和策略，形成多種排產方案，最大化分配和使用資源，動態下達詳細作業計劃。同時，針對生產異常及時預警，根據異常事件類型自動調整當前計劃任務或自動提供人工確認的推薦方案。（1）模式需求生產計劃調度涉及多部門，傳統紙質信息流轉模式實時性較低，物料齊套性難以掌控，生產進度及生產機臺負載情況不透明，易導致交期不及時。客戶取消訂單、插單、設備問題等各因素導致排產不合理與設備閑置，從而造成資源浪費，增加生產運營成本。25（2）實踐路徑計劃管理系統化。完善當前產品工藝路線以及各工序的作業工時的統計，確保作業工時的準確性。企業對主生產計劃進行提前期管理，搭建主生產計劃系統化框架，對主生產計劃的計劃管理內容完成系統化覆蓋。計劃與生產管理協同化。實現主生產計劃與生產過程管理、倉儲管理、工藝設計、設備管理的常規業務和變更業務的協同，引入有限產能的主生產計劃計算，實現生產單元顆粒度的產能計算，生成時間序列的采購訂單與加工訂單，實現生產計劃平準化。計劃與調度智能化。基于業務系統集成優化與數據整合治理，實時監控生產過程波動，實現設備級顆粒度柔性仿真的能力驗證、作業優化與生產排程。支持多種場景規則（交期優先、最大產能）、多樣性排程策略（推動式、拉動式、推拉結合方式）的有限產能排程計算，并自動發布時分秒的制造任務。通過采購、生產計劃、倉儲配送等生產全過程的智能調度及調整優化，實現動態資源配置最優路徑決策，以最佳的方式將企業生產的物料、人員、設備等生產要素與生產過程相結合，不斷開展能力驗證、模型評價與模型優化，形成聯動作業和連續生產，準確、實時地檢查“需求約束、能力約束、原料約束”，實現“交期延誤最低、有效產出最高、資源效率最高”的優化目標。圖3-7柔性生產排程架構圖2603CMMM八大高價值模式實踐路徑3.4.2自適應快速換型企業通過系統固化最優換型標準，基于業務系統集成以及柔性排程驅動，實現自適應換型閉環管理，幫助企業提升應變能力和生產線綜合利用率，從而降低庫存和生產成本，增強企業的市場競爭力。（1）模式需求多品種生產線換型時間長，導致生產線不平衡和不流暢，產線綜合利用率難以提升，影響生產效率，延長生產周期。工裝治具準備不足、機器故障率高，換線時調試治具、機器時間長，導致生產資源浪費多。換型前缺乏對異常事件的處置預案，換型過程中處置實效性與應變能力較差。（2）實踐路徑換型標準化管理。企業優先選擇換型頻次高、換型時間長的生產線，建立專門工作組進行換型作業摸底，依托系統的換型工單管理收集設備換型前后的工藝參數、更換類型、工裝準備時間、換型操作時間、換型后驗證調整時間等關鍵指標數據并進行統計分析，運用SMED六法則制定設備替代或改造、模具裝配自動化、換型作業標準化等方面的改進方案，采取PDCA運行模式不斷實施與迭代優化直至效果達成，最終固化最優換型作業標準，形成換型作業指導書并開展培訓。換型閉環管理。依托生產執行管理系統與設備管理、倉儲管理、工藝管理、制造過程檢測等業務系統的集成應用，系統可根據生產作業工單自動觸發換型工單業務流程，實現電子作業指導、生產程序、運行參數、檢測參數自動下發到設備，并建立針對換型準備時間、換型時間、換型后驗證時間等參數的計劃用時與實際用時的自動化比對、告警的監控機制，實現換型閉環管理。自適應換型管理?；诟呒壟女a的拉動式或推拉結合的排程策略應用，形成自適應快速換型的調度模型，系統根據生產計劃、物料在庫、設備狀態、工裝配套在庫、設備維護人員、換型復雜度等自動生成設備最優換型計劃，通過對生產各要素的實時監控進行及時有效的換型計劃變更。273.4.3作業績效管理企業按照國際標準體系管理框架以及企業生產管理實際要求基于信息系統建立起綜合性的、統一的、標準化的作業績效管理體系。（1）模式需求企業缺乏對生產過程數據以及人員績效數據的采集與評價手段，未能實現生產過程智能閉環管理，以及基于生產狀態的實時優化管理，導致出現訂單交貨期長、生產計劃達成率低、交期準時率低、良品率低、設備嫁動率低、異常處理時長，工作技能長期沒有提升等一系列問題。（2）實踐路徑關鍵工序全面數據采集。通過MES系統對WIP、生產流程、設備、物料、工藝、質量檢測等核心層面的管控，實現生產關鍵工序的“人、機、料、法、環、測”全方位的數據采集。績效閉環管理?；谄髽I生產績效指標監控、考核、優化機制，通過業務系統全面集成優化，對生產績效指標進行實時監控、分析、預警，并通過派工單到崗到人的方式實現績效指標問題的閉環管理?？冃討B優化。基于系統對生產過程波動的實時監控的能力，建立質量數據算法模型，自動驅動工藝優化?；贏I算法模型預測生產過程異常，對異常情況自動預警，并通過高級排程系統實現對異常情況的自動決策和生產作業計劃優化調度。2803CMMM八大高價值模式實踐路徑3.4.4智能參數調優基于先進過程控制技術作為生產裝置級的信息化應用，在優化裝置控制水平和提高生產過程管理水平的同時，還為企業創造了可觀的經濟效益。（1）模式需求企業生產工藝參數眾多，工藝參數修改頻繁，較易出現調參不一致等情況。人工調整工藝參數工作量大，異常處理速度慢，無法及時響應生產需求。生產過程工藝參數漂移，導致產品良率波動大從而影響產品質量。（2）實踐路徑基于質量數據的工藝參數調優。建設或優化裝備自動化控制總線，建設良率管理（YMS）、統計過程控制（SPC）系統,通過對產量、工藝、質量數據共享與分析，建立工藝參數與質量標準的監測模型，通過質量數據的實時表現，實現工藝參數的自動化監控與調整?；谏a過程數據的工藝參數調優。建立產品質量知識庫，實時監控產線設備狀態與生產活動，實現對產線各個環節透明化分析和管理，高效進行生產和應對突發事件?；跈C理模型的動態參數調優。導入先進生產控制（APC）、缺陷分類控制（FDC）、智能批次控制（RTR），使用大數據、人工智能技術構建工藝參數預測模型，實現批次化生產過程工藝參數動態監控與控制，通過對各批次生產數據、設備狀態和產線產能、產品良率和質量控制指標等參數動態分析，進行工藝配方優化，實現精益化管理和設備自動加工能力。圖3-8智能參數調優路徑圖293.4.5智能化品質管控應用數字化質量檢測設備和信息系統，對原材料進料檢驗、生產制程、客戶端的質量因子等進行實時動態數據采集和監測，不斷積累生產流程和產品開發生產生命周期經驗，結合知識圖譜及大數據模型，實現預測為主、防檢結合與異常高效閉環處理，在達到同等質量要求下不斷降低生產成本。（1）模式需求目前企業對品質影響因子缺乏有效的監控與分析，缺乏分析和處理問題的經驗積累，無法運用大數據技術協助解決和追溯產品質量問題，導致相同的問題反復發生，企業不良品質成本居高不下，客戶端品質問題持續發生。（2）實踐路徑品質管控實現全面數字化。對檢測設備進行全面的數字化升級，將影響品質的供貨、制造、物流、客戶使用等環節，按照人、機、料、法、環、測等框架鑒別，并運用信息系統進行數據的采集。品質管控實現全面集成化。建立完善的質量管控集成架構，借助物聯網技術將檢測設備與人員、樣本庫、檢測流程等系統互聯互通，消除品質控制各環節的信息孤島。同時，全面深入擴展對質量關聯因子數據的監測與采集（細化到輔助工具、輔助材料、設備參數、人員技能等深度和廣度），對數據進行標準化治理，確保數據的真實性和完整性。運用信息系統等分門別類地對質量知識和異常經驗進行積累、共享，歸納總結成為結構化的知識庫。針對常發生的問題可以根據知識庫不斷部署預防性措施，在出現問題時，可以借助精準的數據進行“一鍵式”快速質量數據追溯，并借助知識庫進行快速分析和處置。品質管控實現全面智能化。全面導入AI智能檢測技術和5G通信技術并進行融合，通過自動、實時采集的質量數據，結合質量關聯因子，構建質量分析數學模型、質量追溯分析模型等相關質量數學模型。借助企業數據中臺，集成品質數據、質量分析數學模型、質量知識庫等，建立“專家輔助系統”，自動產出影響月、周、天、時段的良率關鍵因子報告。當制程中出現品質波動或需進行質量追溯時，可通過“專家輔助系統”中相關的數學模型進行異常分析運算。同時，將運算出的主要影響因子和內嵌到系統知識庫內的原因和對策自動推送。系統對知識庫和推薦的順序進行優化調整，實現對質量事件的預測和提前干預，并提升質量異常追溯、分析和處置效率。3003CMMM八大高價值模式實踐路徑3.5M—自組織物流結合現階段企業實踐情況，自組織物流包括基于設備、系統集成的自動化倉儲物流；基于數據驅動的倉儲物流優化；基于多方協同的智能化物流發運3個細分模式，現階段自組織物流的實踐路徑如圖所示，企業應重點參考CMMM中的PTR+M2-2計劃調度、M2-3生產作業、M2-5倉儲配送、M3-1物流能力子域的相關要求開展自組織物流工作。圖3-9自組織物流模式實踐路徑313.5.1基于設備、系統集成的自動化倉儲物流建設基于設備、系統集成的自動化倉儲物流，可以實現物料收、存、發、配全過程的任務的自觸發與自執行，提升生產與物流的效率。（1）模式需求物料的入庫上架與出庫揀貨缺乏庫位指引，多采用傳統的人找貨的方式，倉庫庫位利用低，出庫揀貨效率低。庫內作業對人依賴較高，人力成本較高，容易出錯，且管理效率低。AGV、RGV、堆垛機等自動化倉儲與配送設備任務需人員指派，無法實現基于生產需求的自動執行。（2）實踐路徑物料收、存、發、配的信息流與實物流的同步。在應用條碼、二維碼等標識技術在倉庫庫位和物料信息管理的基礎上，通過打通ERP、MES、WMS系統，實現物料的收、存、發、配的信息流與實物流的同步。應用亮燈貨架、智能料柜、PDA設備輔助庫內作業。物料收、存、發、配的自動化。應用AGV、RGV、堆垛機等自動化倉儲設備實現物料的倉儲、揀選、出入庫的自動庫內作業，應用AGV、智能叉車、傳輸帶等自動化配送設備實現物料的自動配送。物料收、存、發、配全過程任務的自組織。打通制造執行系統MES、倉儲管理系統WMS以及自動化倉儲、配送設備控制系統WCS，實現物料的收、存、發、配全過程的任務的自觸發、自執行。圖3-10基于設備、系統集成的自動化倉儲物流過程圖3203CMMM八大高價值模式實踐路徑3.5.2基于數據驅動的倉儲物流優化建設基于倉儲物流數據采取合適的存儲策略和配送策略，可以有效提升倉庫的存取操作與物料配送效率，降低倉庫占地空間與設備投入等成本。（1）模式需求倉儲與配送優化目標不明確，缺少績效指標、數據測算與模擬仿真，無法為倉儲與配送的效率優化提供數據支撐與決策。（2）實踐路徑基于績效評價指標的倉儲配送優化?；谫Y金投入、作業效率、空間利用率倉儲與配送策略優化需求，建立當前的倉儲、配送的績效評價指標，根據倉庫形式、配送模式、出入庫站點位置、物料周轉頻次以及生產物料需求等靜態和動態信息（按周、三天、一天、班次、實時的物料需求），定義物料的冷料與熱料標準、倉庫區域的冷區和熱區標準、配送模式標準，通過優化庫區、物料存儲策略、配送路徑規劃以提升倉儲配送績效?；谀M仿真的倉儲配送優化。應用模擬仿真軟件，分別以全廠生產物流布局優化為目標和倉儲存儲策略優化為目標，建立原材料、成品庫位布局、分揀、出入庫作業過程以及原料倉儲節點、生產節點和成品倉儲節點之間的配送路徑模擬模型，基于模擬仿真結果優化物料存儲策略和配送路線?；贏I算法和機器學習的倉儲配送自優化。基于ASRS自動立體倉庫和RCS自動配送調度系統與制造執行系統MES、倉儲管理系統WMS集成，通過AI算法和機器學習實現物料出入庫、分揀、配送任務的自調度以及物料存儲策略和配送路線的自優化。333.5.3基于多方協同的智能化物流發運建設基于多方協同的智能化物流可以實現貨物從發貨到簽收的訂單全流程管理，實時監測在途運輸轉改，并基于模型實現裝載能力和配送路徑的優化。（1）模式需求貨物運輸線路復雜，運力資源多樣，人工排線難度大，運力池資源分配不均，導致大量運力資源出現浪費。缺乏有效的運輸管理手段，運輸車輛滿載率低，運輸流程不可視，貨物信息難以追蹤，導致運輸時效不穩定。物流成本（運費、雜費）缺少合理評估，費用結算方式不靈活，物流公司服務品質無法有效管控。（2）實踐路徑訂單全流程管理。以運輸管理系統TMS為核心，打通企業資源管理系統ERP和倉儲管理系統WMS，實現從銷售發運計劃到成品揀貨出庫任務、發運計劃轉運輸訂單、運輸訂單與運輸工具匹配、在途信息跟蹤以及客戶簽收的全過程管理，實現制造企業、承運商3PL、客戶三方的信息協同。實時在途智能監管。基于GPS、北斗系統、車聯網、手機APP等方式實時跟蹤車輛位置、行駛軌跡、車輛狀態、駕駛員狀態等信息，實現了異常事件自動預警，保障了人員、車輛與貨物的安全?；谀Ｐ偷难b載能力與配送路線優化。基于貨物、車輛的尺寸、容積、重量以及法律法規要求，構建運輸裝載模型，基于制造企業、中間倉、客戶的地理位置、配送線路和運輸時效，構建運輸路線優化模型，基于模型實現承運車輛選擇、貨物碼放方式、配送站點和配送路線的優化。3403CMMM八大高價值模式實踐路徑3.6M—敏捷供應鏈結合現階段企業實踐情況，敏捷供應鏈包括多方協同的智能化供應鏈、數字化供應鏈績效評價、供應鏈風險智能感知與決策3個細分模式，現階段敏捷供應鏈的實踐路徑如圖所示，企業應重點參考CMMM中的PTR+M2-1采購、M2-2計劃調度、M2-3生產作業、M2-5倉儲配送、M3-1物流、M4-1銷售能力子域的相關要求開展敏捷供應鏈建設工作。圖3-11敏捷供應鏈模式實踐路徑3.6.1多方協同的智能化供應鏈基于多方協同的智能化供應鏈，實現供應鏈上下游間的采購訂單下達、交期反饋、發貨交付的供應鏈協同，精準掌握供應商的交貨狀態、成品庫存、可分配產能等數據，保障生產執行過程的物料齊套性，整合供應鏈資源，縮短供應鏈交付周期，降低供應商交付風險。35（1）模式需求企業與供應商間原料采購業務采用線下的方式進行業務協同與信息傳遞，準確性差、時效低、難以追溯，無法及時進行供應業務對接。質量信息反饋滯后，供應異常難以及時知曉，采購進度無法及時跟蹤，原料齊套情況難以保障，存在一定的時間與成本風險。（2）實踐路徑采購需求單向傳遞。企業對供應商開展從尋源、認證、準入、評價到淘汰的全過程管理，確保供應商管理的規范性。根據工廠生產計劃自動生成采購訂單，通過協同平臺傳遞至供應商端，供應商對供貨的交期、數量、頻次、到貨日期等信息進行初步確認。采購業務雙向交互協同。進行供應商采購業務協同、信息共享和全流程執行狀態監控。基于協同平臺實現采購業務的線上詢報價、交期確認、銷售發貨執行、物流運輸、到貨收貨確認、供貨質量檢驗的業務協同與信息共享，監控采購業務執行異常，避免采購風險。制造業務全面協同與產業鏈協同。企業與供應商設計、生產、質量、倉庫系統有效集成，實現技術要求、生產進度、庫存信息、質量信息、產能信息的及時共享，精準指導供應商準確排產、備貨與送貨，提高供貨及時率和準確性。通過多級供應鏈信息共享、業務互聯，實現全產業鏈全方位協同和智能化運行，降低供應鏈風險，提高供應鏈運行效率。圖3-12敏捷供應鏈協同方式3603CMMM八大高價值模式實踐路徑3.6.2供應鏈風險智能感知與決策產品制造所需的物料種類繁多，涉及的采購供應商眾多，不同物料的交付要求多樣，供應商在供貨交付過程會出現不可避免的異常情況。為保證工廠內部按計劃有序生產，企業需要提前識別供應商潛在的供貨風險，并提前針對異常情況進行響應，采取變更調整方案，保證生產所需原料穩定供應。（1）模式需求企業未能及時有效監控原料供應風險，生產開工前發現物料供貨活動異常，被動接受突發供貨異常事件，導致內部生產組織倉促調整，影響正常生產計劃執行。（2）實踐路徑多維采購策略與異常通知。企業針對不同物料設定相應的采購模型，設定合理的采購提前期，確保供應商物料供貨異常時，企業有充足的時間應對處理。在供應商協同平臺中，建立供貨異常報警與通知功能，供應商可手動發送供貨異常事件給企業相關部門，確保企業及時知曉并判斷影響。協同監控與自動報警。供應鏈協同平臺與供應商的銷售發貨系統、第三方物流運輸系統、VMI庫存系統之間集成，實時監控發貨計劃執行、物流運輸時效與VMI庫存水位，并設置異常狀態判斷基準，協同平臺通過判斷分析模型自動將供貨異常發送給企業。風險預測與自動推優。通過平臺與供應商業務深度協同、信息集成，監控供應商原料采購、生產計劃執行進度、供應品入庫數量、交付質量合格情況等各項指標，結合指標達成情況進行趨勢預測，預知異常風險。建立各類采購異常與解決策略的關聯模型，系統針對異常事件智能化推薦解決方案，包括不限于自動關單、備選供應商轉單、變更物流運輸方案、訂單拆單部分交付、企業生產計劃變更等。通過信息系統集成將解決方案下推至各相關業務系統，確認并執行變更方案。圖3-13供應鏈風險智能感知與決策實施步驟373.6.3數字化供應鏈績效評價企業與供應商在采購協同過程中，根據約定的質量、交期、價格等供貨要求，建立量化評價規則與計算模型，對供應商階段性的交付表現進行量化評價。企業基于供應商量化評價結果發現供應商集中問題并及時改進，同時指導企業采購模式與采購策略優化。（1）模式需求未基于供應商歷史交貨表現進行打分，供應商績效評價過于主觀。評價過程涉及多業務職能間的數據收集，各業務間采取線下的模式進行協同，信息傳遞時效低、準確差。供應商評價規則固定，評價模型未基于市場變化進行調整，不利于供應商能力的準確識別。供應商評價結果未效分析利用，未對采購策略執行優化起指導作用。（2）實踐路徑量化規則定義與業務數據收集。確定各供應商績效評價維度，如質量、交期、服務、價格以及各維度的權重占比，定義各評價維度的量化打分基準或扣分原則?；诖蚍纸Y果對供應商進行分級，將考評結果及時反饋供應商以督促改進。建立信息系統有效收集供貨各維度相關信息，實現供應商數字化評價。平臺量化評價與采購策略指引。建立數字化供應鏈績效評價系統，通過信息系統集成，采集供應商階段性績效評價中質量、交期、成本等相關數據，通過量化評價換算模型自動進行打分。并基于評價結果指導企業調整采購方案或優化采購策略優化，如供應商配額的再分配。評價模型持續優化。對供應商評價歷史數據進行分析，基于分析結果發現績效評價維度考核重點，定期對供應商評價模型進行調整優化，確保評價模型能夠準確反映供應商的供貨能力。圖3-14數字化供應鏈績效評價實施步驟3803CMMM八大高價值模式實踐路徑3.7M—基于價值的服務結合現階段企業實踐情況，基于價值的服務包括智能產品服務需求精準識別、產品交付全流程透明可視、多元融合服務生態構建、基于大數據分析的服務預測4個細分模式，現階段基于價值的服務的實踐路徑如圖所示，企業應重點參考CMMM中的PTR+M1-1產品設計、M4-1銷售、M5-1客戶服務、M5-2產品服務能力子域的相關要求開展基于價值的服務工作。圖3-15基于價值的服務模式實踐路徑393.7.1智能產品服務需求精準識別企業通過收集產品運行數據，可以發現運行異常，主動服務，提高產品零故障率。同時，基于數據開展遠程監控和診斷，可以快速發現問題，甚至遠程解決問題，提高產品服務效率，節約服務成本。（1）模式需求傳統企業缺乏產品主動運維意識，多處于問題發生后才去解決的被動服務階段。傳統的產品現場服務需要技術人員往返奔波，增加了大量的人力成本和差旅成本。產品故障給用戶帶來不好的使用體驗，現場檢查經常無法還原問題場景。（2）實踐路徑產品智能化升級。智能產品通過數據采集與網絡連接可以感知環境、位置、時間、消息內容、告警事件等信息，能根據場景設置的條件或基于知識庫和大數據分析觸發自調整或主動人工服務?？蛻舴湛刂扑ㄔO。建設客戶服務控制塔，集成產品數據、呼叫中心、服務APP、售后站點、服務人員等信息，合理優化調度服務資源，如基于產品以及服務工程師的實時地理位置跟蹤優化派單與響應速度。服務大數據云平臺建設。建設服務大數據平臺，整合和集成數據、知識庫和算法模型庫，為用戶提供自助服務和智能服務等多種方案，如產品使用技巧和產品診斷排障自助服務、基于數據的遠程運維服務、基于模型和產品實時狀態的主動保養預警服務、基于環境數據和用戶使用習慣的方案建議服務等。3.7.2產品交付全流程透明可視企業通過建設全流程可視化智能制造平臺，并基于設備物聯與內外部系統集成，實現個性化定制、柔性生產與高效物流。（1）模式需求用戶下訂單后無法實時了解訂單的執行情況，生產進度、物流狀態等信息無法及時更新，給用戶造成了不好的體驗。（2）實踐路徑構建企業內部全流程實時互聯的能力。實現智能設備的互聯，制造執行系統和企業資源管理系統的互聯，制造執行協同和研發系統互聯，實現設計與制造的無縫銜接和制造能力的持續自優化。構建用戶全流程可視的能力。構建從定制訂單到工廠生產，再到物流配送的全環節實時可視系統。訂單的生產情況以及配送情況可以實時推送給用戶，用戶也可以實時快速查詢相關信息，最終實現任一產品的快速識別與跟蹤。4003CMMM八大高價值模式實踐路徑3.7.3多元融合服務生態構建企業可以從產品設計、售后服務、產品迭代等硬實力和各種便捷貼心的服務等軟實力切入，開放接入更多的內容和服務資源，為用戶提供內容全面、服務優質、體驗更好的整體解決方案。（1）模式需求目前產品服務所提供的功能較為單一，無法滿足用戶的深層次訴求，從而制約用戶對產品的體驗。（2）實踐路徑產品智能化升級。傳統產品升級為智能產品，實現產品和用戶的交互，以及產品與生態服務的互聯，如軟件定義汽車。構建產品服務生態平臺。圍繞智能產品建設產品服務生態平臺，開放平臺接口協議給生態合作伙伴，提供硬件資源、軟件資源和第三方內容服務資源給用戶，提升用戶流量和活躍用戶數。生態資源融合創新。聚合產業鏈的上下游資源以及跨界服務資源，實現用戶、生態圈資源的互贏互惠，探索商業化運營增值分享模式，實現企業轉型升級。3.7.4基于大數據分析的服務預測基于產品遠程運維平臺、客戶服務平臺和大數據分析平臺，對產品和服務的狀況或用戶使用習慣等數據進行采集與應用分析，為產品開發或服務的迭代升級提供依據，更好地預測和滿足用戶需求，提升用戶體驗。（1）模式需求企業在制造過程積累的大量數據沒有得到有效分析利用，無法動態跟蹤用戶服務需求。（2）實踐路徑用戶大數據采集分析。構建大數據平臺，以智能產品的大范圍普及和服務APP的廣泛應用為切入點，完善用戶數據定義和統計分析功能，通過大數據統計分析用戶的日常行為習慣，逐步細化用戶行為數據，明晰潛在的功能迭代需求。產品精準營銷。通過大數據平臺的實時數據分析，對用戶的使用習慣進行分類分析并刻畫用戶360畫像，實現產品的精準營銷?；跀祿漠a品迭代優化。通過數據分析為企業和第三方提供產品迭代創意和優化建議，持續推進整體解決方案的優化和產品功能升級。413.8M—可持續制造結合現階段企業實踐情況，基可持續制造包括安全生產閉環管理、能源精細化管控、智慧環保管理3個細分模式，現階段可持續制造的實踐路徑如圖所示，企業應重點參考CMMM中的PTR+M2-6安全環保、M2-7能源管理能力子域的相關要求開展可持續制造工作。圖3-16可持續制造模式實踐路徑4203CMMM八大高價值模式實踐路徑3.8.1安全生產閉環管理采用物聯網、定位服務、移動終端以及大數據等新一代信息技術，對生產過程中的人員、設備、環境等進行全面智能化升級改造。強化作業人員培訓，規范運行和檢修作業過程，減少現場作業人員不安全行為，同時通過實時監控、動態分析、知識庫集成應用實現一體化安全管理，主動驅動閉環管控。（1）模式需求企業安全生產過程中存在制度單一、管理滯后、安全隱患多、人員素質不高、效益不佳、教育培訓空洞等問題。同時，隨著企業新技術和新管理模式的推廣應用，原有的依靠經驗與慣性進行生產的管理模式難以滿足實際生產需要。（2）實踐路徑安全監測?；谄髽I風險識別、危險源管理、安全作業、應急管理等機制的要求，實時采集生產制造過程中風險較高區域及風險較高設備的溫度、濃度、壓力等關鍵指標。設定安全報警閾值并構建高效聯動的通知機制，實時監控人的作業行為，自動采集“人、機、環”安全數據，實現安全管理的數字化、可視化。安全預測。開發不同場景的監控和安全分析模型，通過對數據和模型分析，及時、全面、準確地了解企業相關的安全生產與經營管理信息，實現風險源動態識別、風險預測以及管理方案的不斷優化，并輔助下達安全管理決策。安全閉環管理。建立典型風險管理和應急管理知識庫，構建一體化的安全生產管理平臺，整合安全生產數據及管理數據，為企業安全生產的整體信息化提供統一的數據源，實現安全生產透視化管控和精細化管理。各系統間數據共享、報警聯動，能及時推送應急處理方案，實現企業智能化、透明化安全管理。圖3-17安全生產閉環管理實施步驟433.8.2能源精細化管控通過安裝智能電表、引入能源管理系統平臺，實現能源數據實時采集、能耗數據分析及能效評價，開展能源精細化管控，實施節能減排方案。（1）模式需求企業生產設備、公輔設備的能耗較高，能耗成本占制造成本較大，能源數據采集、分析仍停留在人工抄表和人工數據分析階段，尚未通過智能電表和信息化系統進行能源的實時透明化和精細化管控?！办o設備”“啞設備”由于本身技術和機械結構較為落后導致運行效率低、能源消耗大，亟待改造升級。（2）實踐路徑能源數據自動采集和分析。加裝智能電表、燃氣儀表和水表，利用通訊模塊將智能儀表上的能源數據自動上傳到信息系統，實現能源的自動采集和高能耗設備能源消耗數據的實時上傳。基于能耗管理機制，引入能源管理系統平臺，對采集能源數據進行可視化呈現，對重點能耗進行趨勢分析，形成日、周、月、年度的能源數據報表及同比環比數據分析報表。能耗指標精細化管理。從單體設備、產線、企業等三個層面建立完整科學的企業能耗指標體系（源頭指標、關聯指標、末端指標）和能耗計算模型，準確計算各項能耗指標，為能源計量、能效分析與評估提供基礎。全面構建企業能源流動圖譜，監控和計量能耗數據，并對能耗數據展開對標分析、能流分析與節能對策分析，實現企業能耗精細化管理。高能耗設備智能聯控。建設高能耗設備的智能化聯控系統，通過打通設備底層PLC控制系統，實時監控并提取高能耗設備運行狀態和運行參數，不斷動態調整設備運行狀態以降低能源消耗。通過智能排班、峰谷平電價差異、日高夜低、自發電最佳效率匹配、發電曲線與需求和計劃匹配等手段，不斷調節和平衡電能供給，達到各能源管網的平衡和穩定，實現能源成本最小化和經濟效益最大化?；谀苄гu估的節能改造。識別高耗能設備，通過能耗數據分析和設備機理分析，確定節能減耗的關鍵部件。通過新技術的應用，對空壓機、冷凍機組、冷卻泵、電加熱工業窯爐等高耗能設備的開展節能改造，實現降本、提質、增效的目標。圖3-18能源精細化管控實施步驟4403CMMM八大高價值模式實踐路徑3.8.3智慧環保管理以環保集中管控為基礎，以環境綜合評價體系為核心，通過實時監測、過程監控、風險預警的一體化設計，預測、評價、管控生產環境中的各項風險，并制定相應的應急方案和措施，形成污染物排放的有效預警機制，為企業綠色生產、智慧制造提供有力支撐。（1）模式需求企業傳統環保管理只對污染物總量排放和達標排放情況實施排污監測和監控，無法形成生產過程環保數據的趨勢分析，同時缺乏事前預測與風險管控能力，無法滿足綠色生產與智慧制造的需要。（2）實踐路徑環保管理信息化?；诃h保管理機制、環境管理體系等相關要求，結合企業源頭治理、過程控制、末端削減的管理要求，實現從清潔生產到末端治理的全過程環保數據的采集。通過對污染物排放、污染隱患、固廢處置、廠區環境的監控，協助企業開展環保檢查，跟蹤突發環境事件跟蹤以及規范環保監測和治理。環保排放預警與預測。基于企業設備運行排放量、綜合環境治理、設備運行成本的要求，設定預警閾值，實時監控環保設備運行參數與排放數據，實現排放總量預警及預處置情況跟蹤。集成應用環保監測數據和生產作業數據，通過大數據分析預測環保數據排放，并生成預測報告。模型驅動排放優化?；诃h保、生產、設備等生產全要素數據監測，綜合設備運行成本分析評價，建立設備排放預警模型。應用數據分析模型預測生產排放，自動生成并執行末端環保治理方案，自動調整企業外排排放量，優化總量排放。圖3-19智慧環保管理實施步驟4546CMMM八大高價值模式實踐路徑04工作展望4747加快標準推廣。深入貫徹落實《“十四五”智能制造發展規劃》提出的“智能制造能力成熟度水平明顯提升”的目標，增強高質量標準有效供給，依據《智能制造能力成熟度模型》國家標準，制定裝備制造、新能源、原材料、消費品等重點行業領域的智能制造能力成熟度實施指南系列標準。加強與龍頭企業、行業協會、區域政府等合作，強化多方協作，以高質量標準推動制造業高質量發展。加強人才培養。針對日益增長的智能制造人才需求，聯合高校科研院所、智能制造標桿企業、解決方案供應商，構建多層次、多樣化、立體性培訓體系，打造系列優質課程，推動智能制造進園區、進企業、進校園。持續開展基于CMMM的智能制造能力成熟度評估師培訓，創新培訓策略和培訓形式，加強現場實訓，因材施教分類培養評估師、培訓講師、咨詢師，擴大智能制造服務團隊，有效支撐地方政府和制造企業的智能制造診斷評估、咨詢規劃、項目實施。優化服務體系。不斷完善智能制造能力成熟度服務機制，引導專業水平高、技術能力強、市場服務優的機構深入推進智能制造發展，探索智能制造咨詢規劃、能力提升、改造實施、監理評價等多種類型的服務模式。發布一批分行業、分等級、分業務領域的智能制造能力成熟度服務商，通過平臺匹配推薦、現場對接服務等方式，促進供需雙方精準適配，形成方案規劃、落地應用、及時反饋、快速迭代的智能制造服務生態。48附錄1：智能制造能力成熟度評估實踐【電子信息行業：自組織柔性生產】1.企業簡介緯創資通（昆山）有限公司成立于2001年，公司位于江蘇省昆山經濟技術開發區鴻雁路88號，專業從事PDA通信終