任俊飛 吳立輝 魚鵬飛 張博暉 張中偉

摘 ?要：智能制造已經成為中國制造業(yè)的主攻方向。面向機械制造企業(yè)提出五級智能制造能力成熟度模型，從基礎資源能力、業(yè)務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續(xù)改進能力四個方面構建了智能制造能力成熟度評價指標體系，并采用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法進行企業(yè)智能制造實施能力的量化測評，從而為企業(yè)客觀診斷自身實施智能制造的能力提供理論和方法支持。

關鍵詞：智能制造;能力成熟度;等級;評價指標;模糊綜合評判

中圖分類號：TH186 文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2020）02-0055-03

Abstract： Intelligent manufacturing has become the strategic trend of China's manufacturing industry. A five-level intelligent manufacturing capability maturity （IMCM） model is proposed for mechanical manufacturing enterprises， and an IMCM evaluation index system is constructed from four aspects： basic resource capability， business activity integration capability， information integration capability and continuous improvement capability. Furthermore， based on the established IMCM evaluation indexes， a two-level fuzzy comprehensive evaluation method based on analytic hierarchy process is applied to make a quantitative assessment of the capability to implement intelligent manufacturing， thereby providing theoretical and methodological support for manufacturing enterprises to objectively diagnose their own intelligent manufacturing implementation ability.

Keywords：intelligent manufacturing; capability maturity; level; evaluation index; fuzzy comprehensive evaluation

1 概述

目前，全球產業(yè)競爭格局正在發(fā)生重大調整，新一代信息技術與制造業(yè)深度融合，工業(yè)發(fā)達國家都在加大科技創(chuàng)新力度，例如德國和美國相繼提出了“工業(yè)4.0”和“工業(yè)互聯網”戰(zhàn)略[1]。與此同時，一些發(fā)展中國家也在加快謀劃和布局，積極參與全球產業(yè)再分工，承接發(fā)達國家產業(yè)及資本轉移。中國制造業(yè)面臨發(fā)達國家和其他發(fā)展中國家“雙向擠壓”的嚴峻挑戰(zhàn)，必須加緊戰(zhàn)略部署，搶占制造業(yè)新一輪競爭制高點，化挑戰(zhàn)為轉型升級和創(chuàng)新發(fā)展的機遇。為此，中國政府提出了《中國制造2025》發(fā)展戰(zhàn)略，并把智能制造作為信息技術和制造技術融合發(fā)展的主攻方向[2]。

然而，目前國內外對智能制造的內涵尚未形成統(tǒng)一認識。以“工業(yè)4.0”、“工業(yè)互聯網”等為代表的智能制造模式都是基于發(fā)達國家已有的工業(yè)化水平提出的，而中國大多數機械制造企業(yè)在人員素質、自動化水平、管理水平等方面與發(fā)達國家存在較大差距。因此，在制造業(yè)新發(fā)展形勢下，國內機械制造企業(yè)轉型實施智能制造應先對自身的技術、管理水平進行綜合診斷，然后結合企業(yè)自身實際情況實施智能制造，并逐步實現完善。本文采用《中國機械工程技術路線圖》中對智能制造的定義，認為智能制造是研究制造活動中的信息感知與分析、知識表達與學習、智能決策與執(zhí)行的一門綜合交叉技術[3]。相應地，智能制造能力成熟度模型描述和反映了企業(yè)智能制造的核心要素、特征以及水平演進的路徑。

制造成熟度等級的概念最早由美國提出并用于軍用領域，后推廣應用至民用領域來管控技術及風險[4]。目前，國內企業(yè)為推行智能制造，圍繞智能制造能力成熟度評價已經開展了相關探索和研究，例如：張蓉君等[5]提出了智能制造評價指數標準，從“制造維”和“智能維”對河南省41家調研企業(yè)的智能制造能力進行了分析，指出河南省企業(yè)在智能維方面存在較大發(fā)展空間;于秀明等[6]從制造工程、制造保障以及智能提升三個維度綜合考慮智能制造的關鍵特征及要素，提出了整體成熟度和單項能力成熟度兩種模型，然而并未涉及成熟度等級的確定方法;中國電子技術標準化研究院主導研究，發(fā)布了《智能制造能力成熟度模型白皮書》，盡管為企業(yè)評價其智能制造綜合水平提供了可參考的指導框架，但其在機械制造企業(yè)的適用性目前尚未充分驗證[7]。因此，借鑒現有研究成果，本文提出面向機械制造企業(yè)的智能制造能力成熟度等級模型及評價指標體系，并利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法評估企業(yè)的智能制造能力成熟度，從而為企業(yè)診斷自身智能制造能力提供理論和方法支持。

2 智能制造能力成熟度等級

3 智能制造能力成熟度評價指標體系

廣義的制造過程是面向產品全生命周期的一系列生產活動集合，包括設計、生產、物流、銷售、服務等。顯然，成熟的智能制造環(huán)境下，制造過程的各項業(yè)務活動在相應基礎資源（涉及人、財、物等）的支撐下應當是充分集成和聯動的。相應地，在企業(yè)業(yè)務集成與聯動過程中，需要充分利用信息技術，強化信息融合使用能力。因此，本文從企業(yè)的基礎資源能力、業(yè)務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續(xù)改進能力四個方面來綜合評價企業(yè)的智能制造能力成熟度。進一步，為了確定各能力域影響因子，采用企業(yè)調研與問卷調查相結合的方式進行：首先在問卷設計中盡可能全面地列舉相關影響因子，然后深入不同機械制造企業(yè)，由工位、工段、生產線、車間、工廠、企業(yè)不同管理層次的人員確認各能力域的影響因子，對于累計認同度達到80%以上的因子即認為是關鍵因子[9]，進而建立如圖1所示的智能制造能力成熟度評價指標體系。

4 智能制造能力成熟度評估

建立智能制造能力成熟度評價指標體系的目的是為具體企業(yè)量化測評智能制造實施能力提供指導依據。借鑒現有決策理論技術與方法，本文利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法評估制造企業(yè)的智能制造能力成熟度。由圖1可知，評價指標難以全部進行量化計算評價。針對難以量化計算的評價指標可以采用百分制打分，進而采用模糊數進行指標量化值的評價;對于能夠量化計算的評價指標，同樣可以采用模糊數進行指標量化值的評價，從而真實反映評價指標間的相對重要性程度。

評估過程如圖2所示，主要分兩階段進行，階段一主要利用層次分析法獲取指標體系中同層同類指標的權重;階段二主要結合階段一確定的指標權重，利用模糊綜合評判對智能制造能力成熟度影響因子做出綜合評判，進而確定智能制造能力成熟度級別，評估過程的具體實施細節(jié)可以參考文獻[9]。此外，由于本文提出的智能制造能力成熟度級別分為5級，所以利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法輸出的結果LIMCM進行智能制造能力成熟度級別（GIMCM）判定的準則為：

5 結束語

面向機械制造企業(yè)，提出了五級智能制造能力成熟度模型，并從基礎資源能力、業(yè)務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續(xù)改進能力四個方面出發(fā)構建了智能制造能力成熟度評價指標體系，進而采用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法進行企業(yè)智能制造實施能力的客觀、量化測評。未來將進一步細化評價指標體系，并進行機械制造企業(yè)智能制造能力成熟度的快速評價方法研究。

參考文獻：

[1]延建林，孔德婧.解析“工業(yè)互聯網”與“工業(yè)4.0”及其對中國制造業(yè)發(fā)展的啟示[J].中國工程科學，2015，17（7）：141-144.

[2]周濟.智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J].中國機械工程，2015，26（17）：2273-2284.

[3]中國機械工程學會.中國機械工程技術路線圖[M].北京：中國科學技術出版社，2011.

[4]高原，高彬彬，董雅萍.制造成熟度管理方法研究[J].制造技術與機床，2012（3）：30-37.

[5]張蓉君，于秀明，胡靜宜.基于智能制造評價指數的河南企業(yè)智能制造能力分析[J].標準科學，2016（7）：24-27.

[6]于秀明，郭楠，王程安，等.智能制造能力成熟度模型研究[J].信息技術與標準化，2016（5）：39-42.

[7]智能制造：如何評價企業(yè)的智能制造能力成熟度？[J].智能制造，2019（Z1）：24-29.

[8]吳超，林家駿，唐斯亮，等.軍用通信裝備軟件能力成熟度模型[J].計算機工程，2005（11）：77-79.

[9]白翱.離散生產車間中U-制造運行環(huán)境構建、信息提取及其服務方法[D].杭州：浙江大學，2011.