金年会官方app·石化缘推荐：流程工业智能制造准备度模型及应用实践！

所属分类：智能标准模块化机组

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　　（ 1 浙江大学智能系统与控制研究所； 2 浙江中控技术股份有限公司； 3 浙江大学能源清洁利用国家重点实验室）

　　摘要：近年来，绝大多数制造业企业为应对新一轮工业带来的巨大挑战，都在积极寻求改造提升的机会。然而，企业在进行智能制造提升与数字化转型的过程中，往往很难对自身所处的发展阶段和转型目标有清晰准确的认识。本文基于流程工业生产运营特点，提出了一个流程工业智能制造准备度评估模型，从业务、组织、技术和智能四个维度对企业开展智能制造建设所需具备的要素条件进行评估。模型涵盖了9个评估类、25个评估域和249个特征项要求，旨在帮助流程工业企业厘清发展现状，摸清短板差距，明确建设方向。此外，本文还提出了智能制造准备度水平的量化指标——准备度指数，并对其计算方法和评估流程进行了详细描述，帮助企业进行智能制造准备度水平的自评估。最后，通过本模型在山东省35家流程工业企业智能制造评估的应用案例，论述了模型的应用效果及价值。

　　21世纪以来，“云、大、物、智、移”等新兴技术的蓬勃发展正在悄然改变人类社会的生产和生活方式，“工业4.0”也逐渐站在了制造业转型升级的风口之上[1]。在新一轮的工业中，传统生产制造方式的生产效率低、人工成本高、安全隐患大等一系列问题逐渐凸显，传统制造业企业正面临着挑战与机遇并存的时验。各国政府和经济组织为了抓住产业链重组和调整的机遇，提升制造业竞争优势，相继发布了相关政策文件，如美国的《重振美国制造业框架》，推进美国制造业进行“再工业化”；德国《高技术战略2020》，全面部署工业4.0 战略实施，并将其上升至国家战略；韩国《新增长动力规划级发展战略》确定了17 个新兴产业为新增长动力[2−3]。同样地，2015 年我国发布了《中国制造2025》[4]，宣示了我国由制造大国向制造强国转变的决心。因此，制造业企业开展智能制造建设是实现转型升级的必经之路[5]。

　　在企业进行智能制造建设的初期，关于智慧工厂、智能工厂、数字化工厂等概念层出不穷[2,6−7]，大型制造企业希望通过智能化装备和信息化系统的大量引入来打造标新立异的新型工厂，进一步巩固行业影响力。世界经济论坛和麦肯锡在全球范围内遴选的“灯塔工厂”也成为大多数制造业企业对标和追逐的对象。然而，在享受了智能制造带来的红利之后，企业也开始思考和评估价值兑现效果，智能制造建设也进入了“冷静期”。大量的研究和实践表明，当前智能制造已经从高速发展转向高质量发展的阶段，企业从盲目跟风引入新兴技术转变为理性消费注重投入产出比的阶段[8]。这一阶段，制造业企业尤其是中小型企业对评估智能制造建设能力水平和指导智能制造建设方向的工具方法的需求尤为迫切[9−10]。

　　智能制造能力成熟度是用来度量智能制造发展程度，评估企业智能制造发展阶段的工具[11]，基于此概念，许多学者投身于智能制造能力成熟度模型的研究当中。德国ACATECH 发布了工业4.0 成熟度模型[12]，描述了工业4.0 发展的六个特征，从资源、信息系统、组织结构和文化四个维度评估企业在工业4.0 方面的成熟度，辅助企业制订具体提升计划，以期达到更高的成熟度；Mittal等[13]和Hamidi等[14]分别针对中小型企业开发了敏捷制造和工业4.0 数字化转型成熟度模型，规定了不同成熟度等级的要求和评估维度，Mittal 还基于评估结果开发了提升企业智能制造能力的工具箱；2020年10月，我国发布了智能制造成熟度模型及评估方法国家标准[15−16]，模型除了成熟度等级要求和能力要素外，还详细描述了各能力子域不同等级的成熟度要求。此外，很多研究则偏重于智能制造成熟度模型的评估方法[17−18]，诸如BP 神经网络[19]、离散型Hopfield神经网络[20]、随机森林回归[21]等。

　　然而，企业在完成智能制造能力成熟度等级评估认定后，往往很难确定应该如何达到更高层次智能制造的等级要求，普遍面临智能制造建设工作如何开展、智能制造实施效果如何评价等诸多困惑。吉峰等[22]通过5个典型的智能制造能力成熟度/准备度模型的对比分析，发现当前成熟度模型和准备度工具之间存在脱节，准备度评估应该在成熟度评估之前，而准备度评估工具在提高易用性、实现企业的自我评估方面还存在很大的研究缺口。准备度和成熟度是两个不同的概念，成熟度强调的是企业当前已经达到的一种状态，是对现有能力水平的认定，而准备度则用于衡量企业要达到某一个成熟度水平需要具备的能力条件。总的来说，成熟度偏重于对结果的评价，而准备度评估是一个动态的过程，描述的是达到成熟度规定的结果所需要的要素条件。目前，对智能制造准备度评估工具的研究较少，Pacchini等[23]根据《牛津词典》和《剑桥词典》中准备度的解释给出了准备度的定义，即一个组织准备完成一件事情所处的状态。在此基础上，本文提出的智能制造准备度的定义为企业准备开展智能制造建设的意愿和条件，主要用于识别企业达到智能制造成熟度等级要求所需要具备的能力要素。智能制造准备度模型的开发和应用，是帮助制造企业达到更高智能制造成熟度要求的关键。

　　流程工业在制造业中占有重要地位，是我国国民经济中的支柱产业[24]，提高流程工业的智能制造水平是实现“中国制造2025”战略的主要推动力。因此，本文聚焦于流程工业，结合流程工业企业生产经营特点，提出了流程工业智能制造准备度模型，旨在帮助企业摸清自身现状，科学诊断当前企业智能制造所处阶段，确定智能制造建设方向和重点，有针对性地提升企业智能制造水平。希望通过本模型的广泛应用，为中国流程工业企业实施智能制造提供指导，捕捉价值创造的机会。

　　流程工业智能制造准备度模型由准备度等级、准备度模型、能力要求三个部分构成。其中，准备度等级划分了流程工业企业智能制造水平所处的不同发展阶段，并描述了各阶段应该具备的等级要求；准备度模型从不同评估角度出发，逐步将企业日常生产经营活动细化和具象到25 个评估域，规定了准备度评估的范围；能力要求是在准备度等级中每个等级能力水平要求下依次针对25个评估域，规定各评估域在L1级到L5级的特征项要求。

　　图1展示了准备度等级的划分，本模型最终评估判定的企业智能制造准备度等级参考《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116—2020）的等级划分[15]，将评分高于0.8分的企业从高到低依次分为引领级、优化级、集成级、规范级和规划级，未达到0.8 分的企业归为启动级。表1展示了各等级的等级能力要求，规划级要求企业对业务进行流程化和标准化的设计；规范级要求企业开始使用信息化手段对核心业务进行管理；集成级要求企业对系统和装备等开展集成，并且实现核心业务间的数据共享；优化级要求企业通过对数据的分析将数据进一步转化成模型和知识，并且可以在核心业务活动中进行预测和优化；引领级作为智能制造等级的最高级别，更多程度上强调持续的优化和创新，创造新的生产经营模式。表1中规定的智能制造准备度等级能力要求是逐级评估的，企业只有满足了低等级的准备度能力要求，才可以进行更高等级的评定，也就是说企业的智能制造准备度评定为某一等级时，该等级以下的准备度等级能力要求也需要同时满足。

　　2015 年，德国机械设备制造业联合会提出了工业4.0 准备度模型[25]，模型从策略及组织、智能工厂、智能运行、智能产品、数据驱动服务和员工六个维度评估企业在面对工业4.0 时的准备度情况；新加坡经济发展委员会在2017 年发布了智能工业准备度指数[26]，模型分为层结构，从过程、技术、组织三个维度进行准备度指数的评估，随后在2019年发布了该模型使用的LEAD优先级模型[27]，帮助企业在开展智能制造建设工作中评估项目建设的优先级；Angreani等[28]通过对2011—2019年所有与“工业4.0”相关模型的研究论文进行综述，总结成熟度模型的评估内容可以归结为九个内容，分别为战略、领导力、客户、产品、操作、文化、人员、管理和技术；Hizam−Hanafiah等[29]综述了30个与“工业4.0”相关的准备度模型，并对其中158个评估维度进行分析，得出技术、人员、战略、领导力、过程和创新为准备度模型的六个最重要的评估维度。结合前人的研究成果，本文提出了流程工业智能制造准备度模型，如图2 所示。模型为族、类、域三层架构，包括4 个族、9 个类和25 个域，评估内容在涵盖了之前文献综述中所总结的主要内容项的基础上，结合我国流程工业的生产经营特点及智能工厂、智能制造相关建设标准与经验[2,30,15]，进行了重新设计和组织。本模型首先将业务、组织和技术三个族列为主要的评估维度，业务族聚焦于企业供应链和产品生产的全生命周期，涉及产、供、销等具体业务活动，包括供应链、生产管理和技术管理三个类；组织族偏重于企业的组织体系和人才队伍建设，衡量企业的组织体系、组织结构、人力资源管理等方面是否满足企业智能制造的建设需要；技术族则更多用于识别企业在应用自动化和信息化技术所具备的基础设施、系统集成和信息安全方面的条件。除此之外，经研究发现业务、组织和技术三个族内的评估内容项不能很全面、具体地体现企业在数据应用方面的准备度情况，而全面的数字化改造又是智能制造建设不可或缺的部分[31−32]。因此，本模型增加第四个族“智能族”用于评估企业数据体系和支撑平台建设情况，主要围绕数据驱动和平台赋能两个类进行评估。

　　针对图2中的每一个评估域，在如何判定企业在该评估域所处的准备度等级方面，还缺乏明确的评估标准和依据。因此，本研究按照表1中所规定的五个准备度等级的要求，对每个评估域在每个等级应该具备的能力要求进一步细化，共建立了249个特征项要求。其中，以质量管理为例，总结设计了质量管理域从L1到L5的11个特征项要求，如表2所示。