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智能制造能力成熟度评测 智能制造能力成熟度模型

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智能制造能力成熟度模型(智能制造能力成熟度评估)
本文主要探索产业转型升级过程中需要的成熟度评价方法，分为上、中、下三部分 。第一部分分析了德国、美国和中国的一些有代表性的评价模式 。中间部分提出了评价模型的改进；第二部分结合具体评价实践，以提升企业核心竞争力，实现可操作性落地 。本文是第一部分 。
进入成熟世界 。在新一轮的转型升级中，中国的制造工厂首先面临一个需要回答的问题:什么样的制造能力可以被称为智能制造？以此为参考，我们目前的制造能力是什么水平？这就是所谓的SMRA(智能制造能力成熟度/就绪性评估)或智能制造能力就绪性评估(以下简称成熟度评估) 。
目前，智能制造/工业四大能力的各种成熟度评价模型(以下简称成熟度模型)层出不穷，包括学术/工业机构开发的一些模型，以及公司根据自身理解和技术背景推出的一些模型 。目前这些车型基本都是德国和美国引进的 。在他们工作的基础上，2016年9月，中国电子技术标准化研究院提出了《智能制造能力成熟度模型》白皮书1.0版 。在过去的一年中，成熟度模型的研究领域发展迅速，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还推出了《企业智能制造核心能力评价参考模型》，给出了更详细的描述 。
在这个领域，因为第一，智能制造能力的定义不一致；第二，成熟度评估方法的科学性和系统性 。而且都是基于各自国家/公司的基本情况，导致各种车型水平参差不齐，使得国内智能制造领域不一致 。
成熟度模型成熟度模型是对一个组织在特定领域持续改进的能力发展程度的度量 。成熟度越高，组织在该领域化错误为进步的能力越强 。成熟度模型基本上是一种定性分析，将成熟度从低到高分为几个层次 。低水平通常是高水平的基础，不能跳跃式发展 。
成熟度模型是一个指导性的模型构建 。基于它衍生出各个领域不同的成熟度模型，包括:能力成熟度模型、绩效管理成熟度模型、业务流程成熟度模型、质量成熟度模型、供应链成熟度模型等 。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，最早是由美国卡内基梅隆大学在美国国防部支持下成立的软件工程学院SEI开发的 。其目的是协助美国国防部和其他政府单位进行重要的软件外包操作，并作为分析软件供应商开发能力和选择合格软件承包商的工具 。
流派广播基于CMMI建立了智能制造能力成熟度模型 。虽然一些工业国家和组织推出了自己的智能制造/工业四能力成熟度/准备度模型，但其基本思想和方法并无不同，都包含了智能制造/工业的四个参考模型、能力成熟度模型和测量定义 。不同的是对智能制造/工业四种能力的理解和侧重点不同，评价内容也不同 。
目前，成熟度模型主要有两种类型:由技术联盟或协会发布的，或由公司发布的 。它们是:
1.行业IV成熟度指数，2017年，推出Acatech
2.企业智能制造核心能力评价参考模型，2017，CCID软件测评中心；
3.智能制造系统就绪性评估《智能制造系统就绪性评估预研究报告》，美国标准与技术研究所NIST 2016年发布(但不代表NIST官方观点)；
4.《智能制造能力成熟度模型1.0白皮书》，2016，中国电子技术标准化研究院；
5.工业四/数字化运营自评，2016，普华永道德国；
6.IMPULS-工业IV准备，2015年，VDMA和亚琛工业大学(RWTH Aachen)启动；
7.中小企业执行工业四大指导原则 。2015年，VDMA出版社上线；
8.互联企业成熟度模型，2014，罗克韦尔公司；
图1:各型号发布，来源:作者自画 。
此外，德国IPRI和IPH的4.0 Ready模型(德语版)还在开发中，很多小规模的模型，如上澳洲应用科技大学德语版的I4.0 Reifegradmodell正在开花 。
最新的德国流派ACA的工业4成熟度指数，请参考评估你的工业4.0 |成熟度指数三部曲 。在处理新领域的这些新指标时，必须仔细考察其依据和方法 。首先，Acatech行业四成熟度指数的副标题是:公司数字化转型的管理 。换句话说，本文将工业IV定义为数字化转型 。工业是否等于数字化，在什么情况下等于数字化，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，实现从产品研发到生产到客户服务到市场变化的快速响应 。因此，该指数被定义为工业IV大类下的“如何引导企业成为敏捷型、学习型企业” 。
再次，原文中简单提到的成熟度指数的行业四参考模型，是德国版的《生产企业的战略与管理》，第一本《生产与管理手册》中的“生产与管理框架”，它将企业内部分为企业结构、企业流程、企业发展三个方面 。
基于这三个方面，将企业框架分为四个结构方面:资源、信息系统、文化和组织结构；每个结构面两个原则性的企业发展方向；每个发展方向从属于几个能力评估项目 。
业务流程分为五个功能领域:开发、生产、物流、服务、营销和销售 。根据数字化转型的阶段模式，成熟度可分为六个层次:计算机化、互联化、可视化、透明化、预测能力和完全适应 。这四个结构面、两个原则发展方向/每个结构面、五个功能域、六个能力水平组合起来，就形成了企业行业四个成熟度等级的评价指标(一个很笼统的说法是“23456”) 。
评价的具体实施方法简单来说就是:从四个结构方面对每个企业的数字化成熟度(行业IV成熟度)进行评价，每个结构方面有两个评价原则，每个评价原则又有几个绩效评价项 。每个评估项目在五个职能领域的六个数字化转型阶段进行检查和评估 。详情见图2 。
图2:2的模型框架:Acatech的行业四成熟度指数
总的来说，Acatech的模型框架很漂亮，体系很详细，还有智能制造参考模型、能力模型、评估模型，非常完整 。但四个结构面是一个通用模型，和工业4的RAMI参考模型不太相似，是通用的，但没有针对性 。评估模型的每一个阶段其实都是数字化转型的能力，这也是需要讨论的 。
美国智能制造就绪性的最新研究NIST的智能制造就绪水平(SMSRL)本质上是一个企业ICT集成就绪性的评估模型 。据说SMSRL是基于FDI的参考模型 。FDI的全称是工厂设计与改进(FDI)参考活动模式 。它也是NIST智能制造工厂设计的标准方法，主要是智能工厂设计的活动模型(如图3所示) 。
图3:参考模型3:外国直接投资活动
图3 . 3 ist展示的外国直接投资活动参考模型 。因此，SMSRL的评价对象是制造系统 。
【智能制造能力成熟度评测 智能制造能力成熟度模型】美国标准与技术研究所NIST也在研究智能制造系统的就绪性评估模型(简称NIST模型) 。就目前所知，其进度落后于德国，范围集中于制造系统，而非德国那样的工业四大或数字化企业转型 。也就是说，美国的评估模式侧重于技术手段的成熟度，而不是整个企业架构 。需要强调的是，虽然这些作品由美国NIST资助，并在NIST官方网站上发表，但NIST并不将这些作品视为其认可的公众意见或结论 。
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 。每个方面由以下一个或多个子方面进行检查:流程、人员、软件系统、输出数据格式、关键绩效指标以及关键绩效指标之间的关系 。
图4: SMS RL评估模型
测量标准如图5所示 。分为6个等级，每个等级有0-9分 。
图5: SMSRL智能制造成熟度级别
RL模型还是很粗糙，过于简单，测出来的指标也不能说全面 。虽然NIST也初步开发了智能制造参考模型(参见《智能制造系统的当前标准前景》,陆埮等 。)，SMSRL模型不是基于此，而是基于FDI活动参考模型(该模型是SMSRL的同一作者) 。但从工厂规划设计的角度来说明智能制造能力的成熟，确实是一个独特的、可借鉴的视角 。
中国能力成熟度研究进展两种模式在中国的发展值得关注 。一个是电子标准协会去年推出的能力成熟度模型 。该模型基于《国家智能制造标准体系建设指南(2015版)》中的智能制造系统架构，提出了生命周期、系统层次和智能功能三个维度，如图6所示 。对智能制造的核心特征和要素进行提炼和总结，归纳为“智能+制造”两个维度，最终以一维形式呈现，涵盖从设计、生产到资源要素、新兴业态等10大类核心能力，27个提炼领域 。在模型中，相关领域按照从低到高的五个层次(规划层、规范层、集成层、优化层和领先层)进行分级和需求 。根据用户需求的不同，可以分为整体成熟度模型和个体能力模型，如图7所示 。
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
这个模型的基本逻辑是严谨而清晰的 。文中给出了一个完整的评估案例，以说明如何在实践中应用该模型，这是其他模型所不具备的 。但本文认为该模型的设计仍存在一些问题，如图9 。
图9:企业的整体能力成熟度水平
这是原白皮书中给出的企业整体能力成熟度水平 。很清楚，所谓的“智能维度”，其实就是智能能力的一个层次 。一个基本维度有自己的层次结构，容易导致逻辑混乱 。本文认为，能力成熟度模型的维度、类和域应该是对一个企业所要评估的能力的各个方面的层次分解，而不应该具有成熟度属性 。
另外，从模型的“制造维度”来看，这是工厂的核心业务流程，但实际上，一个工厂的运营是否成熟，取决于它的“管理流程”和“支持流程”，比如标准和制度的管理、财务管理和变革管理 。模型中没有提到这些业务流程 。
另一个是中国软件评测中心推出的智能制造测评模型《企业智能制造核心能力测评参考框架》 。其参考框架从产品竞争力和供应链竞争力两个角度出发，考虑工业物联网在企业结构不同层面对精益制造的赋能，结合人和战略等其他要素的配置，综合评估企业智能制造转型的核心能力水平 。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；第二是供应链；第三是产品 。其中，对于以to C模式为主的行业，如消费品制造业，产品更新频繁，需要以用户体验为导向，及时调整产品开发和工艺流程 。所以这类产品的使用/服务环节对市场环节有反馈，在设计、工艺规划、生产工程三个环节形成快速迭代闭环 。
图10:核心能力测量的参考架构
在评价的实施上，该模型将产品生命周期和供应链各环节之间的相互作用映射到企业结构的不同层次，并引入了具有独创性的评价单元概念 。在每个测绘单元中，根据单元的拓扑结构，将传统的全面质量管理五要素“人-机-料法”扩展到成本、准时、环保的管理，旨在实现质量、成本、准时、环保的协调发展 。秉承持续改进(Kaizen)的思想，实施PDCA循环，进行具体的分析和评价，使评价内容从工厂的实际出发，体现整体可持续发展的思想，易于实施 。根据上述参考框架，该模型总结提炼出八大能力评价单元，包括30个评价模块，如图11所示:
图11:评估单元模块
模型三板斧综述基于对各种智能制造成熟度模型及相关模型的考察，智能制造能力成熟度模型应由以下要素组成:基础、智能制造的定义和参考模型)；应该给；其次是能力模型，即智能制造的能力要考察哪些要素；就是最后一个层面，也就是如何衡量能力 。
(这是三部曲的第一部 。中间部分会提出改进模型，敬请期待 。)
作者:张文浩(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、南山工学院美国创新中心课题组专家、MIIT CCID研究院智能制造特邀专家) 。致力于智能制造成熟度评价体系的研究)，本林(美国Metis工业工程公司CEO，南山工学院美国创新中心课题组专家) 。专注于数字化工厂规划、生产布局和物流设计、精益六适马咨询、中美智能制造技术交流和中国效率专题研究)
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