2021年5月1日，《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020）與《智能制造能力成熟度評估方法》（GB/T 39117-2020）正式實施，自此，制造企業、主管部門、服務機構等相關方結束了“摸石頭過河”“標準基線缺失”“各地標準不一致”等窘境。兩項標準為制造企業提供智能制造水平現狀識別、改進規劃、明確路徑等一整套解決方案，也為主管部門運行監測、政策實施、招商引資等重點工作提供公正性工具。本文以標準支撐主管部門的角度出發，系統梳理了兩項標準引導的四大理念和五大典型應用場景，提出了標準推廣價值。
一、理論價值：標準的四大理念
簡單來說，《智能制造能力成熟度模型》與《智能制造能力成熟度評估方法》兩個標準相互促進、相互補充，共同構成制造企業智能制造水平提升的解決方案，由“等級+要素+成熟度要求+評估方法”構成，從應用和價值維度看，等級、要素、要求、評估方法等都有其背后的理念。
（一）等級：智能制造要分步實施
智能制造是一種先進生產方式，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力。制造企業實施智能制造一定不要想著一蹴而就，應該基于問題和價值分階段分步實施。標準以數據為核心和主線，認為企業實施智能制造可以分五個級別，規劃級（流程化管理）、規范級（數字化改造）、集成級（網絡化集成）、優化級（智能化生產）、引領級（產業鏈協同），高等級的要求涵蓋了低等級全部的要求，即前一等級是后一等級的基礎。標準引導企業先打好流程化管理、精益等基礎，再逐步對核心業務和設備改造升級，沿著數據增值方向，逐漸積累知識和模型，最終實現符合自身需求的智能制造愿景。
（二）要素：智能制造要分清主次矛盾
一是要抓P（人員）、T（技術）、R（資源）、M（制造）四大要素。智能制造是一個復雜而龐大的系統工程，涉及公司的流程、管理、人才、業務、財務等方面，標準引導企業首先要有決策層的高瞻遠矚和相應的組織結構與人才支撐，其次要回歸制造的本質，綜合考慮投入產出比，應用相應的技術并配備適宜的裝備、網絡等資源，提升企業的智能制造能力，增強核心競爭力。二是牢記制造是核心。新一代信息技術與先進制造技術深度融合，促進了新模式、新業態的發展，對于制造企業來說，降本增效提質是根本目標。新一代信息技術的進步為制造業轉型升級提供了便捷的方案和工具，但只有大數據、人工智能等技術應用到業務環節中，并帶來了效益和成效，才是標準關注的核心。
（三）成熟度要求：高等級不是所有企業的最終目標
成熟度要求是核心要素在不同等級下應滿足的具體條件，這意味著企業想要達到高成熟度等級不能有明顯的短板和缺陷，這也導致四級及以上的企業占比不到7%（來源于智能制造評估評價公共服務平臺數據）。考慮到制造企業的行業屬性、制造模式、規模、業務范圍等因素，標準引導的方向是企業找到自身發展需求的實施路徑，并不要求所有企業都以成熟度4級及以上等級為目標，制造企業不應盲目的應用新一代信息技術，還是應持續關注質量、成本、效率等核心參數，盲目的提升企業等級不符合制造業企業投入產出的要求。例如某ODM代工企業智能制造水平達到3級便已滿足當前企業的運營，甚至是行業單項冠軍，僅需符合供應鏈上下游協同要求，沒有必要投入大數據分析等一次性投入較高的產品。
（四）評估方法：標準支持拆解組合
中國是全球唯一擁有所有工業門類的國家，為滿足不同行業企業智能制造能力的評估與應用，標準通過對PTRM四大要素下能力域設置權重和支持裁剪兩個機制解決千差萬別的企業類型，權重值是通過行業專家打分和層次分析法得知，裁剪分為可選域與必選域，裁剪后權重也會按照規則進行調整。這種靈活的機制為不同行業、不同規模企業應用標準提供了路徑，也為支撐工業和信息化主管部門診斷設備、單元、車間、工廠等不同層級智能制造水平提供了標準參考。
二、應用價值：標準典型應用場景
標準作為連接政策和產業的橋梁、市場和政府的樞紐，以“無處不在”的方式發揮著重要作用。《智能制造能力成熟度模型》兩項標準及其配套的智能制造評估評價公共服務平臺，具有政府支撐屬性，在制造企業自診斷及數據展示、現場車間診斷、試點示范遴選、招商引資以及十四五目標任務實現等方面，發揮著重要的價值。
（一）公共平臺，區域體檢
基于標準開發的“智能制造評估評價公共服務平臺（c3mep.cn）”可為制造企業提供全面的自診斷，實時展示企業弱項和在行業以及全國的水平。平臺自診斷數據可幫助主管部門快速盤點區域內各企業智能制造水平，間接的了解企業高質量發展數字化轉型的量化水平。鑒于標準及評估方法的一致性，不同區域間整體和行業水平均可實現橫向對比，為主管部門提供“目標導向”“因地制宜”的扶植政策。目前，無錫市、山東、內蒙古、北京、蘇州等工業和信息化主管部門分別建立了分平臺監測本區域制造企業整體水平，無錫市自2018年建立分平臺以來，已推動4300多家規上企業開展自診斷，連續兩年頒布實施分級別的補助政策，推動區域企業高質量發展，整體水平由2018年的0.86分提升到1.27分，培育了無錫普洛菲斯和無錫小天鵝兩家國家級智能制造標桿。
（二）柔性裁剪，一致診斷
標準裁剪和權重機制，為地方工信主管部門開展智能單元、智能車間、智能工廠的診斷提供了標準和工具。當前，招投標遴選服務機構進行現場診斷的服務方式，存在機構間標準不一、人員能力各異、企業報告套娃、走馬觀花等現實監管問題。智能制造能力成熟度兩項國家標準可提供統一的診斷要求和便捷的評估工具（workbook），人員培訓后便可提供標準化的診斷服務，提供覆蓋診斷流程、診斷標準、診斷記錄、診斷結果、診斷報告全流程的標準化要求，保證企業診斷的成效。當前，部分機構已基于標準在無錫、山西、揚州、蘇州等地開展智能車間診斷活動，有效提高機構診斷的工作效率和服務質量，并衍生了新的監管措施，保障現場診斷的公正和一致性。如江蘇賽西科技發展有限公司作為監管方，基于兩項國家標準在江蘇蘇州吳江區、吳中區、昆山市，對30家服務機構進行標準化監管，保障專項資金的使用效益。
（三）項目驗收，有標可依
標準的制定是建立在協商一致的基礎上，標準研討的過程也是業界統一認識的過程。一方面，標準支撐主管部門遴選試點示范。標準為區域評選示范智能車間、智能工廠、標桿企業，培育示范工廠提供了一把標尺，有助于不同省市間試點示范的互認，平臺自診斷和標準符合性評估創新了試點示范的遴選模式，定期的平臺自診斷有助于試點示范的動態更新。另一方面，標準為技改補助、資金補助類項目的實施與驗收提供了風險保障。技術改造提升項目，鼓勵企業運用新一代信息技術對現有裝備和管理方式進行數字化、網絡化、智能化更新和改造，根據建設結果實施資金補助。兩項標準可發揮公正、公開的優勢，支撐主管部門對技改項目進行改造前評審，提升后驗證，支撐做好技改評審工作。
（四）等級采信，招商引資
招商引資往往涉及新增工業用地，同時主管部門還要破解低效工業用地清理整治的難題，標準的符合性評估結果可為“雙面夾擊”的主管部門提供解決思路。一是標準可作為招商引資的主要參考。明確企業新建工廠建設要求，將企業擬建工廠的智能制造水平與工業用地面積結合，采信建設完成后工廠的智能制造能力成熟度等級給予稅收減免或后期工業用地增加等優惠政策。二是成為鼓勵、激勵企業開展高質量建設、智能制造和數字化轉型的主要輸入。將企業當前智能制造能力成熟度水平作為企業申請新增工業用地面積的主要參考，同時評估新建工廠的建設要求與智能制造能力成熟度等級對標，作為土地轉讓資金的指標。如余杭區2017年發布文件，要求新增工業用地超過20畝的，應滿足成熟度2級要求，超過50畝且按最低限價標準70%確定土地出讓價的項目，新建工廠應滿足成熟度3級要求。達到成熟度2級的優先列入年度供地計劃。
（五）數據支撐，目標實現
依托智能制造評估評價公共服務平臺與現場評估，可有效支撐“十四五”智能制造規劃目標和重點任務的實現。一是依托平臺提升制造企業整體水平。智能制造評估評價公共服務平臺中企業自診斷數據可開展智能制造產業數據分析，實現行業對比、區域對比，分析各行業在智能制造發展過程中的優勢和短板，形成《智能制造指數分析報告》，有效支撐主管部門制定下一階段的產業扶持政策，為“鍛長板、補短板”提供定量數據支撐，促進制造業企業整體水平提升，驅動“規模以上制造業企業智能制造能力成熟度達2級及以上的企業超過50%，重點行業、區域達3級及以上的企業分別超過20%和15%。”目標的實現。二是建設基于標準符合性評估建設智能車間和標桿智能工廠。標準3級和4級符合性評估結果與智能車間和標桿智能工廠具有強耦合對應關系，廣泛開展智能制造能力成熟度符合性評估，培育地方智能車間與標桿智能工廠，建立培育庫并在重點企業和行業著重逐年提升，最終培養成國家級智能車間和引領行業發展的標桿智能工廠，有利于“1000個以上智能車間、100個以上引領行業發展的標桿智能工廠”重點行動的實現。
三、推廣價值：標準亟需推廣
（一）德國高度重視智能制造能力成熟度模型
自2015年開始，德國機械設備制造業聯合會（VDMA）發布《工業4.0就緒度模型》，解決識別德國制造業處于工業4.0哪一階段以及企業如何邁向高級階段的問題，并對234家機械和裝備工程企業調研，得出80%企業處于門外漢或初學者（對應成熟度1級及以下）、5.6%企業處于熟練級（對應成熟度3級）以上水平的結果。
2017年德國國家工程院（acatech）發布《工業4.0成熟度指數》研究報告，給出6個等級和2個域和9個子域。值得注意的是，2017年，亞琛工業大學（RWTH Aachen）專門成立“工業4.0成熟度中心”，統籌工業4.0成熟度指數的研究、評估與推廣工作，并在2018年對墨西哥制造業進行整體評估，發布《墨西哥制造公司的工業4.0成熟度》白皮書。2020年4月，又發布了《工業4.0成熟度指數（2020版）》以及配套的《工業4.0成熟度指數應用指南》，2021年3月發布了工業4.0成熟度指數的自診斷平臺（hallo-digital.com）。可見，德國對工業4.0成熟度指數的重視程度越來越高。
（二）我國智能制造整體尚處于數字化提升階段
工業和信息化部裝備工業一司于2019至2020年組織12000多家企業在“智能制造評估評價公共服務平臺”開展智能制造水平摸底，數據分析顯示，從整體看，89%的企業處于成熟度二級及以下水平，正邁向數字化階段；6%的企業處于成熟度三級，網絡化特征明顯；5%的企業處于成熟度四級以上，標桿示范效應顯現。整體來看，2020年全國制造業智能制造能力成熟度較2019年有所提升，一級以下的低成熟度企業數量減少10%左右，三級以上的高成熟度企業數量增加了8%左右。從行業看，汽車、電子、電器、醫藥、化學原料及制品等行業的智能制造能力成熟度處于排頭兵地位，紡織、通用設備制造、黑色金屬加工等行業整體水平較差。從區域來看，江蘇、山東、寧夏、湖南、安徽等地區參與度較高，其中江蘇有3800多家參加自診斷、山東有1600多家企業參與，寧夏有800多家企業參與，湖南、安徽分別有超過300家的企業參與自診斷。江蘇在產業環境、技術、資源等方面具備明顯優勢，領跑全國。從不同類型企業來看，已獲得工信部智能制造試點示范或新模式項目的龍頭企業，能力成熟度基本達到三級以上。中小企業在本次摸底中的占比達87.92%，能力成熟度大多在二級以下，是影響智能制造整體水平的主力軍。中小企業是我國實體經濟的重要組成部分，也是未來影響智能制造整體能力提升的突破點，需加強支持和培育。
總的來看，我國智能制造整體水平正向數字化階段邁進，龍頭企業發揮示范引領作用，中小企業以提質增效為主線，更多聚焦于生產制造模式轉型。
在德國研究機構和高校高度重視工業4.0成熟度、以及我國制造企業尚處于數字化補課階段的大背景下，作為我國原創的“智能制造”亟需政策大力推動，《智能制造能力成熟度模型》國家標準是立于制造企業需求，幫助企業轉型升級的理論參考和路徑引導，需產學研用各方共同努力，更好地服務我國制造業轉型升級。
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