导读

GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》国家标准自2020年发布以来受到业界广泛关注。很多智能制造从业人员参加智能制造成熟度模型培训班进行系统性学习，截止2024年4月底，已累计8000余名学员参与培训并取得结业证书。有不少学员反映，虽然3天课程收获很多，但学完之后不知在工作中如何应用；还有些企业在自诊断平台上进行自诊断，但不理解成熟度模型标准条款的含义；还有些人员时间有限，无法参与为期3天的培训班，如何进行国家标准的自学习。

针对以上问题，本人结合以往培训授课经历，总结了一些学习与应用智能制造能力成熟度模型(下简称：成熟度模型)方法，希望为大家提供一些帮助。

知识背景要求

曾经有学员咨询：不是IT专业人员，不了解T技术，可以看懂智能制造能力成熟度模型么?针对这一顾虑，可能在部分条款上有一点影响，但总体上，不影响对成熟度模型的理解。虽然模型中包含一定的IT技术，特别是在“网络”、“信息安全”、“集成”、“数据”等能力子域，以及其他能力子域的四级、五级条款需要IT知识，但只要多查看相关技术资料，技术原理大致可以理解。

然而，对于一些未去过制造企业的人员，即使从事IT工作(比如互联网应用开发人员),但对制造企业生产相关业务不了解，反倒会影响对成熟度模型的理解。

企业开展智能制造的目的是提升制造业务活动管控能力，想要提升的前提，应先了解企业当前制造业务如何运转，提升的需求在哪里，再去想用哪些智能技术手段实现，而对于高等级智能制造建设需求，还需了解行业生产工艺流程与关键工序装备运行。

因此，在成熟度培训班授课时，每个能力子域会经常用一定时间先讲清生产各职能业务活动，为学员补齐业务认知的短板，将智能技术应用的业务场景先描绘清楚。

01 等级

智能制造能力成熟度模型的五个等级，可看作是企业开展智能制造经历的五个发展阶段。企业经历的这些阶段不是像登台阶一样，一跃迈过，而是像爬一个缓坡，在长期的智能制造建设日积月累下，潜移默化实现智能化发展阶段的平滑过渡，智能技术导入带来的业务变革，纵向提升、横向拓宽了企业制造能力。

模型的等级特征提炼了企业各发展阶段智能制造的通用特征。

大多数企业的智能制造历程，从创立初期业务管理大量应用电子表格(一级)到上线信息系统，生产现场从手工装备到半自动、自动化装备，通过智能化技术规范生产管理与生产作业执行(二级)。随着信息系统增多、数字化装备增多，为打破信息交互壁垒，促进跨业务协同，提升业务流转响应能力，企业开展信息系统集成、设备集成活动(三级)。

很多企业在这一阶段后期智能化建设停止不前，感觉所有业务都已经数字化覆盖，信息全部贯通，没有新的项目可实施；而这一阶段更需要用户侧，基于数据分析实现日常信息到工业知识的沉淀与积累，智能制造建设从构建知识的复用与决策环境入手，并将隐性的知识和经验转换为显性的数据分析模型，用于生产过程工艺、质量、计划、资源的优化与预测(四级)。而以上提到的规范、集成、优化，分别是成熟度模型二级、三级、四级的等级特征。

02 能力子域

成熟度模型包含的20个能力子域，可以分为两部分，一部分是推进智能制造建设的基础共性资源与保障，即“人员”、“技术”、“资源”,另一部分是围绕产品从设计到生产的主要“制造”活动。第一部分的业务职能与企业统筹运营管理及智能制造责任与推进职能相关，第二部分围绕企业订单交付、产品价值实现的业务职能相关，其能力子域分别对应企业的生产相关业务部门。

03 业务活动

在能力子域之下是各等级的成熟度条款要求，这里标准隐含了一层结构——业务活动。

举例

“工艺设计”能力子域的三级包含a)b)c)d)共4个条款，这4个条款分别对应“工艺设计环境”,“工艺知识管理”、“工艺仿真应用”、“工艺设计业务协同”4项业务活动，再看“工艺设计”能力子域的四级也有a)b)c)d)4个条款，同样也分别对应以上4项业务活动。因此，在各等级条款要求之上抽象出这层维度，即业务活动维度，理解这层维度有助于后续深入学习成熟度模型。

成熟度模型学习方法

成熟度模型提供了层级的、具体的、实操的智能制造建设方向指引，各能力子域条款涵盖的信息量大，部分条款文字描述简洁，不是很容易理解。有些人读完以后感觉都懂了，但又感觉很模糊，或想象不到应用场景，以及不知道模型如何应用。这里提供一些学习方法和应用思路，分别是：

思为何识需求

逆向看定目标

分阶段明路径

重关联促协同

柔性扩建完整

01 思为何识需求

成熟度模型表面上指导如何进行智能制造建设，但究其背后，每项条款都是在解决生产业务中遇到的问题。因此，在理解条款要求基础上，不乏思考下，为何会设置这样的要求?

由此也引导企业，在开展智能制造建设之前，应把解决的“问题”明确好，把“为何”要做思考清楚，这要比建设过程更重要。思考“为何”就是识别需求，把握关键建设要点。对于有些建设项目企业未必是需要的，或者不是急迫的，不必盲目投入建设；还有些项目有潜在需求，但企业未真正意识到。

举例

成熟度模型“装备”子域三级b条款，“应建立关键工序设备的三维模型库”。很多企业表示，暂时没有装备五级a条款的“数字孪生”需求，不必积累装备的三维模型。然而，装备的三维模型还有其他应用点，如“工艺设计”三级c的工艺仿真要求，仿真时需要装备、生产环境的三维模型。同时，部分大型复杂装备的维修，为了解装备内部结构，定位故障部位，判断故障影响，也需要三维模型的支持；部分流程行业，装备的三维模型用于新员工培训，了解装备生产工艺流程与工作机理。

此外，企业为提高生产质量、效率，降低能耗，对生产装备进行技术改造活动也需要装备的三维模型。很多企业引进国外的生产装备，供应商只允许使用装备，不允许改造，企业也不敢改造，在装备自主可控方面受制于人。所以，“装备”三级b条款，从侧面上，也是鼓励企业具备一定的装备研发、改造能力。随着企业向四级、五级行业龙头发展，生产装备的智能程度与工艺先进性要保持领先地位，需要与装备厂商联合研发，甚至靠企业自身探索。

02 逆向看定目标

在学习能力子域各等级条款时，通常采用从低等级到高等级的正向查阅方式，这也与企业智能制造建设逐级提升相一致。

一些行业龙头企业，已具备一定智能制造成果，在制定长期智能制造战略规划时，缺少可参考的对象，难以确定建设目标。这时不妨查看成熟度模型较高等级的条款要求，先确定未来建设目标，再逆向进行建设。

举例

企业提出未来向大规模定制生产方式转型发展。结合成熟度模型，以五级a条款“建立产品个性化定制平台，具备个性化定制的接口与能力”,作为“产品设计”智能化建设目标。这就需要将外部个性化需求与内部产品配置构型打通，建立产品BOM数据、数字化模型的自动转换接口。而建立“接口”的前提，是在产品设计过程形成“参数化、模块化”设计方式，即将产品切分为可独立个性化配置的子模块，并建立产品参数化设计模板，实现子部件参数化尺寸驱动与模型生成，即“产品设计”能力子域四级a要求。而实现产品“参数化、模块化”设计需要积累总结相似产品的通用特征，形成产品族或产品系列的参数化设计模板，明确尺寸间的关联约束，以及可复用的产品族BOM的基础构型、三维模型等，这些“模板”、“约束”、“基础构型”都是产品设计知识，即三级a条款产品知识库的建立。

由此可见，从五级a→四级a→三级a,为实现大规模个性化定制方式的产品设计，需要建立客户端到企业端的产品个性化定制接口平台，需要建立敏捷的设计知识应用环境，以及基于信息系统的结构化设计知识沉淀。这样，企业不仅制定了智能制造建设目标，还明确了建设路径。

03 分阶段明路径

如前所述，由于各能力子域包含“业务活动”这一维度，使得各等级间同一业务活动的条款横向关联，引导企业在长期智能制造建设中分阶段、分步骤建设，并提供路径指引。这一路径不仅是指导智能制造建设的技术路径，也是企业制造业务能力提升的路径。

举例

“设备管理”子域三级d条款，针对设备运维管理业务，引导企业基于IT/OT集成敏捷处理设备故障报修、维修过程；当企业实现这一目标后，如何继续提升设备故障响应能力?四级a条款给出答案，继续引导企业提前预知设备故障发生，将故障事后响应处理变为事前预测感知，并进行应对性维护。

如何实现故障事前预测感知，四级a条款给出实现路径：“基于设备运行模型和设备故障知识库”,而这两项分别是三级a条款与三级c条款要求。设备故障的发生与设备运行信息相关(设备机构运行参数、特定产品的加工工艺参数、生产环境影响要素等),首先需要辨别哪些因素与发生故障相关，这就需要对历史设备故障事件进行分析，判断故障影响因子，对历史发生故障时，多因子运行数据进行拟合确定关联因子，分析结果也转为设备故障知识库的知识内容，即三级c条款；再对这些关联影响因子进行实时采集与监控，即三级a条款。因此，为了实现设备故障预测性维护，对故障知识的总结以及实时的设备运行模型就成为实现设备智能运维的关键技术路径。

04 重关联促协同

成熟度模型条款之间的关联，不仅体现在上述同一业务活动、不同等级的跃迁关联，还体现在同一等级内、不同业务活动间的关联协同。重视这种智能制造建设关联，让企业成为一个高效运行的有机体。

举例

采购能力子域，通过采购业务执行(三级a条款),收集供应商的供货表现信息，通过信息系统对供应商进行量化评价(三级b条款),其供应商评价表现结果又会指导供应商采购份额的分配，从而改变采购计划模型(三级a条款)。

设备管理二级c条款，在设备管理系统中实现点巡检、维护保养状态管理，就是在全面掌握设备的运行情况，为合理调整设备保养计划(二级b条款)提供完整数据支撑。

此外，不同能力子域的条款也具有相关性。

采购能力子域二级a条款要求信息系统中实现物料需求计划编排，提高编排效率，而计划与调度能力子域二级b条款，也涉及到物料计划运算，只是建设重点由物料需求计划的制订环境(通过信息系统)转移到是否考虑安全库存、BOM数量、时间等约束。

05 柔性扩建完整

智能制造能力成熟度模型作为国家标准，综合考虑各行业智能制造的通用性、普适性。然而，企业在导入、应用模型时，可不拘泥于标准条款，基于自身生产工艺特点和业务管理特点，增加一些本行业的智能制造建设重点，扩展智能制造业务活动，将智能制造体系建设完整。例如，针对多种物料的复杂投料(或装配)作业场景，在“生产作业”能力子域增加物料的投料防错校验要求。对标准未提到的业务活动进行柔性化扩展，明确特殊业务活动在各等级的建设项，完整再现业务活动的发展历程。成熟度模型培训讲师，张巍老师和宋跃武老师都曾在授课中，对国家标准条款进行柔性化扩展。

举例

针对“人员技能”能力子域，按业务活动的显性化扩展如下表所示。黑色字体为国家标准原文，蓝色字体为扩展增加内容。在“人力资源”业务方面，显性化增加高新技术应用人才、复合型人才、专家型人才团队建设需求。在“人才培养技能提升”业务方面，显性化一级基础能力要求，并补充三级、四级关于人员能力量化评估内容。在“知识管理应用”业务方面补充一级、二级关于知识的初级管理能力要求。企业也可结合业务发展需要，构建自身相应业务活动的高等级要求(五级)。

不同角色人员学习应用模型方式

制造企业人员、解决方案供应商、评估人员日常工作目标不同，在学习与应用智能制造能力成熟度模型时各有侧重点。

01 制造企业人员

对于制造企业人员，应用成熟度模型可以指导企业智能制造规划与建设，应用的前提是对成熟度模型进行系统性学习。学习的主体，不仅包含企业智能制造、IT、装备研发部门人员，更需要包含生产车间、采购、计划、仓储、设备管理等生产业务部门人员。

学习方式可以通过“为什么”来识别需求，即标准条款提到的建设项是否适合本企业应用场景?是否能够解决企业存在的问题?是否与企业未来战略目标匹配?能否对业务能力优化提出建设新需求?

企业根据业务部门提出的需求，判断已有系统环境是否支持需求实现，若不支持，再规划在哪个系统环境实现，是否需要新一代信息技术支撑，然后确定建设项目的重要度与优先级。企业智能制造建设过程中，应对照标准抓住关键实现点，不盲目求多、求全，跟踪应用成效。

02 解决方案供应商

软件解决方案供应商可利用成熟度模型优化软件产品，提供软件系统集成接口、二次开发接口，增加软件产品的适配性与可扩展能力，从聚焦软件产品功能转移到应用场景的适用性。

举例

仓储配送三级b条款，在执行物料入库上架操作时，PDA扫描物料条码后，应能自动提醒当前可存放物料的空库位的位置，而不应让库内作业人员耗时耗力到处找空的库位存放。如果软件再进行优化，针对大批量物料入库拣货作业，实现对物料上架、拣货顺序指引，最短化行走路径，还能极大减轻库内人员劳动强度，提高库内作业效率。

装备硬件解决方案供应商可结合成熟模型标准，提升装备的柔性加工与实时调度能力，开放与上层应用系统的作业程序调用接口、调度执行接口，并结合装备历史应用表现数据，增强装备自主故障预警预测能力、在线性能优化能力。

对于咨询诊断解决方案供应商，应能结合成熟度模型标准构建完整的咨询与诊断服务工作体系，针对不同访谈对象形成业务调研方案，判断并分析通过智能技术能够解决的业务问题，并汇集优秀的智能应用场景案例，供企业适宜性借鉴。

03 CMMM@评估人员

CMMM@评估人员基于成熟度模型对企业智能制造建设成果进行验证。评估人员应结合条款要求，分析从何种角度验证企业具备此项能力，需企业举证哪方面案例，提供哪些信息。对于某些正式生产环境的系统和装备，为了不影响企业正常生产，评估验证工作还要考虑间接验证方式。

举例

对于条款中“基于模型自动生成”的验证，可以从业务模型机理，模型输入输出数据在信息系统中的展示界面，自动触发操作方式及日志，系统内模型约束设置的完备性，数学求解计算公式，生成结果数据的合理性及校验等多方面进行综合判断。

此外，评估人员还需要精准把握每个条款的关键审核点，能够辨别企业当前能力水平或提供的证据是否满足条款要求，以及满足程度强弱，明确能力缺失及未来提升方向。当评估人员面对不同行业时，又能根据行业特点灵活变换验证内容，以企业达到实际建设结果为导向，不教条智能制造实现方式。

举例

采购四级a条款，对于实现协同供应链，既可以考虑标准提到的“与供应商销售系统集成”;也可以采用自建供应商协同平台，为每家供应商开通业务协同账号；或者采用VMI供应商管理库存方式，共享供应商物料库存信息。

随着企业智能制造能力提升以及智能技术的发展，智能制造能力成熟度模型国家标准也在与时俱进，不断修订完善。希望更多的制造企业学习成熟度模型，应用好成熟度模型，受益于成熟度模型。同时，也欢迎更多的智能制造从业人士参加智能制造能力成熟度培训班，以及加入国家标准的研制工作，共同探讨，交流学习。