在全球制造业格局加速重塑的大背景下，智能制造已成为各国抢占产业竞争制高点的关键领域。智能制造通过将新一代信息技术与先进制造技术深度融合，实现生产过程的智能化、自动化和数字化，从而显著提升生产效率、产品质量和企业竞争力。据相关数据显示，实施智能制造的企业，生产效率平均提升 30% 以上，产品不良率降低 20% - 50% 。然而，智能制造的推进并非一蹴而就，企业在转型过程中面临诸多挑战，如技术选择、系统集成、人才短缺等。

为助力企业精准把握自身智能制造发展水平，明确转型路径，智能制造成熟度评估与辅导业务应运而生，在企业智能制造升级进程中发挥着至关重要的作用。

一、智能制造成熟度评估的核心价值

（一）精准洞察企业智能制造现状

智能制造成熟度评估能够全面、系统地剖析企业在人员、资源、制造、技术等多个维度的智能制造能力。通过对企业生产流程、信息化系统、设备自动化程度等方面的深入调研与分析，精准定位企业当前智能制造所处的阶段。以某汽车制造企业为例，通过评估发现其在生产设备的互联互通方面存在不足，不同生产线的设备数据无法实时共享，导致生产协同效率低下。这一精准的现状洞察为企业后续制定针对性的改进策略提供了坚实基础。

（二）为企业发展规划指明方向

基于评估结果，企业可以清晰地了解自身与行业先进水平的差距，从而科学合理地制定智能制造发展战略。例如，若评估结果显示企业处于智能制造的规划级（一级），企业可明确下一阶段的重点任务是加强信息化基础设施建设，推动核心业务流程的数字化管理。通过明确阶段性目标，企业能够有条不紊地推进智能制造项目，避免盲目投资和资源浪费，逐步提升智能制造能力成熟度等级。

（三）助力企业获取政策支持与市场认可

在政策层面，各地政府为鼓励企业发展智能制造，纷纷出台了一系列支持政策。如江苏省无锡市多个区对通过国家智能制造能力成熟度评估的企业给予不同额度的奖励，最高可达 500 万。企业获得较高的智能制造成熟度等级认证，不仅能获得资金奖励，还能在参与政府项目申报、税收优惠等方面享有优先权。从市场角度看，成熟度评估证书是企业智能制造实力的有力证明，能够增强企业在市场竞争中的公信力和吸引力，有助于企业拓展业务合作，提升市场份额。

二、智能制造成熟度评估标准体系解读

（一）国家标准的权威性与科学性

我国的智能制造成熟度评估依据 GB/T 39116 - 2020《智能制造能力成熟度模型》和 GB/T 39117 - 2020《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准。这两项标准由中国电子技术标准化研究院联合相关企事业单位共同研制，经过广泛调研、试点验证和专家论证，具有高度的权威性和科学性。标准聚焦于 “企业如何提升智能制造能力” 这一核心问题，构建了完整的评估体系。

（二）五个成熟度等级的详细阐释

规划级（一级）：企业初步认识到智能制造的重要性，开始制定相关规划。在这一阶段，企业主要致力于构建基础的信息化环境，实现核心业务流程的初步梳理和数字化记录。例如，企业可能引入了简单的办公自动化系统和财务软件，对生产订单、库存等信息进行初步的电子化管理。

规范级（二级）：企业在规划的基础上，进一步推进自动化与信息技术在生产过程中的应用。通过对核心装备的自动化改造和业务系统的升级，实现单一业务环节的数据共享和流程规范化。以某机械加工企业为例，该企业在这一阶段引入了数控加工设备，并建立了生产管理系统，实现了生产计划、加工过程和质量检测等环节的信息化管理，提高了生产效率和产品质量的稳定性。

集成级（三级）：企业开始注重系统集成和业务协同，通过对不同装备、系统的集成，打破部门之间的信息壁垒，实现跨业务流程的数据共享和协同工作。在这一等级，企业通常会构建企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）等集成化管理平台，将采购、生产、销售、物流等业务环节紧密连接起来，实现企业内部供应链的高效运作。例如，企业的 ERP 系统能够实时获取 MES 系统中的生产进度信息，以便及时调整采购计划和销售策略。

优化级（四级）：企业深入挖掘数据价值，利用大数据、人工智能等技术对生产过程中的数据进行深度分析，形成知识和模型，实现核心业务的精准预测和优化。例如，某化工企业通过对生产过程中的工艺参数、设备运行数据等进行实时监测和分析，建立了产品质量预测模型，能够提前预测产品质量问题，并通过优化生产工艺参数来提高产品质量。同时，企业还利用设备故障预测模型，实现设备的预防性维护，降低设备故障率和维修成本。

引领级（五级）：企业处于行业领先地位，基于模型驱动实现业务的持续优化创新，并实现产业链协同。在这一阶段，企业不仅能够实现自身内部的智能制造高效运作，还能够与产业链上下游企业进行深度协同，共同创新商业模式，引领行业发展。例如，一些大型汽车制造企业通过构建工业互联网平台，实现与零部件供应商、物流企业、经销商等产业链各方的信息共享和协同创新，共同打造智能化的汽车产业生态系统。

（三）四大能力要素与模型矩阵的内在逻辑

智能制造成熟度评估标准涵盖人员、资源、制造、技术 4 大能力要素。人员要素包括组织战略、人员技能等方面，强调企业要有明确的智能制造战略规划以及具备相应技能的人才队伍来推动智能制造的实施。资源要素涉及装备、网络、能源等资源的管理和利用，先进的生产装备、稳定的网络通信和高效的能源管理是实现智能制造的基础保障。制造要素涵盖生产作业、设备管理、质量控制等生产过程的关键环节，通过优化这些环节来提高生产效率和产品质量。技术要素包括数据、集成、信息安全等技术支撑，数据是智能制造的核心资产，集成技术实现系统间的互联互通，信息安全则保障智能制造系统的稳定运行。这 4 大能力要素相互关联、相互影响，共同构成了智能制造成熟度评估的模型矩阵，全面反映了企业的智能制造能力水平。

三、智能制造成熟度评估流程全解析

（一）预评估阶段：全面摸底与问题诊断

标准宣贯培训：评估机构向企业相关人员深入解读智能制造成熟度评估标准，使企业清晰了解评估的目的、内容和流程。通过培训，企业能够更好地理解智能制造的内涵和要求，为后续的评估工作做好思想和知识准备。

调研文档收集：评估人员全面收集企业的相关文档资料，包括企业战略规划、生产流程文件、信息化系统说明、设备清单等。这些文档资料是了解企业智能制造现状的重要依据，通过对文档的分析，评估人员可以初步掌握企业在各个方面的基础情况。

现场察看：评估人员深入企业生产现场，实地观察生产设备的运行状况、生产流程的执行情况、人员的操作规范等。现场察看能够直观地发现企业在智能制造实施过程中存在的实际问题，如设备老化、生产布局不合理、信息化系统应用不充分等。例如，在现场察看某电子产品制造企业时，发现其生产线上部分设备老旧，自动化程度低，且不同设备之间缺乏有效的数据交互，严重影响生产效率。

（二）正式评估阶段：严谨审核与证据收集

系统演示：企业向评估人员展示其信息化系统的功能和应用情况，如 ERP 系统的采购管理、销售管理功能，MES 系统的生产调度、质量追溯功能等。通过系统演示，评估人员可以了解企业信息化系统的集成度、数据准确性和应用效果。

现场操作：评估人员要求企业操作人员现场进行一些关键业务操作，如设备的调试、生产订单的下达与执行等，以考察操作人员对系统和设备的熟练程度以及业务流程的执行规范性。

现场察看复查：在正式评估阶段，评估人员再次深入生产现场，对预评估阶段发现的问题进行复查，同时进一步挖掘企业在智能制造方面的亮点和潜在问题。例如，对于预评估阶段发现的设备数据交互问题，在正式评估时重点查看企业是否采取了相应的改进措施以及改进效果。

评估证据收集与分析：评估人员通过多种方式收集评估证据，包括与企业相关人员的访谈记录、系统数据报表、现场照片等。对收集到的证据进行综合分析，依据评估标准对企业在各个能力子域的表现进行打分，从而确定企业的智能制造成熟度等级。

（三）评估结果发布阶段：权威认证与持续改进

评估分数与等级确定：评估组根据评估证据分析结果，给出企业的评估分数和对应的成熟度等级。评估分数的确定严格按照评估标准中的评分细则进行，确保结果的客观公正。例如，若企业在人员、资源、制造、技术等能力要素方面的综合得分达到相应等级的评分区间，则判定企业达到该等级。

证书颁发：对于通过评估的企业，评估机构颁发智能制造成熟度等级证书。证书是企业在智能制造领域取得成果的权威证明，具有较高的市场认可度和价值。

评估结果反馈与改进建议：评估机构向企业反馈详细的评估结果，指出企业在智能制造方面的优势和不足之处，并提出针对性的改进建议。企业可以根据评估结果和改进建议，制定后续的智能制造发展计划，持续提升自身的智能制造能力。例如，对于评估结果显示在数据管理方面存在不足的企业，评估机构建议企业建立完善的数据治理体系，加强数据质量管控和数据分析应用。

四、智能制造成熟度辅导服务助力企业提升

（一）辅导服务流程的系统性与针对性

项目启动：召开项目启动大会，明确项目目标、团队成员职责和项目实施计划。同时，对企业相关人员进行智能制造能力成熟度标准培训，使企业全面了解智能制造的理念、目标和评估要求，为项目的顺利实施奠定基础。

项目调研：深入企业进行全面调研，对企业的智能制造成熟度现状进行详细评估和打分。通过与企业各部门人员的沟通交流、现场观察和文档分析，深入了解企业在智能制造实施过程中存在的问题和痛点。例如，发现某企业在生产计划排程方面存在不合理现象，导致生产效率低下。针对这些问题，制定详细的改善方案，明确改进目标和实施步骤。

项目评估辅导：向企业高层汇报改善方案，获得企业高层的认可和支持。然后，指导企业按照改善方案对存在的不足之处进行改造和优化。在这一过程中，辅导团队与企业密切合作，提供技术支持和培训，帮助企业解决实施过程中遇到的问题。例如，为企业引入先进的生产计划排程软件，并对相关人员进行培训，确保软件能够顺利应用并发挥作用。

评估资料筹备：协助企业各部门准备评估所需的资料，包括制度文件、流程文档、数据报表等。对资料进行审核和确认，提出改进意见，确保资料的完整性、准确性和规范性，满足评估要求。

认证前期准备：对接专业的评估机构资源，为企业选择合适的评估机构。协助企业与评估机构进行沟通协调，制定评估计划。在评估过程中，解答企业的疑问，及时补充相关材料，确保评估工作的顺利进行。

模拟评估：组织开展模拟评估，模拟正式评估的流程和要求，对企业进行全面评估。记录模拟评估过程中发现的问题，提出针对性的改善建议。通过模拟评估，企业可以提前熟悉评估流程，发现自身存在的问题并及时改进，提高正式评估的通过率。

补贴申请协助：了解各地政府关于智能制造的补贴政策，协助企业准备补贴申请材料，指导企业申请相关补贴。帮助企业充分利用政策资源，降低智能制造项目的实施成本。例如，指导企业按照当地政策要求，准备智能制造成熟度评估补贴申请所需的材料，包括评估报告、企业营业执照、项目实施情况说明等。

（二）辅导服务的专业团队与定制化方案

专业团队构成：智能制造成熟度辅导服务通常由一支专业的团队提供，团队成员包括智能制造领域的专家、咨询师、技术工程师等。这些成员具备丰富的行业经验和专业知识，能够为企业提供全方位的辅导服务。例如，团队中的专家具有多年的智能制造项目咨询经验，熟悉不同行业的智能制造发展特点和趋势；咨询师具备良好的沟通协调能力和项目管理经验，能够有效地组织和推进辅导项目的实施；技术工程师则能够为企业提供技术解决方案和实施支持。

定制化方案制定：根据企业的行业特点、发展现状和需求，辅导团队为企业量身定制个性化的辅导方案。每个企业在智能制造发展过程中面临的问题和挑战各不相同，因此定制化方案能够更精准地满足企业的实际需求。例如，对于一家传统机械制造企业，辅导方案可能侧重于设备的智能化改造和生产流程的优化；而对于一家电子信息制造企业，辅导方案可能更注重信息化系统的集成和数据管理能力的提升。通过定制化方案，帮助企业充分发挥自身优势，克服短板，实现智能制造能力的快速提升。

五、智能制造成熟度业务合作模式与案例分析

（一）业务合作流程的高效性与协同性

需求挖掘与对接：业务团队通过市场调研、客户拜访等方式，积极挖掘企业对智能制造成熟度评估与辅导的需求。与企业进行深入沟通，了解企业的基本情况，包括企业规模、所属行业、发展战略、智能制造现状等。根据企业需求，为企业推荐合适的评估与辅导服务方案，并安排专业人员与企业进行对接。

商务沟通与合作确定：与企业进行商务谈判，明确合作方式、服务费用、项目周期、预期效果等关键事项。在商务沟通中，充分展示服务团队的专业实力和成功案例，增强企业对合作的信心。双方达成一致后，签订合作协议，正式确定合作关系。

项目实施与推进：按照合作协议和项目计划，组织专业团队开展项目实施工作。在项目实施过程中，建立有效的沟通机制，定期与企业进行沟通汇报，及时解决项目推进过程中出现的问题。同时，加强团队内部的协作与管理，确保项目按时、按质完成。例如，每周召开项目进度汇报会，向企业汇报项目进展情况，听取企业的意见和建议。

项目验收与后续服务：项目完成后，组织企业进行项目验收。根据合作协议中的验收标准，对项目成果进行评估和审核。对于验收合格的项目，为企业提供后续的跟踪服务，帮助企业巩固项目成果，持续提升智能制造能力。例如，定期回访企业，了解项目实施后的运行情况，为企业提供技术支持和优化建议。

（二）成功案例分享与经验借鉴

案例一：某汽车零部件制造企业的智能制造升级之路

企业背景：该企业是一家专业从事汽车零部件制造的企业，随着市场竞争的加剧，企业面临着提高生产效率、降低成本、提升产品质量的压力。为实现智能制造转型，企业决定开展智能制造成熟度评估与辅导项目。

项目实施过程：在项目启动阶段，辅导团队对企业进行了全面的调研和评估，发现企业在生产设备自动化程度低、信息化系统应用不充分、生产管理流程不规范等方面存在问题。针对这些问题，辅导团队为企业制定了详细的改善方案，包括设备智能化改造、信息化系统升级、生产管理流程优化等。在项目实施过程中，辅导团队与企业密切合作，提供技术支持和培训，确保项目顺利推进。经过一年多的努力，企业完成了智能制造成熟度评估，并达到了三级标准。

项目成果：通过实施智能制造成熟度评估与辅导项目，该企业取得了显著的成果。生产效率提升了 40%，产品不良率降低了 30%，生产成本降低了 20%。同时，企业的信息化管理水平得到了大幅提升，实现了生产过程的实时监控和管理，提高了企业的市场竞争力。

案例二：某电子制造企业的产业链协同创新实践

企业背景：该电子制造企业是行业内的领先企业，为进一步提升企业的核心竞争力，实现产业链协同创新，企业决定开展智能制造成熟度评估与辅导项目，目标是达到五级成熟度标准。

项目实施过程：辅导团队根据企业的需求和现状，为企业制定了以产业链协同为核心的智能制造发展方案。在项目实施过程中，企业加大了对技术研发的投入，构建了工业互联网平台，实现了与产业链上下游企业的信息共享和协同创新。同时，企业通过引入大数据、人工智能等先进技术，对生产过程进行优化和预测，提高了生产效率和产品质量。经过多年的努力，企业成功通过了智能制造成熟度五级评估。

项目成果：通过实施智能制造成熟度评估与辅导项目，该企业实现了产业链协同创新，与供应商、客户等合作伙伴建立了紧密的合作关系，共同打造了智能化的电子产业生态系统。企业的市场份额进一步扩大，品牌影响力显著提升，成为行业内智能制造的标杆企业。

六、总结

智能制造成熟度评估与辅导业务为企业提供了全面、系统的智能制造转型支持。通过精准的评估、专业的辅导和高效的业务合作，帮助企业明确智能制造发展方向，提升智能制造能力，实现可持续发展。在全球制造业向智能化转型升级的浪潮中，企业应充分认识到智能制造成熟度评估与辅导业务的重要性，积极借助这一有力工具，加快自身的智能制造步伐，在激烈的市场竞争中赢得先机。