智能制造能力成熟度模型（智能制造能力成熟度评测）

本文主要是探索工业转型升级过程中所需要的成熟度评估方法，分为上中下三篇。上篇通过对一些德国、美国及中国有代表性的的评测模型进行分析；中篇探讨性提出对评测模型的改进；下篇结合具体评测实践，从而提升企业的核心能力，实现可操作的落地。本文为上篇。

进入成熟度的世界

在新一轮转型升级过程中，中国的制造业工厂首先就面临一个问题需要回答：什么样的制造能力可谓智能制造，以此为参照，我们目前的制造能力处于什么水平？这就是所谓的智能制造能力成熟度评估SMRA（smart manufacturing capability maturity/readiness assessment）或者是智能制造能力就绪度评估（以下简称成熟度评估）。

目前各种智能制造/工业四能力成熟度评测模型（以下简称成熟度模型）陆续出现，其中既有一些学术/工业组织团体研究开发的模型，也有一些公司根据自身的理解和技术背景推出的模型。所有这些模型目前基本都是德国和美国两个制造强国所推出，在他们工作的基础上，2016年9月，中国电子技术标准化研究所提出了《智能制造能力成熟度模型白皮书1.0版》。一年以来，成熟度模型研究领域发展变化非常迅速，出现了一些更新的评估模型和方法。今年中国电子信息产业发展研究院软件评测中心也推出了“企业智能制造核心能力评测参考模型”，给出了更为细致的描述。

在该领域由于第一，智能制造能力的定义不一致；第二，成熟度评估方法科学系统性不一致。而且也都立足于各自国家/公司的基本情况，造成各种模型水平参差不齐，让国内智能制造领域莫衷一是。

成熟度模型

成熟度模型Maturity Model是对于一个组织面向持续改善在特定领域内的某种能力发展程度的度量。越高的成熟度意味着组织在该领域内将失误转化为进步的能力越强。成熟度模型基本是一种定性分析，将成熟度分为若干个由低到高的级别。低级别通常是高级别的基础，且不能跨越式发展。

成熟度模型是一种指导性的模型构建，以其为基础，衍生出各个领域不同的成熟度模型，包括：能力成熟度模型、业绩管理成熟度模型、商务流程成熟度模型、质量成熟度模型、供应链成熟度模型等。而智能制造能力成熟度模型是一种能力成熟度模型。

能力成熟度模型Capability Maturity Model，简称CMM，是美国国防部支持下由美国卡耐基梅隆大学成立的软件工程学院SEI首先开发的，用途是协助美国国防部等政府单位进行重要软件外包作业时，作为分析软件厂商开发能力，以及评选合格软件承包商的工具。

流派大放送

智能制造能力成熟度模型是在CMMI的基础上建立起来的。尽管一些工业国家和组织都推出它们各自的智能制造/工业四能力成熟度/就绪度模型，其基本思想和途径没有什么区别，都包含智能制造/工业四参考模型、能力成熟度模型以及度量定义。不同点在于，对于智能制造/工业四能力的理解和侧重点不一样，评估的内容也不尽相同。

目前，成熟度模型主要有以下两类：技术联盟或者协会组织研究发布的，或者公司发布的。它们分别是：

1.工业四成熟度指数，2017年，Acatech推出；

2.《企业智能制造核心能力评测参考模型》，2017年，赛迪软件评测中心；

3.Smart Manufacturing System Readiness Assessment智能制造系统就绪度评估预研报告， 2016年， 美国标准技术研究所NIST发布（但不代表NIST正式观点）；

4.智能制造能力成熟度模型白皮书1.0，2016年，中国电子技术标准化研究院；

5.工业四/数字化运营自评，2016年，普华永道德国；

6.IMPULS-工业四就绪度，2015年，VDMA及RWTH Aachen等推出；

7.中小企业实施工业四指导原则，2015年，VDMA Verlag推出；

8.互联企业成熟度模型， 2014年，Rockwell公司；

图1：各个模型的发布，来源：作者自绘

另有德国IPRI和IPH的4.0 Ready模型（德文版）尚在开发中，此外，还有University of Applied Sciences Upper Austria的I4.0 Reifegradmodell德文版等诸多小规模的模型百花齐放。

德国最新流派

Acatech的工业四成熟度指数，参见《评测你的工业4.0 | 成熟度指数三部曲》。对待这些新领域的新指数，我们一定要严谨考察其基础和方法。首先，Acatech工业四成熟度指数的副标题是：对于公司数字化转型的管理。也就是说，工业四在此文中限定为数字化转型。工业四是否等于数字化，什么样的情况下等于数字化，这是一个可以讨论的问题。

其次，数字化转型的目的是实现“敏捷”企业，从产品研发到生产到客户服务到市场变化等全方位实现快速响应。所以，该指数在工业四这个大范畴下限定为“如何引导企业成为敏捷和学习型企业”。

第三，成熟度指数的工业四参考模型在原文中简略提到，是德文版的Strategy and management of producing companies，第一册 生产和管理手册中的“Production and Management Framework”，该框架将一个企业的内在方面分为企业构架、企业流程和企业发展三个方面。

基于这三个方面，将企业构架分为四个结构面：资源、信息系统、文化和组织结构；每个结构面两个原则性企业发展方向；每个发展方向下属若干能力评估项。

企业流程分为五个功能域：开发、生产、物流、服务、市场和销售。能力成熟度按照数字化转型的阶段模式分为六个高低级别：计算机化、互联、可视、透明、预测能力和全适应。这四个结构面、两个原则发展方向/每结构面、五个功能域、六个能力级别进行一定的组合，形成对于企业工业四成熟度的评估指数（一个非常概要的说法是“二三四五六”）。

具体评估执行办法简要来说是这样的：每个企业的数字化成熟度（工业四成熟度）从四个结构面进行评估，每个结构面有两个评估原则，每个原则下属若干性能评估项。每个评估项从五个功能域分别进行六个数字化转型阶段考察评估。详见图2。

图2：Acatech的工业四成熟度指数的模型框架

总体来看，Acatech的模型构架优美，系统详尽，有智能制造参考模型、有能力模型、有评估模型，非常完整。但是，四个结构面是一种通用模型，并非类似工业四的RAMI参考模型，具一般性但却有失针对性；评估模型的各阶段其实是数字化转型能力，这个也有待商榷。

美国智能制造就绪度最新研究

美国国家标准研究院NIST的智能制造就绪度水平Smart Manufacturing System Readiness Level（SMSRL）本质上是对企业ICT技术整合就绪度的评估模型。据称SMSRL是基于FDI参考模型，FDI全称是Factory Design and Improvement (FDI) reference-activity mode，也是SMSRL的作者为NIST所进行的一项智能制造工厂设计的标准途径的工作，主要是智能工厂设计的活动模型（Activity Model，如图3所示）。

图3：FDI活动参考模型

图3NIST展示的FDI活动参考模型，因此，SMSRL评估的对象是生产制造系统。

美国标准技术研究所NIST也在进行智能制造系统就绪度评测模型（简称NIST模型）的工作，根据目前了解的情况，其进展落后于德国，而且其范围聚焦于制造系统，而不是类似德国的工业四或者数字化企业转型。也就是说，美国的评测模型着眼于技术手段的成熟度而不是企业构架的整体。强调一下的是，这些工作虽然由美国NIST给予了资助并发布在NIST官方网站上，但是，NIST并未将这些工作作为它认可的公开观点或者结论。

SMSRL评估模型如图4所示，主要考察组织成熟度、信息系统成熟度、绩效管理成熟度和信息互联成熟度四个方面。每个方面，又分别由以下一个或者数个子方面进行考察：流程、人事、软件系统、输出数据格式、关键绩效指标、关键绩效指标关系。

图4：SMSRL评估模型

度量的标准如图5所示。分为6个等级，每个等级有分值0-9。

图5：SMSRL智能制造成熟度等级

SMSRL模型还非常粗略，也过于简单，衡量的指标不能说全面。虽然NIST也同样初步开发了智能制造参考模型（参见Current Standards Landscape for Smart Manufacturing Systems、 Yan Lu等），但SMSRL模型并未以此为基础，而是基于FDI活动参考模型（该模型为SMSRL的相同作者）。但是，其从工厂规划和设计的角度来阐述智能制造能力成熟度确实不失为一种独特，可借鉴的视角。

中国能力成熟度的进展

在中国有两个模型的发展，值得关注。一个是电子标准研究院在去年推出的能力成熟度模型。该模型以《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》中智能制造系统架构为参考模型，提出生命周期、系统层级和智能功能3个维度，参见图6。对智能制造的核心特征和要素进行提炼总结，归纳为“智能+制造”两个维度，最后展现为一维的形式，从设计、生产，一直到资源要素、新兴业态等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（规划级、规范级、集成级、优化级、引领级）的分级与要求。根据使用者的不同需求，可分为整体成熟度模型和单项能力模型，参见图7。

图6：智能制造系统架构

图7:智能制造能力成熟度模型1.0

图8:智能制造能力成熟度

该模型基本逻辑严密，条理清晰。还给出了完整的评测案例来说明如何实际运用该模型，这是其他模型都不具备的。然而，本文认为，该模型的设计仍然有一些可商榷之处，例如图9。

图9：企业整体能力成熟度等级

这是白皮书原文中给出的企业整体能力成熟度等级，非常明确，所谓“智能维度”其实本身就是一个智能能力的等级。一个基础维度本身就有等级，这个容易引起逻辑上的混淆。本文认为，能力成熟度模型的维度、类和域应该是企业各方面待评价能力的层级分解，本身不应具有成熟度属性。

另外，从模型的“制造维”来看，这是工厂的核心业务流程，但事实上，一个工厂的运营是否成熟，还取决于其“管理流程”和“支撑流程”，比如，标准与体系的管理、财务管理、变革管理等。这些业务流程在模型中未被提及。

另外一个是中国软件评测中心推出的智能制造评测模型《企业智能制造核心能力测评参考架构》，其参考架构从产品竞争力和供应链竞争力两个视角出发，在企业的不同结构层级中，考量工业物联网对精益制造的赋能，结合人、战略等其他要素配置情况，综合评价企业智能制造转型核心能力水平。如图10所示，该模型将制造企业解构为三个基本维度：一是企业组织；二是供应链；三是产品。其中，对于to C模式为主的行业，如消费品制造行业，产品更新频繁，需要以用户的使用体验为导向，及时调节产品的研发及工艺规程。因此该类产品的使用/服务环节对市场环节具有反馈，并且在设计、工艺规划、生产工程这三个环节形成一个快速迭代闭环。

图10：核心能力评测参考架构

在评测的实施方面，该模型将产品生命周期和供应链的各个环节及环节间的交互，分别映射到企业结构的不同层级，并独具匠心地引入了测评元胞的概念，在每一个映射单元中，均按照元胞的拓扑结构，以质量、成本、准时和环保四个方面协同发展为目标，将传统的全面质量管理五要素“人机料法环”拓展到成本、准时、环保的管理上，秉承持续改善（Kaizen）思想实施PDCA循环，进行具体分析和评估，从而使测评内容能够从工厂的实践出发，体现了整体持续发展思想，易于落地实施。根据以上参考架构，该模型归纳提炼了8大能力测评单元，包含30个测评模块，如图11所示：

图11：评测单元模块

模型三板斧小结

基于对各种智能制造成熟度模型以及相关模型的调研，智能制造能力成熟度模型应由以下要素组成：基础，需要给出一个智能制造的定义及参考模型（reference model）；其次是能力模型，即智能制造的能力有哪些待考察要素组成；最后是等级，也就是能力如何衡量。

（此为三部曲的上篇，中篇将提出改进模型，敬请期待。）

作者：张文豪（西门子企业发展咨询事业部，数字化企业规划高级顾问，西门子青岛创新中心高级顾问，南山工业书院美国创新中心研究组专家，工信部赛迪研究院智能制造特邀专家。致力于智能制造成熟度评测体系的研究）、贲霖（美国Metis工业工程公司CEO，南山工业书院美国创新中心研究组专家。专注于数字化工厂规划、生产布局和物流设计，精益六西格玛咨询，中美智能制造技术交流和中国效率专项研究）

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