王玉梅 張曉煒

1 引 言

智能經(jīng)濟(jì)是以和諧、效率、持續(xù)為基本坐標(biāo)，以電腦網(wǎng)絡(luò)、物理設(shè)備、人腦智慧為基本框架，以智能經(jīng)濟(jì)、智能政府、智能社會(huì)為基本內(nèi)容的增長(zhǎng)方式、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)形態(tài)。它是人工智能技術(shù)與各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域深度融合，形成人機(jī)協(xié)同、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、共創(chuàng)分享、跨界融合的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)。制造業(yè)在我國(guó)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)中占有主體地位，在智能經(jīng)濟(jì)下，新一輪的科技變革和產(chǎn)業(yè)革命的不斷發(fā)展，制造業(yè)向數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展與融合，制造業(yè)不斷研發(fā)新技術(shù)、不斷開展實(shí)行新業(yè)態(tài)模式。Shao W（2020）［1］認(rèn)為隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)的不斷改革，制造業(yè)的發(fā)展開始呈現(xiàn)出質(zhì)量效益不斷提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化的局面。智能制造的出現(xiàn)使制造業(yè)實(shí)現(xiàn)了高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變，加快了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的進(jìn)程。智能經(jīng)濟(jì)下我國(guó)的智能制造開始進(jìn)入了新的階段，從一開始的理念普及到后期的全面推廣，形成了良好發(fā)展局面。如今，智能制造已經(jīng)進(jìn)入了由高速發(fā)展的階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的階段。

智能制造的研究與發(fā)展受到了政府和各大制造企業(yè)的廣泛關(guān)注與重視，智能經(jīng)濟(jì)下智能制造在迎來(lái)新發(fā)展的同時(shí)，我國(guó)政府也為智能制造的發(fā)展出臺(tái)了相關(guān)政策文件來(lái)扶持智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，《國(guó)務(wù)院關(guān)于深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《關(guān)于深化新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《關(guān)于加快培育發(fā)展制造業(yè)優(yōu)質(zhì)企業(yè)的指導(dǎo)意見》、《關(guān)于加快推動(dòng)制造服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》、《工業(yè)和信息化部關(guān)于促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量提升的實(shí)施意見》、 《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于做好2021年工業(yè)質(zhì)量品牌建設(shè)工作的通知》等多個(gè)重要文件，這都在一定程度上推動(dòng)了智能制造業(yè)的發(fā)展，為智能制造業(yè)的發(fā)展提供了重要保障。但由于我國(guó)智能制造起步較晚，智能制造一些相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)需要保持進(jìn)口，企業(yè)的自主創(chuàng)新能力不夠強(qiáng)大，大部分地區(qū)制造企業(yè)目前還處于研發(fā)初級(jí)階段，進(jìn)入智能制造階段的企業(yè)數(shù)量較少，企業(yè)對(duì)于智能制造這一概念的理解還不夠深刻，定位與發(fā)展路徑還不夠明確。為了解決當(dāng)前智能制造存在的問題，我國(guó)出臺(tái)了《高端智能再制造行動(dòng)計(jì)劃》、《智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告》等重大戰(zhàn)略文件以及《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度評(píng)估方法》兩大國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，這些文件都在一定程度上給我國(guó)智能制造發(fā)展提供了支持與保障，在提高智能制造整體水平的基礎(chǔ)上推動(dòng)智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與進(jìn)步。智能制造產(chǎn)業(yè)包含了三大核心要素，分別是生產(chǎn)要素、技術(shù)要素、資源要素。同時(shí)，《智能制造能力成熟度模型》認(rèn)為智能制造能力可以被劃分為五個(gè)等級(jí)。在智能制造產(chǎn)業(yè)評(píng)估方面，《智能制造能力成熟度評(píng)估方法》提出了一套較為完整的智能制造能力評(píng)估方法。隨著數(shù)字化、信息化、智能化時(shí)代的到來(lái)與發(fā)展，以及智能制造與其他產(chǎn)業(yè)融合深度的加強(qiáng)，急需對(duì)制造業(yè)智能制造能力成熟度指標(biāo)進(jìn)一步系統(tǒng)地研究，以增強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用和科學(xué)的理論參考價(jià)值。

2 智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造理論研究的知識(shí)圖譜分析

智能制造在國(guó)內(nèi)研究文獻(xiàn)中數(shù)量較多，早在八十年代末，我國(guó)就提出了工業(yè)智能工程這一工程，從那時(shí)起，智能制造成為了這項(xiàng)工程的核心內(nèi)容。我國(guó)開始不斷重視制造業(yè)智能化發(fā)展，大力推進(jìn)智能制造，提高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與智能化水平。由于早期關(guān)于智能制造的文獻(xiàn)相對(duì)較少，我們選取2010年-2020年共計(jì)11年作為文獻(xiàn)檢索的時(shí)間范圍，在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）上以“智能制造”為主題搜索相關(guān)的CSSCI文章和核心期刊共計(jì)1856篇，借助Cite space軟件進(jìn)行可視化分析并獲得相應(yīng)的知識(shí)圖譜。

國(guó)內(nèi)對(duì)制造業(yè)智能制造的相關(guān)研究中的關(guān)鍵詞主要有智能制造，智能工廠，中國(guó)制造，智能制造裝備，制造業(yè)，工業(yè)4.0，中國(guó)制造2025，智能化等，并且從圖1中也可以看出，關(guān)于“智能制造”的相關(guān)研究聚類較為明顯。國(guó)內(nèi)期刊熱點(diǎn)關(guān)鍵詞聚類主要有兩大方面，其一是智能制造，它涉及了一些智能工廠，智能機(jī)床，智能制造技術(shù)，數(shù)字孿生等技術(shù)層面的關(guān)鍵詞等；其二是中國(guó)制造，它涉及的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞主要是中國(guó)制造2025，工業(yè)4.0、工信部等政策性熱點(diǎn)關(guān)鍵詞，如圖1所示。

圖1 CSSCI和核心期刊中關(guān)于制造業(yè)“智能制造”關(guān)鍵詞的知識(shí)圖譜

從CNKI中CSSCI和核心期刊文獻(xiàn)關(guān)于智能制造主題的研究領(lǐng)域可以看出，智能制造這一主題在CNKI中相關(guān)CSSCI和核心期刊的各個(gè)研究領(lǐng)域可以反映出不同的研究方向，智能制造研究領(lǐng)域中有許多不同熱點(diǎn)的關(guān)鍵詞，其中有19個(gè)關(guān)鍵詞具有突增現(xiàn)象，他們分別是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、智能制造裝備、機(jī)器人產(chǎn)業(yè)、工業(yè)機(jī)器人、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、工信部、制造強(qiáng)國(guó)、中國(guó)制造、升級(jí)轉(zhuǎn)型、chinaplas 2017、國(guó)內(nèi)外動(dòng)態(tài)、同比增長(zhǎng)、智能制造技術(shù)、華中數(shù)控、沈陽(yáng)機(jī)床、聯(lián)合體、紡織產(chǎn)業(yè)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能等。這些關(guān)鍵詞的突增時(shí)間也是不一樣的，存在著些許差距，且持續(xù)時(shí)間也不相同，會(huì)跟隨著時(shí)代政策背景以及發(fā)展趨勢(shì)的變化而產(chǎn)生不同的變化，如圖2所示。

圖2 CSSCI和核心期刊中關(guān)于制造業(yè)“智能制造”的突增關(guān)鍵詞

CNKI中CSSCI和核心期刊文獻(xiàn)在智能制造研究領(lǐng)域可以分成三個(gè)階段，第一階段是從2010年到2013年，這一階段的研究主要從智能制造，裝備制造以及制造技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行相關(guān)研究，研究范圍較小。第二階段從 2013 年到 2019年，這一階段的研究涉及領(lǐng)域開始變得廣泛起來(lái)，主要有對(duì)人工智能、智能化、政策文件等進(jìn)行相關(guān)的研究。第三階段從 2019 年到 2020 年，這一階段的研究涉及領(lǐng)域十分廣泛，研究的主體分布于計(jì)算機(jī)、創(chuàng)新能力、大數(shù)據(jù)等。可以看出當(dāng)前智能制造研究中對(duì)于智能制造指標(biāo)體系的相關(guān)研究處于前沿階段，研究相對(duì)較少，是具有廣泛前景的研究?jī)?nèi)容。如圖3所示。

圖3 CSSCI和核心期刊中關(guān)于制造業(yè)“智能制造”的研究階段圖譜

從文獻(xiàn)內(nèi)容上看，關(guān)于制造業(yè)“智能制造”的研究可以分為以下幾個(gè)領(lǐng)域：

一是，智能制造技術(shù)領(lǐng)域研究。歐美許多國(guó)家的制造業(yè)十分發(fā)達(dá)，對(duì)智能制造的研究也有很長(zhǎng)時(shí)間的歷史，國(guó)外學(xué)者對(duì)于技術(shù)層面的研究是較廣泛深入的，例如一些人工智能、制造技術(shù)、算法、控制等相關(guān)技術(shù)，Wang等（2019）［2］認(rèn)為技術(shù)是進(jìn)行智能制造的前提條件，對(duì)智能制造的發(fā)展有著十分重要的推動(dòng)作用。Rabbani主要是對(duì)工業(yè)制造過程中系統(tǒng)和軟件的仿真模擬進(jìn)行研究，提出了一套系統(tǒng)化的仿真模型及其開發(fā)步驟與方法，并將該方法在開發(fā)的過程中進(jìn)行測(cè)試。Arun Kumar在研究過程中認(rèn)為智能制造之所以能夠大力發(fā)展，離不開信息技術(shù)的支持，在制造業(yè)的生產(chǎn)流程中，可以借助網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)來(lái)提取相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，通過計(jì)算機(jī)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理為決策環(huán)節(jié)提供依據(jù)。Zimmermann主要是從管理學(xué)的角度出發(fā)，對(duì)智能制造技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行研究，研究的方面主要涉及到制造的創(chuàng)新管理、物流管理、項(xiàng)目管理等維度，并針對(duì)不同的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)進(jìn)行相應(yīng)的技術(shù)分析。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要是對(duì)智能制造理論、實(shí)踐應(yīng)用和發(fā)展路徑進(jìn)行研究。如，周獻(xiàn)中、王友友提出加強(qiáng)制造業(yè)要加強(qiáng)智能化管理和服務(wù)。岳維松等提出政府可以在很大程度上來(lái)推動(dòng)離散型企業(yè)的智能化發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化、智能化、信息化的發(fā)展。Shan等（2020）［3］認(rèn)為政府可以通過加強(qiáng)智能制造的頂層設(shè)計(jì)，重點(diǎn)突破智能制造技術(shù)并予以立項(xiàng)，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與試點(diǎn)工程的建設(shè)來(lái)促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)要素聚集，推動(dòng)智能制造技術(shù)的不斷發(fā)展與完善。

二是，智能制造能力評(píng)價(jià)領(lǐng)域研究。在智能制造能力評(píng)價(jià)的方面，國(guó)外的學(xué)者主要研究集中在制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升和制造能力的提升。Stolarick提出智能化能夠在生產(chǎn)過程中提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，并對(duì)制造業(yè)的生產(chǎn)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用了定性的方式，建立了一套評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，得出制造業(yè)智能化的發(fā)展在很大程度上依賴于信息技術(shù)的支持。Bazan對(duì)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力進(jìn)行研究，得出要想提高競(jìng)爭(zhēng)能力，就要提升企業(yè)的生產(chǎn)制造能力和完善企業(yè)的制度體系，基于這兩個(gè)重要的基本點(diǎn)，他提出了一套制造業(yè)制造能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)。Jovanovic提出在智能制造快速發(fā)展的大背景下，制造業(yè)的制造技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可以對(duì)制造業(yè)的制造能力產(chǎn)生許多不同程度的影響。Ruiz提出企業(yè)的發(fā)展要適應(yīng)智能制造生產(chǎn)環(huán)境的需要，在企業(yè)的生產(chǎn)模擬仿真過程中加入多主體系統(tǒng)來(lái)提高企業(yè)的制造能力，并運(yùn)用實(shí)際的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，采用模糊綜合評(píng)價(jià)發(fā)對(duì)制造業(yè)制造系統(tǒng)的制造能力進(jìn)行評(píng)估。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)、基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)制造、云制造等智能制造模式進(jìn)行分析研究，為我國(guó)智能制造模式的未來(lái)發(fā)展提供了新思路新方向。如易偉明構(gòu)建了智能制造指標(biāo)體系，分析了成熟度以及企業(yè)的相關(guān)能力，運(yùn)用高階張量分析的方法對(duì)制造業(yè)智能制造能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。

三是，智能制造能力評(píng)價(jià)方法領(lǐng)域研究。Chaplin JC從制造系統(tǒng)出發(fā)對(duì)企業(yè)的制造能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，提出了灰色關(guān)聯(lián)分析法、層次分析法以及PCA相結(jié)合的方法，對(duì)企業(yè)的制造能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，得出人機(jī)協(xié)作有助于企業(yè)降低成本，從而提高制造能力。我國(guó)學(xué)者提出了多目標(biāo)優(yōu)化決策模型，在對(duì)制造業(yè)企業(yè)建立生產(chǎn)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用灰色關(guān)聯(lián)分析和層次分析對(duì)制造能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。齊二石在研究我國(guó)制造業(yè)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，建立制造業(yè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在評(píng)價(jià)的過程中采用了層次分析法對(duì)各個(gè)層次的指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)，再運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)企業(yè)的成熟度進(jìn)行分析。段婕通過研究我國(guó)當(dāng)前制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)與方法，構(gòu)建了一套生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用因子分析的方法結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)生產(chǎn)制造創(chuàng)新能力進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，對(duì)得出的結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析。

3 智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度機(jī)理分析

3.1 智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度要素及影響因素

（1）智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力要素

智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力是指制造業(yè)為提高智能經(jīng)濟(jì)下綜合競(jìng)爭(zhēng)能力對(duì)其自身?yè)碛械脑O(shè)備資源進(jìn)行有效利用的一種能力，包括多個(gè)方面，如制造生產(chǎn)能力，技術(shù)創(chuàng)新能力，資源環(huán)境保護(hù)能力，研發(fā)水平、成本控制能力、質(zhì)量控制能力等，余博等（2021）［4］認(rèn)為智能制造能力無(wú)法用單純的產(chǎn)品種類、數(shù)量等來(lái)進(jìn)行企業(yè)綜合能力的評(píng)價(jià)，它是將傳統(tǒng)的制造與信息技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備與資源的合理利用，使得整個(gè)制造生產(chǎn)過程能夠更具有智能化的能力。

通過對(duì)相關(guān)的文獻(xiàn)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)制造業(yè)智能制造能力的成熟度與很多能力有關(guān)，比如企業(yè)的制造生產(chǎn)能力，技術(shù)創(chuàng)新能力，資源環(huán)境保護(hù)能力，研發(fā)水平、成本控制能力、質(zhì)量控制能力等，由于與智能制造能力相關(guān)的文獻(xiàn)相對(duì)較少，對(duì)生產(chǎn)能力、技術(shù)能力、資源利用能力提及較多，因此本文根據(jù)已有文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻率較高的幾個(gè)能力進(jìn)行檢索，為本文指標(biāo)體系的確定提供參考依據(jù)。

1）生產(chǎn)能力。智能制造生產(chǎn)環(huán)節(jié)主要是實(shí)現(xiàn)從物料采購(gòu)、生產(chǎn)計(jì)劃管理再到后期物流長(zhǎng)處環(huán)節(jié)的智能化管理優(yōu)化，是生產(chǎn)環(huán)節(jié)向柔性生產(chǎn)發(fā)展。季良玉（2021）［5］認(rèn)為生產(chǎn)能力在一般定義上來(lái)講，是指企業(yè)在一定時(shí)間范圍內(nèi)生產(chǎn)某種產(chǎn)品的最高能力，可以在宏觀、中觀、微觀三個(gè)層面對(duì)生產(chǎn)能力進(jìn)行定義，如國(guó)家生產(chǎn)能力，產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)能力和企業(yè)生產(chǎn)能力。本文所研究的對(duì)象是智能經(jīng)濟(jì)下我國(guó)的制造業(yè)智能制造生產(chǎn)能力，其主體是制造業(yè)這一產(chǎn)業(yè)所擁有的生產(chǎn)能力。同時(shí)，生產(chǎn)能力又可劃分為工程生產(chǎn)能力、技術(shù)生產(chǎn)能力、經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)能力和經(jīng)驗(yàn)生產(chǎn)能力。這些不同的生產(chǎn)能力中，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源我們可以選取經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)能力來(lái)衡量我國(guó)制造業(yè)智能制造生產(chǎn)能力水平。

2）技術(shù)能力。智能經(jīng)濟(jì)下制造企業(yè)可以通過提高技術(shù)創(chuàng)新能力、技術(shù)多元化能力、技術(shù)吸收能力等能力來(lái)提高企業(yè)整體的技術(shù)能力，制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力與智能制造能力成熟度有著十分密切的關(guān)系，蔣海兵等（2021）［6］認(rèn)為一個(gè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力可以代表該企業(yè)的智能制造能力水平的高低。葉堂林等(2021)［7］自主創(chuàng)新能力是指企業(yè)通過開展研發(fā)活動(dòng)來(lái)提高企業(yè)的技術(shù)能力，從而將研發(fā)成果推向市場(chǎng)。企業(yè)可以通過不斷的研發(fā)創(chuàng)新，形成本企業(yè)獨(dú)有的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)創(chuàng)造光明的發(fā)展前景，因此，企業(yè)持續(xù)的創(chuàng)新活動(dòng)投入和創(chuàng)新能力建設(shè)可以在提高企業(yè)價(jià)值的同時(shí)，提高企業(yè)的智能制造能力成熟度水平。

3）資源利用能力。資源要素是智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)開展智能制造的基礎(chǔ)，制造企業(yè)可以通過提高企業(yè)的信息化管理水平、智能化決策能力來(lái)提高企業(yè)的資源要素能力成熟度，楊千河（2021）［8］認(rèn)為組織管理水平的提高使得企業(yè)對(duì)組織戰(zhàn)略，組織結(jié)構(gòu)、人財(cái)物及能源等要素進(jìn)行合理的配置與策劃，實(shí)現(xiàn)了管理優(yōu)化目標(biāo)。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示，本文主要通過對(duì)能源管理問題來(lái)解釋智能制造資源利用能力，智能制造通過對(duì)能源的管理和利用，對(duì)能源進(jìn)行計(jì)劃、運(yùn)行調(diào)度、統(tǒng)計(jì)管理，借助信息化、智能化的手段對(duì)能源資源的利用進(jìn)行管理，不斷優(yōu)化能源的使用，同時(shí)，對(duì)能源消耗以及制造活動(dòng)污染排放進(jìn)行記錄，做到數(shù)據(jù)的采集與檢測(cè)。

綜上所述，智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造三大要素系統(tǒng)構(gòu)成結(jié)構(gòu)關(guān)系圖如圖4所示：

圖4 智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造要素系統(tǒng)構(gòu)成結(jié)構(gòu)關(guān)系圖

（2）智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度影響因素

智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度通常會(huì)作為制造業(yè)在智能制造能力上的一種體現(xiàn)，成熟度越高的說(shuō)明智能制造能力越強(qiáng)。黃順春等（2021）［9］在對(duì)制造業(yè)進(jìn)行智能制造能力評(píng)價(jià)過程中，成熟度評(píng)價(jià)模型可以作為評(píng)價(jià)制造業(yè)智能制造能力的基礎(chǔ)，能力成熟度模型是在確定評(píng)價(jià)維度的基礎(chǔ)上，將不同維度的類目進(jìn)行劃分從而細(xì)化到多種要素領(lǐng)域。通過構(gòu)建的模型對(duì)各個(gè)要素進(jìn)行評(píng)價(jià)，確定等級(jí)水平。智能制造能力成熟度矩陣將智能制造分成智能維和制造維，將所涵蓋的要素進(jìn)行分解，構(gòu)成智能制造能力成熟度矩陣。本文的研究對(duì)象是31個(gè)省份地區(qū)制造業(yè)，由于我國(guó)智能制造業(yè)還處于剛起步的階段，國(guó)家在智能制造的實(shí)施過程中還未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，再加上一些制造企業(yè)對(duì)于智能制造的概念還不是十分明確，企業(yè)自身定位較模糊，未來(lái)的發(fā)展方向不明晰，因此，本文通過對(duì)智能制造能力的影響因素進(jìn)行較詳細(xì)的分析，在此基礎(chǔ)上選擇合適的指標(biāo)引入到智能制造能力成熟度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，將評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行分析得出我國(guó)31省份地區(qū)制造業(yè)的智能制造能力等級(jí)排名，推動(dòng)制造業(yè)的深遠(yuǎn)發(fā)展。

1）智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度的外部因素

一是，市場(chǎng)需求因素。市場(chǎng)需求主要可以分為兩個(gè)方面，分別是市場(chǎng)需求和用戶需求，市場(chǎng)需求是影響智能制造研發(fā)設(shè)計(jì)智能化的一項(xiàng)重要因素，市場(chǎng)需求對(duì)智能制造能力成熟度的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：在用戶需求層面，只有不斷的設(shè)計(jì)出相應(yīng)的智能制造產(chǎn)品，才能滿足用戶的個(gè)性化需求，并在此基礎(chǔ)上為產(chǎn)品提供良好的用戶體驗(yàn)，與此同時(shí)能夠通過智能化管理手段分析用戶的習(xí)慣與行為，來(lái)滿足用戶的偏好。姚莉（2020）［10］認(rèn)為用戶需求層面的智能制造相關(guān)的活動(dòng)著重強(qiáng)調(diào)研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，再考慮到用戶需求的基礎(chǔ)上來(lái)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)與創(chuàng)新行為。另一方面，市場(chǎng)需求更強(qiáng)調(diào)企業(yè)的智能活動(dòng)要以市場(chǎng)為導(dǎo)向，研發(fā)更多的具有較大市場(chǎng)潛力的產(chǎn)品，提高企業(yè)的生產(chǎn)能力與市場(chǎng)占有率。朱國(guó)軍等（2021）［11］認(rèn)為以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向進(jìn)行產(chǎn)品的研發(fā)不僅在一定程度上可以滿足市場(chǎng)需求，同時(shí)還能刺激用戶需求，使得制造企業(yè)智能制造能力成熟度在提升過程中有了外在的動(dòng)力。

二是，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度因素。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度是衡量一個(gè)產(chǎn)業(yè)外部環(huán)境的關(guān)鍵維度，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度可以推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行智能化發(fā)展戰(zhàn)略，從而提高企業(yè)在整個(gè)行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)能力，在一定程度上滿足用戶的需求，提高市場(chǎng)占有率。蘇永偉（2020）［12］認(rèn)為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度的增大可以推動(dòng)企業(yè)提升自身的智能制造能力從而獲得更好的制造效果。通常而言，一個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度越高，這個(gè)行業(yè)所面臨的研發(fā)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)就會(huì)越高，因此，企業(yè)要想提高自身的智能制造能力，就應(yīng)相應(yīng)的加大對(duì)智能制造技術(shù)的創(chuàng)新與投入。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度也會(huì)影響到企業(yè)的資源配置效率，隨著競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度的增加，企業(yè)會(huì)不斷地引進(jìn)更多的智能裝備資源，將企業(yè)內(nèi)部的多余資源進(jìn)行更新與替換，來(lái)提高整個(gè)企業(yè)的資源利用效率。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度的提高有利于企業(yè)內(nèi)部相關(guān)的制造活動(dòng)在協(xié)作能力上的提升，使協(xié)作更加的緊密，同時(shí)還能提高各個(gè)制造活動(dòng)之間的協(xié)作效率，使企業(yè)在制造過程中具備更加的協(xié)同合作能力，企業(yè)在此基礎(chǔ)上更加注重資源平臺(tái)的建設(shè)與利用，取得在資源服務(wù)平臺(tái)上存在的優(yōu)勢(shì)。

2）智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度的內(nèi)部因素

一是，智能技術(shù)創(chuàng)新因素。智能制造相關(guān)技術(shù)實(shí)際上就是制造技術(shù)與新型技術(shù)、人工智能等融合形成的一項(xiàng)技術(shù)，在制造與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過程中進(jìn)行自組織、自分析與自處理，推進(jìn)智能制造技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用。制造企業(yè)在進(jìn)行智能化活動(dòng)的提升過程中，借助智能化技術(shù)提高產(chǎn)品的產(chǎn)量與質(zhì)量，提高科技成果轉(zhuǎn)化效率，制造業(yè)智能化的本質(zhì)就是實(shí)現(xiàn)智能技術(shù)的創(chuàng)新與升級(jí)，智能技術(shù)是研發(fā)設(shè)計(jì)、智能制造過程以及技術(shù)管理過程的基礎(chǔ)，比如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字化制造系統(tǒng)、建模與仿真等相關(guān)制造業(yè)在智能制造過程中所應(yīng)用到的技術(shù)，這些技術(shù)的使用可以大幅度的提高成果轉(zhuǎn)化效率，縮短研發(fā)周期。技術(shù)創(chuàng)新有利于企業(yè)在生產(chǎn)制造過程中快速識(shí)別消費(fèi)者用戶的需求，提高企業(yè)自身的信息化、數(shù)字化水平，企業(yè)的生產(chǎn)過程中，創(chuàng)新性技術(shù)的引進(jìn)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)制造過程的智能化，提高生產(chǎn)活動(dòng)的效率，改善現(xiàn)有的制造活動(dòng)，降低生產(chǎn)所需要的一系列成本，減少安全事故的發(fā)生，例如機(jī)器人技術(shù)、無(wú)線識(shí)別技術(shù)、控制技術(shù)等。在管理活動(dòng)方面，黃昶生等（2020）［13］認(rèn)為智能技術(shù)的引入可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理智能化，使各業(yè)務(wù)活動(dòng)的數(shù)據(jù)信息更加簡(jiǎn)介，減少不必要的管理活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)管理活動(dòng)高效自治，不斷地促進(jìn)研發(fā)設(shè)計(jì)過程、制造過程、技術(shù)服務(wù)過程、管理過程的智能化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)變升級(jí)。

二是，智能資源因素。胡立君等（2020）［14］認(rèn)為智能資源是企業(yè)在生產(chǎn)制造過程中所需要的儀器設(shè)備等資源，是制造企業(yè)進(jìn)行智能制造的基礎(chǔ)，對(duì)企業(yè)智能制造能力成熟的提高有著巨大的影響，能夠高效的改善現(xiàn)有的生產(chǎn)工藝，提高產(chǎn)品的生產(chǎn)效率與質(zhì)量問題，對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)工藝進(jìn)行優(yōu)化，降低生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中的能源消耗，提高智能制造效益。與此同時(shí)，智能化生產(chǎn)設(shè)備資源所具備的監(jiān)控與感知能力能夠很好的對(duì)智能制造生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控感知，通過對(duì)機(jī)器設(shè)備的智能化升級(jí)，將機(jī)器與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)連接起來(lái)，進(jìn)行更加精準(zhǔn)的生產(chǎn)活動(dòng)。

三是，智能服務(wù)平臺(tái)因素。工業(yè)化與信息化的融合使得一部分企業(yè)相繼構(gòu)建智能服務(wù)平臺(tái)，使企業(yè)內(nèi)部各系統(tǒng)能夠高效運(yùn)行，服務(wù)平臺(tái)包括與制造企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)相關(guān)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)、云服務(wù)平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等，這些不同的平臺(tái)都包含著大量的數(shù)據(jù)資源，成為潛在價(jià)值的資源驅(qū)動(dòng)因素。智能制造強(qiáng)調(diào)信息的傳遞和高效業(yè)務(wù)的進(jìn)行，在制造過程中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通。樸慶秀等（2020）［15］認(rèn)為基于大數(shù)據(jù)的智能服務(wù)平臺(tái)可以促進(jìn)企業(yè)的智能化，提高企業(yè)的生產(chǎn)制造效率，提高智能制造能力水平。可以通過定制用戶數(shù)據(jù)，提升企業(yè)智能性能，通過基于云的智能服務(wù)平臺(tái)和云服務(wù)平臺(tái)實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)信息來(lái)提供在線診斷和服務(wù)。資源共享平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了用戶服務(wù)的智能化，用戶可以快速接受產(chǎn)品的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。信息可以根據(jù)用戶需求調(diào)整其服務(wù)功能，并提供在線遠(yuǎn)程服務(wù)和維修，因此云服務(wù)是扁平化的，可以在一定程度上提高企業(yè)的智能化水平。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)能夠充分感知用戶的價(jià)值，將用戶與企業(yè)連接成一個(gè)有機(jī)的合作體系。

四是，智能交互與數(shù)字化集成能力因素。對(duì)于智能交互能力而言，萬(wàn)曉榆等（2020）［16］認(rèn)為制造業(yè)企業(yè)的智能交互能力主要表現(xiàn)在三個(gè)方面，人與設(shè)備之間、設(shè)備與設(shè)備之間、設(shè)備與企業(yè)管理平臺(tái)之間的智能交互能力，通過人、設(shè)備機(jī)器、管理平臺(tái)三個(gè)主體之間互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)智能制造能力的提升。人與設(shè)備機(jī)器的交互實(shí)際上就是實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器設(shè)備的互聯(lián)互通，生產(chǎn)人員能夠及時(shí)從設(shè)備上獲取相關(guān)的信息數(shù)據(jù)，同時(shí)設(shè)備機(jī)器也可以獲得來(lái)自操作人員的指令，識(shí)別人員的需求來(lái)提供相應(yīng)的服務(wù)，提高人與機(jī)器設(shè)備兩個(gè)主體之間的交互能力；李健旋（2020）［17］認(rèn)為設(shè)備與設(shè)備之間的交互主要是通過一系列的智能技術(shù)將不同的設(shè)備進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)，更好的掌握生產(chǎn)信息，提高生產(chǎn)活動(dòng)的效率；設(shè)備機(jī)器與企業(yè)內(nèi)部管理平臺(tái)的交互則是將企業(yè)的數(shù)據(jù)管理、物流、供應(yīng)鏈等系統(tǒng)與生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行互聯(lián)，保證各個(gè)管理系統(tǒng)能夠?qū)ιa(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行有效地控制，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的靈活性和系統(tǒng)性。

所謂數(shù)字化集成能力，就是應(yīng)用各種智能管理系統(tǒng)，集成企業(yè)的各種業(yè)務(wù)活動(dòng)和信息。企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理會(huì)伴隨著大量的數(shù)據(jù)和信息的產(chǎn)生和交換。趙子健等（2020）［18］認(rèn)為數(shù)字化集成管理可以實(shí)現(xiàn)管理活動(dòng)自治，數(shù)字化集成能夠有效整合企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)等管理計(jì)劃系統(tǒng)，確保了生產(chǎn)活動(dòng)的智能化和精確化。高效有序的企業(yè)整體可以提高自我控制、自我組織和自我決定的水平，同時(shí)也可以提高內(nèi)部管理系統(tǒng)和外部管理部門橫向整合程度，在一定程度上反映了企業(yè)充分挖掘外部資源的能力，如外部合作管理系統(tǒng)。數(shù)字化集成可以通過控制企業(yè)外部資源的獲得來(lái)彌補(bǔ)企業(yè)智能化過程中的不足，提高企業(yè)智能化系統(tǒng)、生產(chǎn)效率。因此，數(shù)字集成能力是影響企業(yè)在生產(chǎn)活動(dòng)管理上實(shí)現(xiàn)智能化的重要因素。

3.2 智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建及機(jī)理分析

智能經(jīng)濟(jì)下影響制造業(yè)智能制造的因素之間是相互影響、相互作用的，各因素之間的因果關(guān)系，運(yùn)用VENSIM軟件構(gòu)建的智能制造能力成熟度的網(wǎng)絡(luò)模型如圖5所示：

圖5 智能制造能力成熟度網(wǎng)絡(luò)模型

從圖5中，可以發(fā)現(xiàn)幾條主要反饋回路：

制造企業(yè)智能交互能力↑→數(shù)字化集成能力↑→管理系統(tǒng)完善性↑→管理系統(tǒng)整合互聯(lián)↑→管理活動(dòng)高效自治↑→制造活動(dòng)協(xié)作效率↑→制造企業(yè)管理活動(dòng)效率↑→生產(chǎn)制造效率↑→生產(chǎn)能力↑→智能制造能力成熟度↑。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力↑→資源服務(wù)平臺(tái)完善程度↑→資源配置效率↑→制造活動(dòng)污染程度↓→資源節(jié)約水平↑→資源能耗水平↑→資源利用能力↑→智能制造能力成熟度↑。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力↑→用戶需求驅(qū)動(dòng)↑→創(chuàng)新投入↑→智能創(chuàng)新活動(dòng)↑→技術(shù)服務(wù)能力與質(zhì)量↑→研發(fā)成功率↑→產(chǎn)品研發(fā)周期↓→智能制造技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用↑→技術(shù)能力↑→智能制造能力成熟度↑。

除了這幾條反饋回路外，其他因素之間也存在著正向促進(jìn)或負(fù)向抑制作用，如制造企業(yè)智能交互能力的提高將會(huì)正向作用于互聯(lián)互通水平，從而提高生產(chǎn)活動(dòng)的系統(tǒng)性與靈活性。因此，制造企業(yè)的智能制造能力成熟度水平在各因素正負(fù)反饋回路的作用下，達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)。

4 智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造指標(biāo)體系構(gòu)建

4.1 指標(biāo)選取

智能制造這一概念比較寬泛，宏觀上來(lái)講智能制造可以說(shuō)是一種在技術(shù)上的進(jìn)步，結(jié)合新型的生產(chǎn)模式進(jìn)行制造生產(chǎn)，制造業(yè)的智能制造能力涉及的范圍非常廣，覆蓋多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，對(duì)制造業(yè)智能制造能力進(jìn)行客觀科學(xué)的評(píng)價(jià)是十分困難的，當(dāng)前研究領(lǐng)域?qū)τ谥笜?biāo)體系的研究較少。因此，本文建立一套評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用來(lái)評(píng)價(jià)我國(guó)不同省份制造業(yè)智能制造能力成熟度。根據(jù)我國(guó)制造業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲取性，本文確定了以下幾個(gè)方面的指標(biāo)體系。

1）經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)能力。王厚雙等（2020）［19］認(rèn)為制造業(yè)是我國(guó)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，為各個(gè)部門提供相應(yīng)的裝備與設(shè)施，為不同的經(jīng)濟(jì)部門在生產(chǎn)過程中提供生產(chǎn)設(shè)備，不斷的輸送物質(zhì)材料。智能經(jīng)濟(jì)下智能制造業(yè)的發(fā)展會(huì)受到產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模和制造生產(chǎn)能力，因此本文選取制造業(yè)的制造業(yè)企業(yè)個(gè)數(shù)、制造業(yè)總產(chǎn)值、制造業(yè)資產(chǎn)總值、制造業(yè)營(yíng)業(yè)收入、制造業(yè)利潤(rùn)總額五個(gè)指標(biāo)作為經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)能力的二級(jí)指標(biāo)。

2）技術(shù)創(chuàng)新能力。智能制造這一概念可以說(shuō)是一種技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，制造業(yè)要想發(fā)展智能制造，就必須要進(jìn)行技術(shù)的創(chuàng)新與研發(fā)。陳瑾等（2019）［20］認(rèn)為智能經(jīng)濟(jì)下技術(shù)創(chuàng)新能力可以通過不斷的投入研發(fā)費(fèi)用進(jìn)行技術(shù)的創(chuàng)新開發(fā)、加大科研人員的培養(yǎng)與吸收、增加專利申請(qǐng)預(yù)授權(quán)數(shù)量、不斷開發(fā)新產(chǎn)品等過程進(jìn)行提高，在結(jié)合各種數(shù)據(jù)年鑒的可獲取性和完整性的基礎(chǔ)上，本文選取R&D活動(dòng)企業(yè)數(shù)、R&D人員數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、專利申請(qǐng)數(shù)、專利發(fā)明數(shù)五個(gè)指標(biāo)作為技術(shù)創(chuàng)新能力的二級(jí)指標(biāo)。

3）資源利用能力。智能制造涉及大量能源資源的使用，其中包括原煤、水資源、電力、熱力等資源的使用，同時(shí)，在制造過程中會(huì)排放大量的廢水廢氣固體廢物，考慮到相關(guān)指標(biāo)的可得性，本文選取制造業(yè)能源耗用總量、制造業(yè)電力耗用總量、制造業(yè)水資源耗用總量、廢水排污量、固廢排污量五個(gè)指標(biāo)作為資源利用能力的二級(jí)指標(biāo)。

在總結(jié)國(guó)內(nèi)外學(xué)者相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)前文對(duì)智能制造特點(diǎn)及智能制造能力成熟度提升作用機(jī)理的分析，結(jié)合《國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)指標(biāo)，建立智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度提升的指標(biāo)體系，如表1所示。

續(xù)表

4.2 主成分與聚類分析

本文選取了全國(guó)31省份地區(qū)為樣本，結(jié)合《國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》等相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)31個(gè)省份智能制造能力成熟度指標(biāo)進(jìn)行收集整理，通過SPSS21.0來(lái)對(duì)31省份數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析與聚類分析。

根據(jù)查找相關(guān)文獻(xiàn)資料，總結(jié)出對(duì)于評(píng)價(jià)制造業(yè)中的智能制造能力成熟度的15個(gè)指標(biāo)。為了在繁瑣的評(píng)價(jià)流程，防止出現(xiàn)關(guān)鍵信息的遺漏缺失，本文首先利用的主成分分析的思路，這樣既能夠保證不遺漏缺失關(guān)鍵信息，又能夠把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成某些綜合的指標(biāo)。當(dāng)把主成分提取出來(lái)之前，應(yīng)先查驗(yàn)收集到的數(shù)據(jù)能否利用此方法，從數(shù)值角度出發(fā)，就應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球形驗(yàn)證。若KMO的值比0.5大時(shí)，與此同時(shí)Bartlett球形檢驗(yàn)的P值比0.001小時(shí)，這樣就比較適合利用主成分分析方法。通過KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)?zāi)軌蜃C明，智能制造能力成熟度指標(biāo)體系能夠利用主成分分析方法。對(duì)于這16個(gè)指標(biāo)能夠使用三個(gè)主要因子，分別為F1、F2、F3替代，這三種主因子對(duì)于起始指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率為90.37%，這樣就能夠保證基本不遺漏缺失關(guān)鍵的信息。提取結(jié)果如表2所示。

表2 主成分分析提取結(jié)果

利用 SPSS21 中的主成分分析得出了 2020 年我國(guó)制造業(yè)智能制造能力成熟度的因子得分系數(shù)矩陣，具體見表3，據(jù)此可以得出3個(gè)公共因子的計(jì)算模型，分別為:

表3 成分得分系數(shù)矩陣

根據(jù)三個(gè)成分的得分，我們可以得到31省份的綜合得分Z以及各主成分得分排名，如表4所示：

表4 31省份的綜合得分以及各主成分得分排名

續(xù)表

對(duì)實(shí)際的研究問題進(jìn)行分析處理的過程中，把多個(gè)樣本目標(biāo)區(qū)分類別時(shí)，若僅根據(jù)某個(gè)因素區(qū)分，這樣是不能夠全面表述其具體類別，通常還應(yīng)結(jié)合多個(gè)因素一同對(duì)目標(biāo)實(shí)施分類。聚類分析就是一種針對(duì)樣本目標(biāo)或者多個(gè)指標(biāo)因素特點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分的方法。杜文忠等（2018）［21］認(rèn)為它是能夠把樣本依照品質(zhì)特點(diǎn)的相近程度不斷的聚集起來(lái)，其中相近程度最高的率先聚集為一類，最后依照聚集類別的綜合特性許多品類聚合，這樣就完成了聚類分析的流程。在此次試驗(yàn)中依照每個(gè)地域不同類別的指標(biāo)數(shù)據(jù)在31個(gè)省份地區(qū)利用離差平方和方式完成個(gè)案系統(tǒng)的聚類分析。離差平方和的基本思想為首先把n個(gè)樣本分別單獨(dú)作為一類，這時(shí)的離差平方和數(shù)值為0，之后每一步把任意兩個(gè)樣本進(jìn)行合并當(dāng)作同一類，這樣每一步減少一類對(duì)應(yīng)的離差平方和數(shù)值就會(huì)得到增大，并且每一步合并的兩個(gè)樣本為使離差平方和增加最小的兩個(gè)樣本，到了最后全部的樣本都合并為同一類。通過聚類分析所得到的譜系圖能看出，在類間距離等于3時(shí)，31個(gè)省份被劃分為四種類別，在下圖6所示。

圖6 31省份聚類分析譜系圖

第一組：廣東、江蘇；

第二組：山西、山東、浙江；

第三組：福建、河南、四川、湖北、陜西、湖南、江西、遼寧、河北、安徽、上海；

第四組：重慶、廣西、天津、北京、寧夏、青海、甘肅、黑龍江、西藏、海南、內(nèi)蒙古、新疆、貴州、云南、吉林；

第一類：引領(lǐng)地區(qū)，位于第一組的廣東和江蘇，這兩個(gè)地區(qū)的綜合排名分別是第一名和第二名。引領(lǐng)地區(qū)的類別特征是三個(gè)主成分的得分以及綜合得分排名具有顯著的優(yōu)勢(shì)，每一項(xiàng)的得分都遠(yuǎn)超其他29個(gè)省份地區(qū)，主要是由于近幾年江蘇省和廣東省工業(yè)和信息化主管部門對(duì)于制造業(yè)智能制造模式十分重視，不斷加大科研經(jīng)費(fèi)、優(yōu)秀人才的投入，在成果轉(zhuǎn)化方面形成良好的優(yōu)勢(shì)，高效的推動(dòng)智能制造能力成熟度標(biāo)準(zhǔn)在該省的應(yīng)用與推廣。引領(lǐng)地區(qū)說(shuō)明該地區(qū)是全國(guó)智能制造能力成熟度相對(duì)高的地區(qū)，在這個(gè)級(jí)別分類下，制造企業(yè)的數(shù)據(jù)信息化能力已經(jīng)覆蓋了企業(yè)的許多方面，生產(chǎn)資源得到了最大化的利用，配置更加合理，企業(yè)實(shí)現(xiàn)了高效的管理自治，各種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、協(xié)作模式等已經(jīng)相對(duì)成熟，成為制造業(yè)智能化發(fā)展的標(biāo)桿地區(qū)。

第二類：集成地區(qū)，位于第二組的是山西、山東、浙江，這三個(gè)地區(qū)中，山西省的F2得分排名位于第7，拉低了整體的綜合排名。山西省煤炭能源豐富，在利用率上并不是很高，制造活動(dòng)產(chǎn)生的污染物也較多，與此同時(shí)，山西省總體科技成果轉(zhuǎn)化率相對(duì)較高，在一定程度上也會(huì)提高整體排名。位于第二組的集成地區(qū)在基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備方面較為完善，制造企業(yè)信息系統(tǒng)等的投入也較高，制造業(yè)務(wù)的數(shù)字化、信息化程度不斷提升，為制造業(yè)的智能制造能力成熟度的提升做好了充分的準(zhǔn)備。

第三類：規(guī)范地區(qū)，位于第三組的是福建、河南、四川、湖北、陜西、湖南、江西、遼寧、河北、安徽、上海11個(gè)省份地區(qū)，該類別的特征表現(xiàn)在各個(gè)省份地區(qū)的綜合排名與各因子的排名并沒有完全一致，但由于上海、安徽、四川、陜西、湖南、遼寧等省份地區(qū)高校眾多，科研成果、產(chǎn)學(xué)研發(fā)展形勢(shì)十分良好，制造業(yè)產(chǎn)值、收入、利潤(rùn)雖不如前兩組地區(qū)，但科技成果優(yōu)勢(shì)明顯。河南是農(nóng)業(yè)大省，隨著科研經(jīng)費(fèi)的不斷投入，在之后的發(fā)展中會(huì)呈現(xiàn)良好的發(fā)展勢(shì)頭。作為規(guī)范地區(qū)，制造業(yè)的智能制造規(guī)劃已經(jīng)明確，設(shè)備、通信等能力不斷提升，生產(chǎn)活動(dòng)自動(dòng)化、規(guī)范化得到發(fā)展，部分生產(chǎn)活動(dòng)能夠得到信息系統(tǒng)、管理系統(tǒng)的支持來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部集成的目標(biāo)，企業(yè)開始邁進(jìn)智能制造的階段。

第四組：規(guī)劃地區(qū)，位于第四組的是重慶、廣西、天津、北京、寧夏、青海、甘肅、黑龍江、西藏、海南、內(nèi)蒙古、新疆、貴州、云南、吉林15個(gè)地區(qū)，這15各地區(qū)的排名相對(duì)靠后，其中包括地理位置、資源獲取程度、產(chǎn)能、技術(shù)創(chuàng)新能力等原因，這些原因都在一定程度上使得各地區(qū)制造業(yè)智能制造能力成熟度指標(biāo)排名較其他地區(qū)相對(duì)落后。這些地區(qū)在智能制造過程中處于初步規(guī)劃階段，基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)來(lái)說(shuō)不如其他地區(qū)完善，企業(yè)的制造生產(chǎn)活動(dòng)在信息化、網(wǎng)絡(luò)化方面存在一些問題，沒有真正的進(jìn)入到智能制造的階段，還需要不斷地完善相應(yīng)的設(shè)備系統(tǒng)，更高效地進(jìn)行生產(chǎn)制造活動(dòng)。

5 結(jié) 論

本文依據(jù)文獻(xiàn)分析，提煉出智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造要素及智能制造能力成熟度影響因素。依據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)因果反饋理論，在要素及影響因素分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度的網(wǎng)絡(luò)模型，分析各要素及影響因素之間互相作用的機(jī)理。通過智能制造能力成熟度的網(wǎng)絡(luò)模型揭示出的運(yùn)行規(guī)律與路徑，從智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)能力、技術(shù)創(chuàng)新能力以及資源利用能力三個(gè)維度，構(gòu)建智能制造能力成熟度指標(biāo)體系，對(duì)全國(guó)31個(gè)省份的智能制造能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示，31個(gè)省份之間在智能制造能力上存在著較大的差異，其存在較大差異的結(jié)果是由多種因素共同影響產(chǎn)生的，為了提高各個(gè)省份地區(qū)的智能制造能力成熟度水平，可以對(duì)制造企業(yè)進(jìn)行技術(shù)的改造升級(jí)，提高制造活動(dòng)的生產(chǎn)效率，加快科技成果轉(zhuǎn)化速度，提高資源的利用水平等方面，來(lái)提高我國(guó)智能經(jīng)濟(jì)下制造業(yè)智能制造能力成熟度。