李婷婷

(義烏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 義烏 322000)

0 引言

中小制造企業(yè)是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的生力軍，目前國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)雜多變，中小制造企業(yè)面臨要素成本上升、創(chuàng)新發(fā)展動能不足、市場競爭加劇等問題，所以中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已不是“選擇題”，而是關(guān)乎生存和長遠(yuǎn)發(fā)展的“必修課”。工業(yè)和信息化部發(fā)布《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分析報告(2021)》顯示，目前中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于初步探索階段的企業(yè)占比79%，達(dá)到深度應(yīng)用階段的企業(yè)占比9%，不少中小制造企業(yè)受市場環(huán)境、行業(yè)特征以及數(shù)字化基礎(chǔ)等因素影響，數(shù)字化成熟度存在差異[1]。所以，建立行之有效的中小制造企業(yè)成熟度評價模型，既可以為企業(yè)診斷當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀提供工具箱和方法論，又可以作為指南針為企業(yè)提供方向與指導(dǎo)。

1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價研究現(xiàn)狀

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、云計算等信息技術(shù)與企業(yè)發(fā)展的深度融合，企業(yè)數(shù)字化評價模型也受到越來越多的學(xué)者關(guān)注。李民等[2]提出基于企業(yè)網(wǎng)站、郵件往來、互聯(lián)網(wǎng)接入、網(wǎng)上采購、網(wǎng)絡(luò)營銷、互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)、網(wǎng)絡(luò)銷售比重等可測量指標(biāo)鑒定企業(yè)的數(shù)字化水平，從上述關(guān)聯(lián)性指標(biāo)中衡量制造企業(yè)所處的數(shù)字化水平區(qū)間。姚雨婷[3]從數(shù)字化戰(zhàn)略、數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化運營、數(shù)字化績效對制造業(yè)數(shù)字化評價指標(biāo)體系進(jìn)行研究。使用較多的數(shù)字化成熟度模型(DMM)，則是體現(xiàn)數(shù)字化商業(yè)生態(tài)下企業(yè)運行模式的變化和數(shù)字技術(shù)的全面融合與系統(tǒng)應(yīng)用。結(jié)合研究現(xiàn)狀，針對中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價研究較少，加之中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路更加嚴(yán)峻，所以建立合適的數(shù)字化成熟度評價模型，幫助中小企業(yè)制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要意義。

而根據(jù)制造企業(yè)數(shù)字化能力的不同維度, 國內(nèi)外學(xué)者提出了相關(guān)理論模型, 例如德國機械與工程協(xié)會(VDMA)[4]針對機械工程行業(yè)提出的工業(yè) 4.0 就緒度模型(Industry 4.0 Readiness Index，IRI)聚焦在資源、信息系統(tǒng)、文化和組織架構(gòu)4個領(lǐng)域，從戰(zhàn)略和組織、智能工廠、智能操作、智能產(chǎn)品、數(shù)據(jù)驅(qū)動、人員等 6個維度來評價企業(yè)的工業(yè)4.0就緒度。美國國家標(biāo)準(zhǔn)研究所(NIST)提出的智能制造就緒度水平模型(Smart Manufacturing System Readiness Level，SMSRL)主要從組織成熟度，信息技術(shù)成熟度，績效管理成熟度和信息連接成熟度等4個維度評估制造公司是否采用數(shù)據(jù)密集型技術(shù)進(jìn)行性能管理的準(zhǔn)備情況[5]。工業(yè)和信息化部在2020年發(fā)布的《國家智能制造能力成熟度模型》提出，從人員、技術(shù)、資源和制造4個能力要素在企業(yè)進(jìn)行管理提升和綜合應(yīng)用的程度，客觀評價各地區(qū)、各行業(yè)智能制造發(fā)展水平，為企業(yè)精準(zhǔn)提升智能制造能力，起到重要的參考價值。成熟度評價模型對比如表1所示。

表1 成熟度評價模型對比

2 評價模型構(gòu)建

2.1 評價指標(biāo)選取原則

為建立更加規(guī)范、貼合中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)體系，本研究在選取指標(biāo)時遵循以下原則： ①科學(xué)性原則。指標(biāo)選取應(yīng)能表征數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵和特征，實際反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展階段，指標(biāo)采集應(yīng)準(zhǔn)確可控，定性和定量相結(jié)合，有效支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型水平與能力、效能與效益的評估、分析、診斷和改進(jìn)；②實效性原則。指標(biāo)體系應(yīng)具有典型性，能夠從戰(zhàn)略層面、發(fā)展基礎(chǔ)、應(yīng)用場景和創(chuàng)新發(fā)展反映中小制造企業(yè)數(shù)字化發(fā)展現(xiàn)狀與轉(zhuǎn)型趨勢，以評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的水平與能力；③可操作性原則。評估指標(biāo)宜易于選取，能夠和企業(yè)實際相結(jié)合，便于采集與分析，圍繞企業(yè)數(shù)字化和數(shù)據(jù)管理能力建設(shè)，突出對戰(zhàn)略、基礎(chǔ)設(shè)施、制造、管理、服務(wù)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評估，具有廣泛適用性。

2.2 評估模型指標(biāo)選擇及解釋

在分析、汲取兩化融合和數(shù)字化評價模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前中小制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀，本研究以戰(zhàn)略與組織、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化應(yīng)用、效能與效益4個維度為核心，設(shè)立14個二級指標(biāo)(類)36個三級指標(biāo)(域)對中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評價模型構(gòu)建進(jìn)行探究，如表2所示。

(1)戰(zhàn)略與組織。中小制造企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的頂層設(shè)計與實施，是數(shù)字化建設(shè)順利開展的前提，具體表現(xiàn)在數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃和人才建設(shè)兩個方面：數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃主要評價數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃制定和企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的一致性，企業(yè)架構(gòu)設(shè)置時是否放在重要位置，以及在企業(yè)自動化、信息化建設(shè)運維以及研發(fā)投入等相關(guān)資金投入的水平。數(shù)字化人才建設(shè)主要評價中小制造企業(yè)專職人員隊伍建設(shè)，信息化主管領(lǐng)導(dǎo)層級以及研發(fā)、生產(chǎn)和管理人員的信息化相關(guān)程度，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人才保障制度、機制建設(shè)的全面性。

(2)基礎(chǔ)設(shè)施。基礎(chǔ)設(shè)施信息化建設(shè)是中小制造企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的基石，本維度選取設(shè)備數(shù)字化建設(shè)、信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和數(shù)據(jù)安全防護(hù)作為主要評價指標(biāo)。設(shè)備數(shù)字化建設(shè)重點評估中小制造企業(yè)在設(shè)備、軟件與系統(tǒng)構(gòu)建過程中投入水平和適度性，設(shè)備設(shè)施的智能化或數(shù)字化水平。信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)重點評估企業(yè)信息化架構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境建設(shè)水平，數(shù)據(jù)資源采集及數(shù)據(jù)集中管理應(yīng)用，以及信息化資源積累與整合、云服務(wù)平臺建設(shè)等。數(shù)據(jù)安全防護(hù)重點評估信息資源、設(shè)備設(shè)施和系統(tǒng)安全保護(hù)，同時關(guān)注數(shù)據(jù)安全管理和防范機制建設(shè)。

表2 中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價模型

(3)數(shù)字化應(yīng)用。通過評估數(shù)字化技術(shù)在采購流程、研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、物流配送、市場服務(wù)以及行政管理等方面數(shù)字化場景引入應(yīng)用，衡量整個制造企業(yè)信息化、數(shù)據(jù)化和智能化應(yīng)用的深度。采購流程數(shù)字化應(yīng)用指標(biāo)反映在企業(yè)采購全過程的數(shù)據(jù)化水平、采購流程的可視化和供應(yīng)鏈體系的智能建設(shè)。研發(fā)設(shè)計數(shù)據(jù)化應(yīng)用指標(biāo)反映在數(shù)字化產(chǎn)品模型或原型樣機、模塊化設(shè)計和計算機輔助產(chǎn)品工藝設(shè)計的水平與能力。生產(chǎn)制造數(shù)字化應(yīng)用指標(biāo)反映在企業(yè)生產(chǎn)作業(yè)計劃編制與執(zhí)行、過程信息監(jiān)控、生產(chǎn)異常管控以及產(chǎn)品質(zhì)量檢測和產(chǎn)品質(zhì)量信息追溯等方面。物流配送數(shù)字化應(yīng)用指標(biāo)反映在倉庫管理智能化應(yīng)用水平和對物流信息進(jìn)行跟蹤反饋水平。市場服務(wù)數(shù)字化應(yīng)用指標(biāo)反映在企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場細(xì)分與定位，預(yù)測市場趨勢并進(jìn)行優(yōu)化定價和營銷策略選擇，并通過電子商務(wù)平臺建設(shè)，做好質(zhì)量問題、維修過程等售后服務(wù)反饋。行政管理數(shù)字化應(yīng)用指標(biāo)反映在財務(wù)業(yè)務(wù)集成和財務(wù)管理軟件的覆蓋率，以及智能測算績效實現(xiàn)人力資源管理精細(xì)化、智能化的能力與水平。

(4)效能與效益。數(shù)字化效能和效益是企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)出，主要通過評估在成本效能、經(jīng)濟(jì)效益和創(chuàng)新能力的提升判斷數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度[6]。成本效能主要體現(xiàn)在中小制造企業(yè)成本利潤率的提高、采購降本指標(biāo)完成率以及測算預(yù)算執(zhí)行偏差率。經(jīng)濟(jì)效益主要評價通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型在營業(yè)收入增長，人均勞動生產(chǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率及流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率提升等直接或間接帶來的經(jīng)濟(jì)效益。在創(chuàng)新能力評估方面，可以細(xì)分為大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新。

2.3 中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價

針對成熟度評價模型中4個核心維度、14個二級指標(biāo)和36個三級指標(biāo)，通過構(gòu)建判斷矩陣、專家評分、計算權(quán)重和一致性檢驗等程序，利用層次分析法確定其指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)行中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度綜合評價并定級。

2.3.1 構(gòu)建判斷矩陣

矩陣A中aij表示指標(biāo)i相對于指標(biāo)j的比較結(jié)果,判斷矩陣如下：

(1)

2.3.2 專家評分

邀請評估專家基于指標(biāo)解釋，對成熟度模型同層次的指標(biāo)兩兩比較，根據(jù)1-9 標(biāo)度方法進(jìn)行重要性評分，規(guī)則如表3所示。

表3 指標(biāo)比較標(biāo)度及其描述

2.3.3 計算指標(biāo)權(quán)重

將矩陣A的各行指標(biāo)用方根法進(jìn)行幾何平均得出平方根向量ˉWi，進(jìn)行歸一化處理，計算得到中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度各評價指標(biāo)權(quán)重和特征向量Wi。

(2)

2.3.4 一致性檢驗

由于判斷矩陣中評估專家主觀判斷會產(chǎn)生一定的偏差，所以需要檢驗一致性。首先利用公式(3)對判斷矩陣的一致性指標(biāo)進(jìn)行計算：

(3)

其中λmax為矩陣A的最大特征值。再利用公式(4)計算判斷矩陣的隨機一致性比率CR：

(4)

當(dāng)一致性指標(biāo)計算結(jié)果CR<0.1時，可以認(rèn)為構(gòu)建判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需要專家重新判斷評分。RI為平均隨機一致性指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值, 其參考值如表4所示。

表4 平均隨機一致性指標(biāo)參考標(biāo)準(zhǔn)值

2.3.5 綜合評價

根據(jù)中小制造企業(yè)實際情況對照數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度等級，評審專家對三級指標(biāo)根據(jù)數(shù)字化成熟度從低到高進(jìn)行0～5賦分，根據(jù)各指標(biāo)得分結(jié)合權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和得出最后得分，對標(biāo)成熟度評價模型設(shè)置的等級分值，即可以自診企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成熟度。本研究通過參考中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院等發(fā)布的智能制造能力成熟度模型，將中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度劃分為5個等級，分別是規(guī)劃級(一級)、規(guī)范級(二級)、集成級(三級)、優(yōu)化級(四級)和引領(lǐng)級(五級)，各級別評分如表5所示。

表5 中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟等級評判參考

規(guī)劃級(一級)：企業(yè)開始對準(zhǔn)備實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠?qū)ρ邪l(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、物流配送、銷售運營和市場服務(wù)等核心業(yè)務(wù)活動進(jìn)行流程化管理。

規(guī)范級(二級)：企業(yè)對核心裝備和核心業(yè)務(wù)活動等進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型改造和規(guī)范,通過自動化技術(shù)、信息技術(shù)手段實現(xiàn)單一業(yè)務(wù)活動的數(shù)據(jù)共享。

集成級(三級)：企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化裝備、信息系統(tǒng)等的數(shù)據(jù)共享，開展跨業(yè)務(wù)活動間的綜合集成。

優(yōu)化級(四級)：企業(yè)已實現(xiàn)對人員、資源、制造等數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠?qū)诵臉I(yè)務(wù)活動的精準(zhǔn)預(yù)測與優(yōu)化。

引領(lǐng)級(五級)：企業(yè)數(shù)字化成熟度已經(jīng)處于行業(yè)領(lǐng)先水平，實現(xiàn)全業(yè)務(wù)活動創(chuàng)新協(xié)同并衍生新的數(shù)字化制造模式與商業(yè)模式。

3 綜合評價模型應(yīng)用

3.1 成熟度綜合評價模型實證分析

針織服裝制造是浙江義烏的特色產(chǎn)業(yè)集群，據(jù)統(tǒng)計，義烏現(xiàn)有針織生產(chǎn)企業(yè)超1 200家，主要產(chǎn)品占據(jù)國內(nèi)市場份額的80%、全球的25%。2021年，針織服裝產(chǎn)業(yè)集群入選浙江首批產(chǎn)業(yè)集群新智造試點，在政策扶持下多家企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字車間和數(shù)字化生產(chǎn)線覆蓋，智能制造由點狀突破向整體提升轉(zhuǎn)變發(fā)展。在龍頭企業(yè)帶領(lǐng)下，針織服裝中小制造企業(yè)逐步實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為全面客觀的評價數(shù)字化成熟度，檢驗綜合評價模型實效，通過走訪生產(chǎn)基地、產(chǎn)業(yè)中心和創(chuàng)業(yè)園并發(fā)放調(diào)查問卷，獲取100多家針織服裝細(xì)分行業(yè)中小制造企業(yè)反饋，收集有效調(diào)查問卷共計113份。并邀請來自政府、企業(yè)和高校的專家根據(jù)義烏針織服裝制造業(yè)特點對模型指標(biāo)進(jìn)行評分并計算獲得指標(biāo)權(quán)重，如表6所示。

表6 中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價模型指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，受訪企業(yè)中69%的企業(yè)還未能達(dá)到深度數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具體評價結(jié)果見表7。首先是針織服裝中小制造企業(yè)在研發(fā)設(shè)計指標(biāo)數(shù)字化成熟度最高，有82%的受訪企業(yè)評分已達(dá)到三級以上，證明企業(yè)正由中低端代工生產(chǎn)向品牌化研發(fā)設(shè)計生產(chǎn)轉(zhuǎn)變；其次是生產(chǎn)制造、設(shè)備數(shù)字化建設(shè)指標(biāo)成熟度較高，分別有75%和68%的企業(yè)評分在三級以上，通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)眾多企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)生產(chǎn)智能化。此外，評價模型應(yīng)用反映出一些指標(biāo)成熟度不高，阻礙了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，主要集中在數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃、信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和成本效能等方面。在數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃指標(biāo)評分中，只有14%的受訪企業(yè)達(dá)到成熟度三級以上，多數(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿強烈，但是缺乏清晰的戰(zhàn)略目標(biāo)和實現(xiàn)路徑，沒有企業(yè)頂層設(shè)計進(jìn)行謀劃，數(shù)字技術(shù)人才十分緊缺；在信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面，只有17%的受訪企業(yè)評分在三級以上，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上，企業(yè)重視智能生產(chǎn)設(shè)備的投入，但在軟件與系統(tǒng)構(gòu)設(shè)、數(shù)據(jù)平臺搭建和企業(yè)信息化架構(gòu)等投入不足；在成本效能指標(biāo)上，只有19%的企業(yè)成熟度在三級以上，主要體現(xiàn)在中小制造企業(yè)資金力量相對薄弱，融資渠道有限，在數(shù)字化車間、智能制造設(shè)備等方面投入資金大，導(dǎo)致資金流動性較差，增加了生產(chǎn)成本，如表7所示。

表7 針織服裝制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價結(jié)果

3.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的建議

針對針織服裝產(chǎn)業(yè)集群成熟度綜合評價模型應(yīng)用中存在的問題，可以通過以下幾個維度的提升來推進(jìn)中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：

(1)數(shù)字化戰(zhàn)略與組織方面開展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計，管理者應(yīng)重視企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，作為一項系統(tǒng)工程制定戰(zhàn)略規(guī)劃，合理優(yōu)化資源配置，從組織架構(gòu)、政策、資金投入等保障數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開展，同時加強數(shù)字化人才隊伍建設(shè)，提升研發(fā)、生產(chǎn)和管理人員的信息化程度，建立全面的人才保障制度。

(2)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化投入上企業(yè)跳出“重硬輕軟”的思維模式，搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺加大對軟件與系統(tǒng)構(gòu)設(shè)，特別是智慧控制、自主修復(fù)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)化自動控制軟件，產(chǎn)品計算、物聯(lián)網(wǎng)和信息系統(tǒng)等智慧連接系統(tǒng)等投入，不斷提升數(shù)字化信息平臺的服務(wù)功能，豐富其應(yīng)用場景，加快實現(xiàn)中小企業(yè)由“制造”向“智造”轉(zhuǎn)變。

(3)與大企業(yè)相比，中小企業(yè)沒有足夠的技術(shù)水平和資金實力開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，中小企業(yè)可以利用信貸和資本市場相結(jié)合的方式拓寬融資渠道，一方面，可以爭取政府傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項資金支持；另一方面，可以利用信息化技術(shù)透明化企業(yè)融資信息，爭取國有大型商業(yè)銀行、地方金融機構(gòu)以及民間融資市場的長期投資，來推動中小制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

4 結(jié)語

本文結(jié)合當(dāng)前中小制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀，從戰(zhàn)略與組織、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化應(yīng)用、效能與效益4個維度，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)因素歸納為可觀、可測的因子，以量化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)立14個二級指標(biāo)(類)和36個三級指標(biāo)(域)，對中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價模型構(gòu)建進(jìn)行探究，并通過應(yīng)用對標(biāo)成熟度等級，讓中小制造企業(yè)自我診斷數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在中的問題，引導(dǎo)企業(yè)將制造資源配置范圍從傳統(tǒng)要素向數(shù)據(jù)要素拓展，提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展水平。