杜勁松， 余雅蕓， 趙 妮， 謝子昂， 費中華， 潘靜姝

(1. 東華大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院， 上海 200051； 2. 東華大學(xué) 現(xiàn)代服裝設(shè)計與技術(shù)教育部 重點實驗室， 上海 200051； 3. 浙江森馬服飾股份有限公司， 浙江 溫州 362000)

“工業(yè)4.0”“中國制造2025”推動了各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，服裝企業(yè)的智能化建設(shè)還處于起步階段。各企業(yè)智能制造能力良莠不齊，針對不同運營模式的服裝企業(yè)建立全面的智能制造能力成熟度評價模型，讓服裝企業(yè)更準(zhǔn)確地分析智能化建設(shè)效果，并根據(jù)智能制造能力成熟度指標(biāo)評分找出企業(yè)建設(shè)的短板，為企業(yè)更好地發(fā)展提供重要的借鑒意義。

能力成熟度評價模型是美國卡耐基·梅隆軟件工程研究所針對軟件開發(fā)過程和開發(fā)能力提出的一套有效的成熟度評價管理方法[1]，逐步發(fā)展成各領(lǐng)域的能力成熟度評價體系。智能制造的深入發(fā)展，推動了智能制造能力成熟度評價模型的研究，如國外的“工業(yè)4.0”就緒度模型[2]、制造或技術(shù)成熟度模型[3]、羅蘭貝格模型[4]。雖然上述評價體系均建立在智能制造背景下，但在不同領(lǐng)域的應(yīng)用中仍存在局限性。德國機(jī)器及制造協(xié)會提出的“工業(yè)4.0”就緒度模型和歐盟委員會羅蘭貝格咨詢公司提出的羅蘭貝格模型適用于評價企業(yè)的“工業(yè)4.0”發(fā)展水平與技術(shù)發(fā)展完善程度，前者適用于衡量離散型制造企業(yè)在“工業(yè)4.0”中所處的位置[2]，后者側(cè)重于評價國家級的整體制造水平[4]。美國航空航天局(NASA)提出的制造技術(shù)成熟度模型主要適用于產(chǎn)品設(shè)計研發(fā)的技術(shù)風(fēng)險評估，以及相關(guān)智能制造技術(shù)的成熟度分析，但缺乏對產(chǎn)品后期制造過程和存在的風(fēng)險進(jìn)行科學(xué)度量[5]。

國內(nèi)由中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院發(fā)布的智能制造能力成熟度評價模型[6]是一種通用的智能制造能力成熟度評價模型，針對各行業(yè)的共性指標(biāo)要素進(jìn)行評價，具有較強(qiáng)的兼容性，適用于流程型和離散型行業(yè)的智能制造水平評價，但無法充分評估各行業(yè)應(yīng)用技術(shù)特點，尤其難以滿足具有大量人工參與的復(fù)雜工藝流程的服裝制造業(yè)評價需求。

本文研究結(jié)合智能制造核心要素和服裝行業(yè)技術(shù)特點，將服裝企業(yè)評價指標(biāo)等級細(xì)分化，通過分解服裝智能生產(chǎn)的核心要素，根據(jù)企業(yè)類型評價需要對指標(biāo)進(jìn)行篩選組合，實現(xiàn)對不同類型服裝企業(yè)智能制造能力成熟度的整體或局部評估。基于各項服裝智能制造能力成熟度指標(biāo)所占權(quán)重分析，采用網(wǎng)絡(luò)層次分析法對各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行量化計算，從而構(gòu)建適應(yīng)不同類型服裝企業(yè)的智能制造能力成熟度評價模型。

1 服裝智能制造能力內(nèi)涵

服裝智能制造體現(xiàn)了服裝產(chǎn)品實現(xiàn)過程的智能化，并將信息技術(shù)貫穿于制造活動的始終，主要脈絡(luò)包括設(shè)計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)等核心環(huán)節(jié)。新形勢下的服裝企業(yè)經(jīng)營模式特點越來越突出，為了滿足不同類型服裝企業(yè)智能制造能力成熟度評價需求，將不同核心要素和不同維度指標(biāo)進(jìn)行組合，并對評價指標(biāo)要素進(jìn)行等級差異化特征描述與分值評估。

服裝制造業(yè)根據(jù)自身的行業(yè)特點，從產(chǎn)品實現(xiàn)的生命周期、服裝企業(yè)管理系統(tǒng)層級、企業(yè)智能化應(yīng)用技術(shù)等維度構(gòu)建服裝企業(yè)三維立體評價體系[7]。評價內(nèi)容包括服裝全生命周期的設(shè)計、制造、銷售、運輸、售后等；企業(yè)系統(tǒng)層級的設(shè)備層、控制層、車間層、企業(yè)層等；應(yīng)用技術(shù)的資源要素、系統(tǒng)集成、互聯(lián)互通、信息融合等[8]。

2 智能制造能力評價指標(biāo)建立

目前服裝企業(yè)經(jīng)營模式主要分為貼牌生產(chǎn)(OEM)、設(shè)計制造(ODM)、品牌制造(OBM)。OEM企業(yè)受委托品牌商進(jìn)行生產(chǎn)，企業(yè)側(cè)重于服裝加工過程信息化建設(shè)，強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)過程的人、機(jī)、料、法等要素信息化管理；ODM企業(yè)也是以品牌方委托貼牌生產(chǎn)，突出服裝的設(shè)計與研發(fā)能力，強(qiáng)調(diào)服裝數(shù)字化設(shè)計、數(shù)字化工藝設(shè)計等；OBM企業(yè)以品牌為驅(qū)動，突出企業(yè)運營管理和客戶服務(wù)能力，強(qiáng)調(diào)供應(yīng)鏈管理、客戶關(guān)系管理、市場營銷等數(shù)據(jù)分析能力。3種類型企業(yè)具有各自特點，很難按照同一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行智能制造能力成熟度評價，但是服裝產(chǎn)品實現(xiàn)過程的智能化技術(shù)是一致的。服裝智能制造能力圍繞著生產(chǎn)設(shè)備升級、管理軟件迭代、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)等環(huán)節(jié)需要分階段、分步驟進(jìn)行建設(shè)，所以企業(yè)智能制造建設(shè)是逐步完善、循序漸進(jìn)的過程，企業(yè)需要智能制造能力成熟度評價模型評估企業(yè)建設(shè)的完備程度和建設(shè)方向。

基于國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南[9]和服裝行業(yè)特點，將設(shè)計、生產(chǎn)、物流、營銷、服務(wù)等環(huán)節(jié)要素作為服裝智能制造能力成熟度一級評價指標(biāo)，通過對各制造要素的工藝特點分析得到13個組成要素作為二級評價指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上篩選出35個功能要素作為三級評價指標(biāo)，并根據(jù)各類型企業(yè)側(cè)重的應(yīng)用技術(shù)特點進(jìn)行評價指標(biāo)組合，如表1所示。表中未打√部分表示對應(yīng)工廠指標(biāo)評價中該指標(biāo)并不是重要內(nèi)容，因此該指標(biāo)將在評價組合中被忽略。

3 智能制造能力成熟度評價過程

3.1 智能制造能力成熟度表達(dá)

成熟度表示為某一評價指標(biāo)的成熟程度，即該評價指標(biāo)實際值占其成熟值的比例。服裝制造評價指標(biāo)的成熟度CIM(clothing index maturity)為某指標(biāo)的實際評價值與該指標(biāo)成熟度值之比：

CIM(L)=l/M

(1)

式中：l為某指標(biāo)的實際值；M為某指標(biāo)的成熟值。

服裝智能制造能力成熟度SCFM(smart clothing factory maturity)表現(xiàn)為表1中所述的3個級別評價指標(biāo)成熟度的加權(quán)綜合。

表1 不同類型服裝企業(yè)智能制造能力評價指標(biāo)Tab.1 Different types of clothing enterprises intelligent manufacturing capability index

(2)

式中：ωi為第i個一級指標(biāo)的成熟度權(quán)重；ωij為第i個一級指標(biāo)第j個二級指標(biāo)的成熟度權(quán)重；ωijk為第i個一級指標(biāo)第j個二級指標(biāo)的第k個三級指標(biāo)的成熟度CIM權(quán)重；i、j、k分別為各級指標(biāo)數(shù)量;CIMijk為各三級指標(biāo)成熟度。

研究SCFM的各指標(biāo)成熟度CIM的權(quán)重，采用判斷矩陣提問式設(shè)計問卷，邀請行業(yè)專家對服裝智能制造能力成熟度評價指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性和重要程度分別進(jìn)行兩兩評定，問卷針對3種類型服裝企業(yè)各發(fā)放問卷45份?；趩柧碇懈髦笜?biāo)的相關(guān)性分析，判斷出相關(guān)指標(biāo)間的權(quán)重。首先對三級智能化能力評價的35個功能要素指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)計算，得到對應(yīng)的13個二級組成要素指標(biāo)的智能制造能力成熟度，同理得到對應(yīng)的5個一級環(huán)節(jié)要素指標(biāo)的智能制造能力成熟度，最終得出服裝企業(yè)的智能制造能力成熟度。

3.2 能力成熟度評價過程

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖構(gòu)建

服裝智能制造能力評價指標(biāo)具有多維度、多元素、多關(guān)聯(lián)性、跨學(xué)科的特點，采用網(wǎng)絡(luò)層次分析(ANP)[10]能夠綜合運用定性指標(biāo)、定量指標(biāo)和專家知識，對多目標(biāo)、多層次、多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)復(fù)雜問題進(jìn)行分析和決策。ANP通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來描述評價體系內(nèi)部的指標(biāo)上下層次關(guān)系，上層為控制層由一個目標(biāo)和多個準(zhǔn)則組成，下層為網(wǎng)絡(luò)層由多種支配要素構(gòu)成。服裝智能制造能力成熟度的各評價指標(biāo)根據(jù)ANP模型上層的目標(biāo)和各準(zhǔn)則，構(gòu)建下層多個二級組成要素的支配要素組和三級功能要素指標(biāo)，如圖1所示。

圖1 服裝企業(yè)智能制造能力成熟度ANP評價模型Fig.1 ANP evaluation model for the capability maturity of smart clothing factories

本文研究借助超級決策軟件SD(super decision)實現(xiàn)對ANP的綜合評價過程。如表1所示，將評價指標(biāo)體系中的二級指標(biāo)作為元素集(cluster)，三級指標(biāo)作為基礎(chǔ)元素(node)創(chuàng)建元素集。根據(jù)判斷矩陣式問卷結(jié)果分析服裝智能制造能力評價指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，如圖2所示。用單向?qū)嵕€箭頭和雙向點劃線箭頭表示評價指標(biāo)間的影響方向，用灰色粗線框表示同1個元素集中2個元素的互相影響，圖中各級指標(biāo)內(nèi)容參見表1所示。

3.2.2 指標(biāo)量化分析

SD軟件采用4種形式(graphical、verbal、matrix、questionnaire)輸入調(diào)查問卷的指標(biāo)關(guān)系重要程度評價結(jié)果，采用任意一種輸入形式都可以得到其他3種形式相應(yīng)的數(shù)據(jù)。對所有指標(biāo)完成評價后，需對輸入結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗，所得判定系數(shù)C.R.<0.1，即調(diào)查問卷數(shù)據(jù)計算出的權(quán)重具有可接受性?；趩柧頂?shù)據(jù)SD軟件進(jìn)行一系列矩陣運算得出不同指標(biāo)在智能制造能力成熟度模型評價下的權(quán)重，運算過程如下：

圖2 指標(biāo)間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Correlation network among indicators

1)建立未權(quán)重化超矩陣?；诜b智能制造能力評價指標(biāo)權(quán)重問卷數(shù)據(jù)建立指標(biāo)間相對重要性的兩兩比較矩陣，形成代表35個三級技術(shù)指標(biāo)的35×35矩陣，其中矩陣Wij表達(dá)了j元素組對i元素組的影響。

2)建立權(quán)重化超矩陣。未權(quán)重化超矩陣只反映了三級指標(biāo)(元素)間的相對重要程度，SD軟件會基于二級指標(biāo)間的相對重要程度建立兩兩比較的元素組權(quán)重矩陣A。

式中：bNN為二級指標(biāo)N元素對元素組的重要性比較得到的排序向量。

4)極限化權(quán)重化超矩陣。由于指標(biāo)間存在著相互依存關(guān)系和反饋作用，賦權(quán)后的超矩陣仍不能準(zhǔn)確反映指標(biāo)間的重要關(guān)系，通過計算極限相對排序向量對權(quán)重化超矩陣作極限化處理：

式中：R為權(quán)重化超矩陣W的循環(huán)周期。

此極限值收斂，直至矩陣穩(wěn)定狀態(tài)。極限化后矩陣各列均相同，每列的數(shù)值即對應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重。由此得出，不同類型企業(yè)評價的準(zhǔn)則是不同的，通過各評價準(zhǔn)則的相對重要性比較，可以得出各評價準(zhǔn)則的評價指標(biāo)權(quán)重。

系統(tǒng)運算結(jié)果顯示不同類型企業(yè)分別具有各自的局部優(yōu)勢度，OBM服裝型企業(yè)的局部優(yōu)勢度較為均衡，其中設(shè)計指標(biāo)權(quán)重為0.214 242、生產(chǎn)指標(biāo)權(quán)重為0.362 259、物流指標(biāo)權(quán)重為0.057 729、銷售指標(biāo)權(quán)重為0.224 988、服務(wù)指標(biāo)權(quán)重為0.140 784。ODM型服裝企業(yè)具有突出的產(chǎn)品設(shè)計和研發(fā)能力，其中設(shè)計指標(biāo)權(quán)重為0.215 826、生產(chǎn)指標(biāo)權(quán)重為0.612 708、物流指標(biāo)權(quán)重為0.171 465。OEM型服裝企業(yè)的生產(chǎn)指標(biāo)權(quán)重為0.622 193、物流指標(biāo)權(quán)重為0.377 808，具有突出的生產(chǎn)能力。如表2所示不同類型企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)指標(biāo)權(quán)重對比。表明各類型服裝企業(yè)智能制造能力成熟度評價指標(biāo)能夠充分反映企業(yè)經(jīng)營模式特點，也充分體現(xiàn)了我國服裝企業(yè)仍以制造加工為核心的實際狀況。

表2 不同類型企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)指標(biāo)權(quán)重對比Tab.2 Comparison of index weights of production links in different types of enterprises

3.3 智能制造能力成熟度評價分級

參照中國智能制造能力成熟度模型中的計劃級、規(guī)范級、集成級、優(yōu)化級和領(lǐng)先級等5個評價等級劃分原則，服裝企業(yè)智能制造能力成熟度分為5級，即未實施智能制造建設(shè)規(guī)劃的為0分，第1級的能力要素加權(quán)評分最高為2分，第2級評分最高為4分，第3級評分最高為6分，第4級評分最高為8分，第5級評分為滿分10分。上述每個等級都是服裝企業(yè)智能化建設(shè)的必經(jīng)過程，低成熟度等級代表服裝企業(yè)智能化建設(shè)水平較低，低成熟度等級也是企業(yè)發(fā)展成高成熟度等級的必經(jīng)過程。

4 模型應(yīng)用分析

選取不同類型的服裝企業(yè)進(jìn)行模型應(yīng)用分析，在確保被訪談?wù)叱浞掷斫飧髦笜?biāo)涵義的基礎(chǔ)上，依據(jù)十分制打分準(zhǔn)則，企業(yè)未開始實施智能建設(shè)最低分0分，企業(yè)已經(jīng)最大實現(xiàn)智能建設(shè)為最高分10分，分別對位于山東濟(jì)寧的OEM服裝企業(yè)SM、吉林延邊的ODM服裝企業(yè)PF、浙江溫州的OBM服裝企業(yè)BXN進(jìn)行評價。評價結(jié)果如圖3所示，SM企業(yè)的生產(chǎn)指標(biāo)與物流指標(biāo)為低分值指標(biāo)，根據(jù)規(guī)劃級的指標(biāo)要求需要加強(qiáng)企業(yè)在生產(chǎn)和物流模塊的智能化建設(shè)，如增加自動化設(shè)備、擴(kuò)大生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集能力等。PF企業(yè)大部分指標(biāo)已經(jīng)體現(xiàn)了較高的智能制造能力，生產(chǎn)指標(biāo)與目標(biāo)分?jǐn)?shù)相差較大，其中生產(chǎn)可視化指標(biāo)和設(shè)備預(yù)檢性維護(hù)指標(biāo)需要進(jìn)一步地提升，企業(yè)資源計劃指標(biāo)和指標(biāo)得分為0，說明企業(yè)雖然有完善的信息化系統(tǒng)，但是缺乏系統(tǒng)間的集成能力。BXN服裝企業(yè)設(shè)計指標(biāo)與物流指標(biāo)處于較高的智能化水平，但需對生產(chǎn)流程和供應(yīng)鏈關(guān)系的指標(biāo)優(yōu)化。

圖3 企業(yè)指標(biāo)評價結(jié)果對比Fig.3 Comparison of analysis results of various enterprises′ indicators

基于上述服裝企業(yè)智能制造能力成熟度評價指標(biāo)的打分結(jié)果，運用式(1)和(2)計算企業(yè)智能制造能力成熟度評分。如表3所示，采用通用評價模型和本文研究評價模型分別對上述3家服裝企業(yè)進(jìn)行評價。

結(jié)果顯示：采用通用模型的評價結(jié)果均比本文研究模型的評價結(jié)果低1級，反映了服裝智能制造發(fā)展水平比其他行業(yè)相對滯后。雖然服裝企業(yè)BXN為服裝智能制造優(yōu)秀企業(yè)，但在生產(chǎn)制造方面仍比PF企業(yè)能力成熟度低，說明了服裝企業(yè)經(jīng)營模式不同，各自的重點應(yīng)用技術(shù)也不同，所以不同經(jīng)營模式的服裝企業(yè)無法進(jìn)行橫向比較，企業(yè)間可以在產(chǎn)品全生命周期的某一環(huán)節(jié)進(jìn)行比較，也凸顯了智能制造能力成熟度需要依托科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新。

表3 不同模型評價結(jié)果對比分析Tab.3 Comparative analysis of evaluation results of different models

5 結(jié)束語

本文在綜合分析了國內(nèi)各類型服裝制造企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和服裝智能制造組織架構(gòu)建設(shè)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，確立了多層級的評價目標(biāo)、維度(一級指標(biāo))、類(二級指標(biāo))和域(三級指標(biāo))，構(gòu)建了適應(yīng)不同類型服裝企業(yè)的智能制造能力成熟度評價模型。利用網(wǎng)絡(luò)層次分析法ANP建立了多目標(biāo)、多屬性綜合評價模型，能客觀地反映服裝智能制造中各指標(biāo)間的復(fù)雜關(guān)系。評價模型的運算結(jié)果能真實地反映企業(yè)整體發(fā)展現(xiàn)狀和單項指標(biāo)建設(shè)水平，幫助服裝企業(yè)快速識別自身短板，并根據(jù)經(jīng)營模式的需要，有針對性地完善企業(yè)數(shù)字化建設(shè)和智能化建設(shè)。