中国智能制造能力成熟度模型的研究与应用外文翻译资料

11th CIRP Conference on Industrial Product-Service Systems

Research and Application of Capability Maturity Model for Chinese Intelligent Manufacturing

Jingyi Hua,b, Sini Gaoc,*

aSchool of economics and management,Beihang University, No.37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, 100083, P.R.China bChina Electronics Standardization Institute, No.1 East Andingmen Street, Beijing, 100007, P.R.China cSchool of Management, Xian Jiaotong University, No.28, Xianning West Road, Xian, 710049, P.R. China

* Corresponding author. Tel.: 86-29-82668383; fax: 86-29-82668383. E-mail address: 894731712@qq.com

Abstract

On the basis of theory of the Capability Maturity Model and the 'China Manufacturing 2025' plan, this paper studies the maturity model of intelligent manufacturing based on the current situation in China from three aspects: maturity level, capability factor and maturity requirements. According to the analysis results by self-evaluation platform of China Electronics Standardization Institute, the maturity of intelligent manufacturing capabilities of most manufacturing companies in China is still at Level 1 or below Level 1, and there is a lot of room to improve. copy; 2019 The Authors. Published by Elsevier B.V.

Peer-review under responsibility of the scientific committee of the 11th CIRP Conference on Industrial Product-Service Systems

Keywords: Intelligent manufacturing; maturity; model; evaluation; application;

1. Introduction

Since the concept of service-oriented manufacturing has been proposed, more and more manufacturing companies are beginning to provide customers with sustainable product service systems, in order to realize the value appreciation of various stakeholders in the manufacturing value chain.

Intelligent manufacturing is an approach that integrates intelligent decision making, processes, operations and resources based on emerging information technologies in the network, human factors and physical spaces to enhance their performance and technical capabilities. It also collaborates with other areas of the value chain of multiple enterprises.

In recent years, with the rapid development of a series of information technologies such as digitization, networking and intelligence, the manufacturing industry needs to be transformed and upgraded. However, how to improve the intelligent manufacturing capability and level of a manufacturing company depends not only on the companys

current condition, but also on the uncertainty of its subsequent development.

Research and exploration based on intelligent manufacturing of new manufacturing technologies, systems and models has created a comprehensive and profound revolution in the world. After the developed countries such as the United States and Germany successively proposed advanced manufacturing and intelligent manufacturing development strategies, China officially proposed the Smart Manufacturing 2025 Strategy in 2015.The strategy aims to solve the problem of low manufacturing levels in China. It can help to accelerate the pace of innovation and reshaping of the domestic manufacturing industry, promote the deep integration of various manufacturing industries and the internet, and promote the intelligent construction of manufacturing cons.

Scientific intelligent manufacturing evaluation models and methods can effectively guide the manufacturing industry to optimize the production structure and assist policy formulation. Or, it can accurately evaluate the intelligent process of manufacturing companies and give corresponding reasonable

2212-8271 copy; 2019 The Authors. Published by Elsevier B.V.

Peer-review under responsibility of the scientific committee of the 11th CIRP Conference on Industrial Product-Service Systems. 10.1016/j.procir.2019.05.013

Jingyi Hu et al. / Procedia CIRP 83 (2019) 794–799?

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suggestions to help business managers to make the correct decisions in time.

At present, some studies have carried out evaluation and analysis of industrial strength, potential and competitiveness from the perspective of industry level, forming a series of research results such as the manufacturing strength evaluation index system [1]. Some other researches focus on the evaluation of intelligent manufacturing companies, and research a series of evaluation models and methods on various aspects such as manufacturing capacity and service level, resource utilization and manufacturing efficiency, system layout and information performance, staff quality, corporate social and economic benefits [2]. This research mainly uses the theory of maturity model to study the development status of intelligent manufacturing in China.

Intelligent manufacturing capability is a combination of technologies, methods, and services that companies have in achieving the goal of intelligent manufacturing. Maturity stems from the measurement of the efficiency and quality of software organization production, and refers to the relative value of the research object and its optimal state. It mainly has the following two characteristics: the optimal state of the object; the current state of the object, and the gap between.

The Capacity Maturity Model is designed based on such an idea that the improvement of capabilities is a gradual and progressive process. The core idea of the Capability Maturity Model is continuous process improvement. It breaks down the improvement of capabilities into several levels, with corresponding key process areas at each level. The company has reached a level when the certain level of key process areas are all completed. According to these steps, the companys intelligent manufacturing capabilities are constantly improving, step by step.

The existing maturity model t

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附录A 译文

中国智能制造能力成熟度模型的研究与应用

摘要

本文以能力成熟度模型理论为基础，结合“中国制造2025”计划，从成熟度水平、能力因素和成熟度要求三个方面研究了基于我国国情的智能制造成熟度模型。根据中国电子标准化研究院自评平台的分析结果，中国大多数制造企业的智能制造能力成熟度仍处于1级或低于1级，还有很大的提升空间。

关键词:智能制造;成熟;模型;评估;应用程序

1.介绍

自服务型制造的概念提出以来，越来越多的制造企业开始为客户提供可持续的产品服务体系，以实现制造价值链中各利益相关者的价值增值。

智能制造是以网络、人因、物理空间等新兴信息技术为基础，整合智能决策、流程、运营、资源，提升绩效和技术能力的一种方式。它还与多个企业的价值链的其他领域进行协作。

近年来，随着数字化、网络化、智能化等一系列信息技术的快速发展，制造业亟需转型升级。然而，如何提高制造企业的智能制造能力和水平，不仅仅取决于企业自身同时也对其后续发展存在不确定性。

基于智能制造的制造新技术、新系统、新模式的研究与探索，在世界范围内引发了一场全面而深刻的革命。继美国、德国等发达国家相继提出先进制造和智能制造发展战略后，我国于2015年正式提出智能制造2025战略。该战略旨在解决中国制造业水平低的问题。有利于加快国内制造业的创新与重塑步伐，促进各制造业与互联网的深度融合，促进制造业综合体的智能化建设。

科学的智能制造评价模型和方法可以有效指导制造业优化生产结构，辅助政策制定。或者，可以准确地评价制造企业的智能流程，并给出相应的合理的评价建议帮助业务经理及时做出正确的决策。

目前，有研究从产业水平的角度对产业实力、潜力和竞争力进行了评价分析，形成了制造业实力评价指标体系[1]等一系列研究成果。还有一些研究侧重于智能制造企业的评价，从制造能力与服务水平、资源利用与制造效率、系统布局与信息绩效、员工素质、企业社会经济效益[2]等多个方面研究了一系列的评价模型和方法。本研究主要运用成熟度模型理论对我国智能制造发展现状进行研究。

智能制造能力是企业为实现智能制造目标所拥有的技术、方法和服务的结合。成熟度源于对软件组织生产效率和质量的度量，是指研究对象的相对价值及其最优状态。它主要具有以下两个特点:对象的最优状态;对象的当前状态，和之间的间隙。

能力成熟度模型的设计基于能力的提高是一个渐进的过程。能力成熟度模型的核心思想是持续的过程改进。它将功能的改进分解为几个级别，每个级别上都有相应的关键过程域。当某一层次的关键过程领域全部完成时，公司已经达到了一个水平。按照这些步骤，公司的智能制造能力正在逐步提高。

现有的成熟度模型理论主要包括软件能力成熟度模型、项目管理成熟度模型、制造成熟度模型、智能电网能力成熟度模型、工业4.0就绪和罗兰贝格模型。

软件能力成熟度模型是卡内基梅隆大学软件工程研究所在1987年开发的一种方法。它可以用来评估软件承包商的能力，并有助于提高软件质量[3]。

项目管理成熟度模型的基本概念是将项目管理层次从混沌到规范再到优化分为五个层次。组织项目管理成熟度模型、项目管理成熟度模型K-PMMM、项目管理成熟度模型FMS-PMMM是[4]领域中比较知名的模型。

制造就绪水平是基于美国国防部[5]定义的技术就绪水平的概念。该系统不仅科学地衡量制造技术的成熟度，而且有助于制造企业规避技术风险。

智能电网能力成熟度模型是全球智能电网联盟建立的一种管理工具。该模型从技术、客户、战略管理与监督、组织结构、价值链整合、社会与环境，电网运营和资产管理[6]。

工业4.0就绪(industrial 4.0 Readiness)是德国机械设备制造商联合会(German Federation of Machinery and Equipment Manufacturers)通过问卷分析建立的成熟度模型。该模型可以帮助确定当前德国机械制造行业处于工业4.0的哪个阶段。为工业4.0的成功实施提供了必要条件，解决了需要相应修改[7]的问题。

罗兰贝格模型，又称罗兰贝格工业4.0就绪指数，是由罗兰贝格咨询公司提出的。运用产业卓越性指标和价值网络指标将欧盟成员国划分为4个等级[8]。

2.中国智能制造能力成熟度模型

2.1智能制造系统架构

智能制造系统体系结构给出了系统中的基本要素及其属性。并解释了系统要素之间的关系和演变。目前世界上流行的智能制造架构模型包括工业4.0参考架构模型、美国NIST智能制造生态系统、中国智能制造系统架构、日本产业价值链倡议联盟智能制造参考架构、法国国家制造创新网络。

中国智能制造系统架构是从生命周期、系统层次、智能功能三个维度构建的，如图1所示。生命周期是设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互关联的价值创造活动的集合。系统层包括设备层、控制层、车间层、企业层和协作层。智能功能包括资源元素、互联、系统集成、信息融合和新兴业务[9]。

合作企业

车间

单位

设备

资源元素设计、产品物流、销售

互连

信息融合

和分享

系统集成

新业务

模式

聪明的

特征

服务

生命周期

系统层次结构

图1 智能制造系统架构

2.2智能制造能力成熟度模型

根据上述提出的智能制造系统框架，智能制造能力成熟度模型可以从智能功能、生命周期和系统层次三个维度综合考虑，归纳为“制造 智能”两个维度。其中，制造维度由设计、生产、物流、销售和服务组成，智能维度由资源要素、互联互通、系统集成、信息融合和新业务模式组成。

一些第三方评估机构和智能制造系统解决方案提供商可以从智能制造能力成熟度的角度为制造企业提供现场评估服务。通过模型，可以帮助制造企业了解自己目前的制造能力和改进方向。

本文主要采用文献研究法、专家问卷调查法、头脑风暴法和德尔菲法来构建指标体系。

该模型由成熟度级别、能力要素和成熟度需求组成。能力元素包括能力域和子域，如图2所示。成熟度级别定义了企业智能制造能力应达到的级别。能力要素提高了智能制造能力成熟度水平的关键方面。成熟度需求指定了能力要素在不同成熟度级别应满足的具体条件。

图2 模型组成

在该模型中，成熟度等级分为第一级(规划级)、第二级(规范级)、第三级(综合级)、第四级(优化级)、第五级(领先级)五个等级，如图3所示。

图3 成熟度级别

第一级的内容主要是指企业开始规划实施智能制造的基础和条件，对核心业务进行流程化管理。第二级内容是企业采用自动化技术和信息化技术对核心设备和服务进行改造和标准化，有利于实现单一服务的数据共享。第三层包括企业设备和系统的集成，实现企业间的数据共享。第四层是对客户、资源和制造进行数据挖掘，形成一定的知识和模型，有助于实现对核心业务的准确预测和优化。第五层次表明，企业应在模式的基础上继续驱动业务优化和创新，为实现产业链协同，衍生新的制造模式和商业模式。

该模型的能力元素包括员工、技术、资源和制造，如图4所示。该图反映了员工将技术和资源应用到制造过程中，增强企业智能制造能力的过程。员工的能力要素包括组织战略和员工技能。技术的能力要素包括三个能力域:数据能力、集成能力和工业信息安全能力。资源的能力要素包括设备和网络。制造能力要素包括五个能力领域:设计、生产、物流、销售和服务。

在制造领域，我们的模型还具有基于制造服务全过程的详细能力子领域。设计的能力子领域包括产品设计和过程设计。生产能力的子领域包括采购、计划和调度、生产操作、设备管理、安全和环境保护、仓储和配送以及能源管理。物流和销售没有能力的子域。服务的能力子域包括客户服务和产品服务。在该模型的实际应用中，能力域的组成可以稍有改变。企业可以根据自己的业务特征修改能力域。

图4 元素的能力

成熟度要求阐述了从规划级到领先级五个成熟度级别的具体内容，对应于能力要素下的不同能力域和能力子域。雇员的成熟度要求如表1所示。

表一：对员工的成熟度要求

能力域

一级

二级

组织战略

a)应当具有发展智能制造业的远见

b)应当对发展智能制造业所需要的资源有一个计划

a)制定智能制造发展战略，对组织结构、技术架构、资源投入、人员配备等具体实施规划。

b)明确智能制造负责部门和各关键岗位人员，明确各岗位工作职责

个人能力

1. 应当充分意识到智能制造的重要性
2. 应该培养或介绍用于发展智能制造所需要的人才

a)具备智能制造规划能力的个人或团队

b)人员应该掌握它的技能基础,数据分析,工业信息安全,系统操作和维护、设备维护、编程和调试,等

c)应制定适当的培训系统智能制造业人才、绩效考核机制等,使员工能够获得新的技能和资格有效满足企业智能制造发展的需要

三级

四级

1. 应监测和评估的实现智能制造策略,并通过测试和持续优化策略的调整和战略指标相关性
2. 应当建立一种机制来优化后结构的适用性和定期评估文章结构和工作职责,并实现结构优化和调整后根据后评价结果。
3. 应该要有创新的管理机制，不断开展与智能制造相关的技术创新和管理创新
4. 建立知识管理系统，通过信息技术管理人员贡献的知识和经验，并结合智能制造需求进行分析和应用
5. 应建立知识管理平台，实现人员知识、技能和经验的沉淀和传播
6. 应该将人们的知识、技能和经验数字化，并通过软件实现

五级

技术成熟要求公司至少拥有能够在数据层面上进行手工数据收集和数据分析。如果企业能够利用传感器技术和信息系统进一步实现数据和分析结果的在线共享自动化，企业基本满足了第三级成熟度的要求。装备和系统的一体化也是技术成熟的一个特征。成熟的技术集成应该通过企业服务总线和运营数据存储系统来整合业务活动。此外，工业信息安全也有日益成为企业技术中的一项重要任务。成熟的工业信息安全技术要求工业网络部署具有深度数据包解析能力的安全设备;在工业企业管理网络中，企业应采取具有自学习、自优化功能的安全防护措施。

资源成熟度要求主要从设备和网络两个层次考虑。在设备方面，关键工序使用自动化或数字化设备是企业具备智能制造能力的基本条件。此外，关键工艺设备应具有标准的通信接口，并支持主流通信协议。关键过程还应具有人机交互功能，如数据管理、模拟处理和图形编程。同时利用远程监测和远程诊断技术实现故障预警。在网络方面，企业应实现工业控制网、生产网的覆盖，并具备远程配置能力，包括但不限于带宽、规模、关键节点的扩展功能和升级功能。目前的理想状态是建立分布式工业控制网络，基于软件定义网络的敏捷网络，实现网络资源的优化配置。

制造的成熟需要围绕设计、生产、物流、销售和服务的五个能力领域。首先，在设计层面，企业应根据客户需求搭建产品定制平台，建立产业知识库，实现智能化设计。在生产方面，无论是早期的采购和计划，还是后期的分配和管理，实时监控和独立决策都是衡量企业制造能力成熟度的重要指标。在物流能力和销售能力方面，企业应尽可能建立位置跟踪和预测系统，最终实现对物联网、大数据等下一代信息技术的有效利用，降低物流成本，提高客户满意度。服务能力主要包括对客户和产品的服务能力。基本的客户服务能力包括制定客户服务规范，并及时将客户信息反馈给设计、生产或销售部门。而通过建立客服平台和客服信息库，企业可以实现自我学习，主动为客户提供精准服务。产品服务主要为故障诊断和运维服务，最终通过搭建云平台实现产品的生命周期管理。

3.案例研究

根据《智能制造能力等级要求》(国标计划No. 20173534- T-339)和《智能制造能力等级评定》《方法》(国标计划号2017336 - t -339)两项国标，电子标准学会通过自评价平台为制造企业提供智能制造能力成熟度自评价服务。有关统计数字如下。

截至目前，该模型已应用于江苏、山东等重点地区的自我评价，参与企业4235家，有效数据2037份。

区域分布如下:

图5 各地区参与自我评价企业情况统计

根据国民经济行业分类(GB / T 4754 - 2017),企业参与自我评价包括通用、专用设备制造业、轻工制造业,纺织工业,石油和天然气的开采,运输设备制造业、建筑材料制造、冶金制造、计算机、通信和其他设备运输设备制造业、食品制造业、其他制造业,制药制造业，各行业自我评价公司数量如下:

图6 各行业参与自我评价企业情况统计

根据该标准的要求，将自我评价结果从低到高分为1-5个等级。

成熟度等级

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