智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效率和柔性的先进生产方式。而智能制造成熟度是用于衡量企业在智能制造方面的发展水平和能力阶段的一个概念，它反映了企业从传统制造向智能制造逐步演进的过程和程度。

可以参考国家标准：《GB／T ３９１１７—２０２０》和《GB／T ３９１１6—２０２０》

评估模型与维度

• 智能制造能力成熟度模型（CMMM）
  这是我国发布的用于评估企业智能制造成熟度的标准模型，它从人员、技术、资源、制造四个要素维度出发，涵盖了设计、生产、物流、销售、服务等制造全流程，将企业智能制造成熟度分为五个等级，分别为一级（规划级）、二级（规范级）、三级（集成级）、四级（优化级）、五级（引领级）。
  • 人员：主要考察企业员工在智能制造方面的技能、知识和创新能力，包括员工的培训体系、智能制造相关专业人才的占比等。
  • 技术：涉及企业所采用的智能制造技术，如自动化设备、工业互联网、大数据、人工智能等技术的应用程度和水平。
  • 资源：评估企业的硬件设施、软件系统、数据资源等的管理和利用情况，例如设备的联网率、数据的质量和安全性等。
  • 制造：关注企业制造过程的智能化水平，包括生产过程的自动化、柔性化、智能化程度，以及供应链协同和客户服务的智能化水平。
• Lighthouse Network（灯塔网络）评估维度
  世界经济论坛的灯塔网络项目评估中，侧重于企业在生产效率、质量、创新、可持续发展等方面的表现。例如，通过引入先进的智能制造技术，企业是否实现了生产周期的大幅缩短、产品质量缺陷率的显著降低，以及是否在绿色制造、节能减排等可持续发展目标上取得进展。

不同成熟度等级的特征

• 一级（规划级）
  企业开始意识到智能制造的重要性，并进行初步的规划和探索。可能仅在部分环节采用了一些基础的自动化设备，但尚未形成系统的智能制造战略和整体规划。例如，企业可能只是在生产线上引入了几台自动化的加工设备，但设备之间缺乏有效的通信和协同。
• 二级（规范级）
  企业建立了基本的智能制造管理制度和流程，部分业务流程实现了数字化和规范化。开始采用一些信息化系统，如企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）等，但各系统之间可能存在信息孤岛，集成程度较低。比如，企业的生产部门和销售部门分别使用不同的系统，数据无法实时共享。
• 三级（集成级）
  企业实现了内部各业务环节和信息系统的集成，能够实现数据的实时共享和业务流程的协同。生产过程实现了较高程度的自动化和信息化，具备一定的柔性生产能力。例如，企业的设计、生产、物流等环节能够通过信息系统进行实时协同，根据客户订单快速调整生产计划。
• 四级（优化级）
  企业基于大数据、人工智能等技术，对生产过程和业务流程进行实时监测和优化。能够实现自决策和自适应，根据市场需求和生产状况自动调整生产策略和资源配置。例如，企业利用大数据分析预测设备故障，提前进行维护，避免生产中断。
• 五级（引领级）
  企业在智能制造领域处于行业领先地位，具备高度的自学习和创新能力。能够引领行业的发展方向，推动整个产业链的智能化升级。例如，企业通过不断创新智能制造技术和商业模式，成为行业的标杆企业，带动上下游企业共同发展。

提升智能制造成熟度的意义

• 提高企业竞争力：随着市场竞争的加剧，智能制造能够帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，从而增强企业在市场中的竞争力。
• 实现可持续发展：智能制造有助于企业优化资源配置，减少能源消耗和环境污染，实现可持续发展目标。
• 促进产业升级：企业智能制造成熟度的提升能够带动整个产业的智能化转型和升级，推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向发展。