CMMM标准解读

（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每

（一）智能制造能力成熟度模型的提出

成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次层层递进不断发展的过程。比较著名的成熟度理论有：软件能力成熟度模型（ S W - C M M） 、制造成熟度模型（ M R L） 和智能电网能力成熟度模型（SGMM）等。

表2-1 相关成熟度理论定义

不同领域的成熟度遵循的方法论是一致的，智能制造能力成熟度模型充分借鉴了以往的经验，是成熟度理论在智能制造领域的应用。智能制造能力成熟度模型给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，提出了实现智能制造的核心能力及要素、特征和要求，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架，帮助企业识别当前不足，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。

本文提出的智能制造能力成熟度模型，是对智能制造内涵和核心要素的深入剖析，遵循了《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》中对智能制造系统架构的定义，从生命周期、系统层级、智能功能3个维度统筹考虑，归纳为“智能+制造”2个维度来解释智能制造的核心组成，进一步分解形成设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10大类核心能力要素，并对每一类核心要素分解为域以及五级的成熟度要求。如图2-1示。

（二）模型架构与能力成熟度矩阵

模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。维度、类和域是“智能+制造”两个维度的展开，是对智能制造核心能力要素的分解。等级是类和域在不同阶段水平的表现，成熟度要求是对类和域在不同等级下的特征描述。

智能制造能力成熟度矩阵是模型架构的具体实例，涵盖了智能制造能力成熟度模型所涉及的核心内容，是模型组成部件的展现。本文在充分研究中国智能制造系统架构、工业4.0参考架构模型（RAMI 4.0）、美国工业互联网参考架构，深入挖掘智能制造内涵的基础上，根据“智能+制造”两个核心维度，分解为设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10大类能力以及细化的27个要素域，对每个域进行分级，每一级别对应相应的要求，构成智能制造能力成熟度矩阵，模型架构与能力成熟度矩阵的关系如图2-2所示。

图2-2 模型架构与能力成熟度矩阵关系图

1、维度

“智能+制造”两个维度是我们论述智能制造能力成熟度模型的起点，代表了我们对智能制造本质的理解，也可以理解为OT（ 运营技术）+IT（信息技术）在制造业的应用。

制造维体现了面向产品的全生命周期或全过程的智能化提升，包括了设计、生产、物流、销售和服务5类，涵盖了从接收客户需求到提供产品及服务的整个过程。与传统的制造过程相比，智能制造的过程更加侧重于各业务环节的智能化应用和智能水平的提升。

智能维是智能技术、智能化基础建设、智能化结果的综合体现，是对信息物理融合的诠释，完成了感知、通信、执行、决策的全过程，包括了资源要素、互联互通、系统集成、信息融合和新兴业态5大类，引导企业利用数字化、网络化、智能化技术向模式创新发展。

2、类和域

类和域代表了智能制造关注的核心要素，是对“智能+制造”两个维度的深度诠释。其中，域是对类的进一步分解。

10大类核心要素相互作用才能达到智能制造的状态，其关系如图2-3示。

将各种制造资源要素（人、机器、能源等）与制造过程（设计、生产、物流、销售和服务）等物理世界的实体及活动数字化并接入到互联互通的网络环境下， 对各种数字化应用进行系统集成，对信息融合中的数据进行挖掘利用并反馈优化制造过程和资源要素，推动组织最终达到个性化定制、远程运维与协同制造的新兴业态。

战略和组织、雇员、设备、能源

设计、生产 物流、销售、服务

图2-3 核心要素间关系图

3、等级

等级定义了智能制造的阶段水平，描述了一个组织逐步向智能制造最终愿景迈进的路径，代表了当前实施智能制造的程度，同时也是智能制造评估活动的结果。

智能制造能力成熟度模型共分为以下5个等级，如图2-4示：

图2-4 智能制造能力成熟度等级

1级：规划级

在这个级别下，企业有了实施智能制造的想法，开始进行规划和投资。部分核心的制造环节已实现业务流程信息化，具备部分满足未来通信和集成需求的基础设施，企业已开始基于IT进行制造活动，但只是具备实施智能制造的基础条件，还未真正进入到智能制造的范畴。

2级：规范级

在这个级别下，企业已形成了智能制造的规划，对支撑核心业务的设备和系统进行投资，通过技术改造，使得主要设备具备数据采集和通信的能力，实现了覆盖核心业务重要环节的自动化、数字化升级。通过制定标准化的接口和数据格式，部分支撑生产作业的信息系统能够实现内部集成，数据和信息在业务内部实现共享，企业开始迈进智能制造的门槛。

3级：集成级

在这个级别下，企业对智能制造的投资重点开始从对基础设施、生产装备和信息系统等的单项投入，向集成实施转变，重要的制造业务、生产设备、生产单元完成数字化、网络化改造，能够实现设计、生产、销售、物流、服务等核心业务间的信息系统集成，开始聚焦工厂范围内数据的共享，企业已完成了智能化提升的准备工作。

4级：优化级

在这个级别下，企业内生产系统、管理系统以及其他支撑系统已完成全面集成，实现了工厂级的数字建模，并开始对人员、装备、产品、环境所采集到的数据以及生产过程中所形成的数据进行分析，通过知识库、专家库等优化生产工艺和业务流程，能够实现信息世界与物理世界互动。从3级到4级体现了量变到质变的过程，企业智能制造的能力快速提升。

5级：引领级

引领级是智能制造能力建设的最高程度，在这个级别下，数据的分析使用已贯穿企业的方方面面，各类生产资源都得以最优化的利用，设备之间实现自治的反馈和优化，企业已成为上下游产业链中的重要角色，个性化定制、网络协同、远程运维已成为企业开展业务的主要模式，企业成为本行业智能制造的标杆。

企业在实施智能制造时，应按照逐级递进的原则，从低级向高级循序演进，要注重投资回报率。企业应该根据自身的业务发展现状、市场定位、客户需求和资金投入情况，来选择合适的等级确定智能制造的发展方向。需要注意的是，并非只有最高级才是适合每个企业的最佳选择。

4、成熟度要求

成熟度要求描述了为实现域的特征而应满足的各种条件，是判定企业是否实现该级别的依据。每个域下分不同级别的成熟度要求（如图2-2示），其中对制造维及资源要素的要求是从1级到5 级，对互联互通和系统集成的要求是从3级到5级，对信息融合的要求从4级到5级，对新兴业态的要求只有第5级。