趙路軍，祁雨奇，邵嘉銘，，褚健，王智化，馮毅萍

（1 浙江大學智能系統(tǒng)與控制研究所，浙江 杭州 310027；2 浙江中控技術股份有限公司，浙江 杭州 310053；3 浙江大學能源清潔利用國家重點實驗室，浙江 杭州 310027）

21世紀以來，“云、大、物、智、移”等新興技術的蓬勃發(fā)展正在悄然改變人類社會的生產和生活方式，“工業(yè)4.0”也逐漸站在了制造業(yè)轉型升級的風口之上[1]。在新一輪的工業(yè)革命中，傳統(tǒng)生產制造方式的生產效率低、人工成本高、安全隱患大等一系列問題逐漸凸顯，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)正面臨著挑戰(zhàn)與機遇并存的時代考驗。各國政府和經濟組織為了抓住產業(yè)鏈重組和調整的機遇，提升制造業(yè)競爭優(yōu)勢，相繼發(fā)布了相關政策文件，如美國的《重振美國制造業(yè)框架》，推進美國制造業(yè)進行“再工業(yè)化”；德國《高技術戰(zhàn)略2020》，全面部署工業(yè)4.0 戰(zhàn)略實施，并將其上升至國家戰(zhàn)略；韓國《新增長動力規(guī)劃級發(fā)展戰(zhàn)略》確定了17 個新興產業(yè)為新增長動力[2?3]。同樣地，2015 年我國發(fā)布了《中國制造2025》[4]，宣示了我國由制造大國向制造強國轉變的決心。因此，制造業(yè)企業(yè)開展智能制造建設是實現轉型升級的必經之路[5]。

在企業(yè)進行智能制造建設的初期，關于智慧工廠、智能工廠、數字化工廠等概念層出不窮[2,6?7]，大型制造企業(yè)希望通過智能化裝備和信息化系統(tǒng)的大量引入來打造標新立異的新型工廠，進一步鞏固行業(yè)影響力。世界經濟論壇和麥肯錫在全球范圍內遴選的“燈塔工廠”也成為大多數制造業(yè)企業(yè)對標和追逐的對象。然而，在享受了智能制造帶來的紅利之后，企業(yè)也開始思考和評估價值兌現效果，智能制造建設也進入了“冷靜期”。大量的研究和實踐表明，當前智能制造已經從高速發(fā)展轉向高質量發(fā)展的階段，企業(yè)從盲目跟風引入新興技術轉變?yōu)槔硇韵M注重投入產出比的階段[8]。這一階段，制造業(yè)企業(yè)尤其是中小型企業(yè)對評估智能制造建設能力水平和指導智能制造建設方向的工具方法的需求尤為迫切[9?10]。

智能制造能力成熟度是用來度量智能制造發(fā)展程度，評估企業(yè)智能制造發(fā)展階段的工具[11]，基于此概念，許多學者投身于智能制造能力成熟度模型的研究當中。德國ACATECH 發(fā)布了工業(yè)4.0 成熟度模型[12]，描述了工業(yè)4.0 發(fā)展的六個特征，從資源、信息系統(tǒng)、組織結構和文化四個維度評估企業(yè)在工業(yè)4.0 方面的成熟度，輔助企業(yè)制訂具體提升計劃，以期達到更高的成熟度；Mittal等[13]和Hamidi等[14]分別針對中小型企業(yè)開發(fā)了敏捷制造和工業(yè)4.0 數字化轉型成熟度模型，規(guī)定了不同成熟度等級的要求和評估維度，Mittal 還基于評估結果開發(fā)了提升企業(yè)智能制造能力的工具箱；2020年10月，我國發(fā)布了智能制造成熟度模型及評估方法國家標準[15?16]，模型除了成熟度等級要求和能力要素外，還詳細描述了各能力子域不同等級的成熟度要求。此外，很多研究則偏重于智能制造成熟度模型的評估方法[17?18]，諸如BP 神經網絡[19]、離散型Hopfield神經網絡[20]、隨機森林回歸[21]等。

然而，企業(yè)在完成智能制造能力成熟度等級評估認定后，往往很難確定應該如何達到更高層次智能制造的等級要求，普遍面臨智能制造建設工作如何開展、智能制造實施效果如何評價等諸多困惑。吉峰等[22]通過5個典型的智能制造能力成熟度/準備度模型的對比分析，發(fā)現當前成熟度模型和準備度工具之間存在脫節(jié)，準備度評估應該在成熟度評估之前，而準備度評估工具在提高易用性、實現企業(yè)的自我評估方面還存在很大的研究缺口。準備度和成熟度是兩個不同的概念，成熟度強調的是企業(yè)當前已經達到的一種狀態(tài)，是對現有能力水平的認定，而準備度則用于衡量企業(yè)要達到某一個成熟度水平需要具備的能力條件?？偟膩碚f，成熟度偏重于對結果的評價，而準備度評估是一個動態(tài)的過程，描述的是達到成熟度規(guī)定的結果所需要的要素條件。目前，對智能制造準備度評估工具的研究較少，Pacchini等[23]根據《牛津詞典》和《劍橋詞典》中準備度的解釋給出了準備度的定義，即一個組織準備完成一件事情所處的狀態(tài)。在此基礎上，本文提出的智能制造準備度的定義為企業(yè)準備開展智能制造建設的意愿和條件，主要用于識別企業(yè)達到智能制造成熟度等級要求所需要具備的能力要素。智能制造準備度模型的開發(fā)和應用，是幫助制造企業(yè)達到更高智能制造成熟度要求的關鍵。

流程工業(yè)在制造業(yè)中占有重要地位，是我國國民經濟中的支柱產業(yè)[24]，提高流程工業(yè)的智能制造水平是實現“中國制造2025”戰(zhàn)略的主要推動力。因此，本文聚焦于流程工業(yè)，結合流程工業(yè)企業(yè)生產經營特點，提出了流程工業(yè)智能制造準備度模型，旨在幫助企業(yè)摸清自身現狀，科學診斷當前企業(yè)智能制造所處階段，確定智能制造建設方向和重點，有針對性地提升企業(yè)智能制造水平。希望通過本模型的廣泛應用，為中國流程工業(yè)企業(yè)實施智能制造提供指導，捕捉價值創(chuàng)造的機會。

1 流程工業(yè)智能制造準備度模型

1.1 準備度模型構成

流程工業(yè)智能制造準備度模型由準備度等級、準備度模型、能力要求三個部分構成。其中，準備度等級劃分了流程工業(yè)企業(yè)智能制造水平所處的不同發(fā)展階段，并描述了各階段應該具備的等級要求；準備度模型從不同評估角度出發(fā)，逐步將企業(yè)日常生產經營活動細化和具象到25 個評估域，規(guī)定了準備度評估的范圍；能力要求是在準備度等級中每個等級能力水平要求下依次針對25個評估域，規(guī)定各評估域在L1級到L5級的特征項要求。

圖1展示了準備度等級的劃分，本模型最終評估判定的企業(yè)智能制造準備度等級參考《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116—2020）的等級劃分[15]，將評分高于0.8分的企業(yè)從高到低依次分為引領級、優(yōu)化級、集成級、規(guī)范級和規(guī)劃級，未達到0.8 分的企業(yè)歸為啟動級。表1展示了各等級的等級能力要求，規(guī)劃級要求企業(yè)對業(yè)務進行流程化和標準化的設計；規(guī)范級要求企業(yè)開始使用信息化手段對核心業(yè)務進行管理；集成級要求企業(yè)對系統(tǒng)和裝備等開展集成，并且實現核心業(yè)務間的數據共享；優(yōu)化級要求企業(yè)通過對數據的分析將數據進一步轉化成模型和知識，并且可以在核心業(yè)務活動中進行預測和優(yōu)化；引領級作為智能制造等級的最高級別，更多程度上強調持續(xù)的優(yōu)化和創(chuàng)新，創(chuàng)造新的生產經營模式。表1中規(guī)定的智能制造準備度等級能力要求是逐級評估的，企業(yè)只有滿足了低等級的準備度能力要求，才可以進行更高等級的評定，也就是說企業(yè)的智能制造準備度評定為某一等級時，該等級以下的準備度等級能力要求也需要同時滿足。

表1 智能制造準備度等級要求

圖1 流程工業(yè)智能制造準備度等級劃分

2015 年，德國機械設備制造業(yè)聯合會提出了工業(yè)4.0 準備度模型[25]，模型從策略及組織、智能工廠、智能運行、智能產品、數據驅動服務和員工六個維度評估企業(yè)在面對工業(yè)4.0 時的準備度情況；新加坡經濟發(fā)展委員會在2017 年發(fā)布了智能工業(yè)準備度指數白皮書[26]，模型分為層結構，從過程、技術、組織三個維度進行準備度指數的評估，隨后在2019年發(fā)布了該模型使用的LEAD優(yōu)先級模型[27]，幫助企業(yè)在開展智能制造建設工作中評估項目建設的優(yōu)先級；Angreani等[28]通過對2011—2019年所有與“工業(yè)4.0”相關模型的研究論文進行綜述，總結成熟度模型的評估內容可以歸結為九個內容，分別為戰(zhàn)略、領導力、客戶、產品、操作、文化、人員、管理和技術；Hizam?Hanafiah等[29]綜述了30個與“工業(yè)4.0”相關的準備度模型，并對其中158個評估維度進行分析，得出技術、人員、戰(zhàn)略、領導力、過程和創(chuàng)新為準備度模型的六個最重要的評估維度。結合前人的研究成果，本文提出了流程工業(yè)智能制造準備度模型，如圖2 所示。模型為族、類、域三層架構，包括4 個族、9 個類和25 個域，評估內容在涵蓋了之前文獻綜述中所總結的主要內容項的基礎上，結合我國流程工業(yè)的生產經營特點及智能工廠、智能制造相關建設標準與經驗[2,30,15]，進行了重新設計和組織。本模型首先將業(yè)務、組織和技術三個族列為主要的評估維度，業(yè)務族聚焦于企業(yè)供應鏈和產品生產的全生命周期，涉及產、供、銷等具體業(yè)務活動，包括供應鏈、生產管理和技術管理三個類；組織族偏重于企業(yè)的組織體系和人才隊伍建設，衡量企業(yè)的組織體系、組織結構、人力資源管理等方面是否滿足企業(yè)智能制造的建設需要；技術族則更多用于識別企業(yè)在應用自動化和信息化技術所具備的基礎設施、系統(tǒng)集成和信息安全方面的條件。除此之外，經研究發(fā)現業(yè)務、組織和技術三個族內的評估內容項不能很全面、具體地體現企業(yè)在數據應用方面的準備度情況，而全面的數字化改造又是智能制造建設不可或缺的部分[31?32]。因此，本模型增加第四個族“智能族”用于評估企業(yè)數據體系和支撐平臺建設情況，主要圍繞數據驅動和平臺賦能兩個類進行評估。

針對圖2中的每一個評估域，在如何判定企業(yè)在該評估域所處的準備度等級方面，還缺乏明確的評估標準和依據。因此，本研究按照表1中所規(guī)定的五個準備度等級的要求，對每個評估域在每個等級應該具備的能力要求進一步細化，共建立了249個特征項要求。其中，以質量管理為例，總結設計了質量管理域從L1到L5的11個特征項要求，如表2所示。

圖2 流程工業(yè)智能制造準備度模型

表2 質量管理域各等級特征項要求

1.2 準備度指數計算方法

為了量化企業(yè)智能制造準備度水平，本研究提出了智能制造準備度指數，并規(guī)定了其計算方法。對某一特征項要求的評估分級參考GB/T 39117—2020《智能制造能力成熟度評估方法》的劃分要求分為4個級別：完全符合特征項（FI，記1分）、大部分符合特征項（LI，記0.8分）、部分符合特征項（PI，記0.5分）和完全不符合特征項（NI，記0分）。按照級別劃分要求首先得出特征項準備度得分，然后根據不同特征項、域、類、族的權重，逐級計算得出相應等級的綜合準備度指數，如式(1)～(4)所示。最終企業(yè)的準備度指數結果由各等級的綜合準備度指數計算得出，從規(guī)劃級開始，每一級的綜合準備度指數若≥0.8，則說明企業(yè)滿足該等級的能力要求，記為1分，繼續(xù)評估下一等級的綜合準備度指數，直至某一等級的綜合準備度指數<0.8。企業(yè)最終的智能制造準備度指數為該等級綜合準備度指數與前幾級別（每個級別記1分）的分段累加，如式(5)所示。最后，根據表1中準備度指數與定級劃定的對應關系，判定企業(yè)所處的智能制造準備度等級。

評估等級的域準備度指數（Rd,l）計算如式(1)。

式中，Rd,l為所評估等級的域準備度指數；Rc為所評估等級的域中的特征項準備度指數；nc為所評估等級中該評估域中特征項的個數。

評估等級的類準備度指數（Rs,l）計算如式(2)。

式中，Rs,l為所評估等級的類準備度指數；Wd,l為所評估等級的類中的評估域的權重；nd為所評估等級中該評估類中評估域的個數。

評估等級的族準備度指數（Rr,l）計算如式(3)。

式中，Rr,l為所評估等級的族準備度指數；Ws,l為所評估等級的族中的評估類的權重；ns為所評估等級中該評估族中評估類的個數。

評估等級的綜合準備度指數（Ro,l）計算如式(4)。

式中，Ro,l為所評估等級的綜合準備度指數；Wr,l為所評估等級的類中的評估類的權重。

企業(yè)綜合準備度指數（Ro）計算如式(5)。

式中，l′為從L1 到L5 第一個綜合準備度指數≤0.8時所處的等級。

綜上所述，不同等級的域準備度指數采用算術平均的方法計算得出，不同等級的類、族和綜合準備度指數采用加權平均的方法計算得出。

此外，本研究還將特征項要求轉化為流程工業(yè)企業(yè)對具體業(yè)務、信息系統(tǒng)、設備等的要求，設計出了智能制造準備度調研問卷，方便企業(yè)進行自評估，提升評估模型的易用性。該評估問卷也在本文第二部分案例中得以應用驗證，真正將模型工具化。

2 流程工業(yè)智能制造準備度指數實踐應用

本文提出的流程工業(yè)智能制造準備度模型主要服務于四個主體：第一是制造企業(yè)，用于自身智能制造現狀的評估，確定改進目標和實施方案；第二是政府等相關產業(yè)主管部門，用于評估管理范圍內企業(yè)智能制造準備度現狀，撰寫產業(yè)報告，推動相關產業(yè)政策的制訂；第三是解決方案供應商，用于解決方案研發(fā)的需求輸入，企業(yè)需求與解決方案的匹配；第四是第三方行業(yè)研究機構，用于企業(yè)和行業(yè)數據的分析，出具相關分析報告。本次35 家流程工業(yè)企業(yè)的評估應用案例主要偏重于政府等相關產業(yè)主管部門和第三方行業(yè)研究機構方面的部分應用展示。

2.1 評估企業(yè)介紹及評估流程

圖3(a)為本次評估的35 家企業(yè)的行業(yè)分布情況，可以發(fā)現被評估企業(yè)的行業(yè)分布以精細化工企業(yè)為主，有27家，石油化工企業(yè)5家，煤化工和造紙行業(yè)各1家。評估過程充分考慮了企業(yè)所屬行業(yè)的產品業(yè)務特點和相似智能制造建設案例。根據國統(tǒng)字〔2017〕213號《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》的規(guī)定，對35 家企業(yè)的規(guī)模進行劃分，結果如圖3(b)所示，可以發(fā)現被評估的企業(yè)以中小型企業(yè)為主，占比88.6%。此外，分析發(fā)現被評估的企業(yè)中有21 家為集團化公司，該部分企業(yè)大多數與主體公司共用經營管理職能和經營管理信息系統(tǒng)，部分企業(yè)僅作為生產單元不具有市場銷售和財務管理職能。本次評估工作將這類屬于同一集團化公司的主體及其子公司智能制造現狀和建設需求進行統(tǒng)一考慮。

圖3 35家被評估企業(yè)行業(yè)分布情況和企業(yè)規(guī)模

本次智能制造準備度評估工作采用問卷調研和現場診斷結合的方式，保障評估結果更加準確和真實地反映企業(yè)現狀。評估工作分為企業(yè)提資、調研準備、現場診斷、分析診斷和確認完成五個階段，如圖4所示，這也是使用本模型開展智能制造評估的通用流程。企業(yè)提資階段，向被評估企業(yè)發(fā)放調研問卷，并且進行工藝、運營情況等資料收集工作；調研準備階段，根據企業(yè)問卷情況進行初步準備度指數計算，并制訂現場診斷的計劃；現場診斷階段通過對各評估域相關負責人的訪談和對企業(yè)各部門的現場取證，逐步確認各特征項評估結果的準確性，并對相關評估域的評估結果進行修正；分析診斷階段主要進行診斷報告的編寫；確認完成階段與企業(yè)負責人完成最終確認。具體評估流程見圖4。

圖4 智能制造準備度指數評估流程

2.2 評估結果及分析

根據企業(yè)智能制造準備度指數得分情況，本次評估企業(yè)有23 家處于啟動級，12 家處于規(guī)劃級。整體來說，評估企業(yè)智能制造準備度水平較低，企業(yè)普遍重視裝備自動化建設，信息化管控技術應用較為欠缺，智能制造應用場景少，傳統(tǒng)管理手段和工作方式尚未被高效智能制造模式替代，業(yè)務活動信息化系統(tǒng)功能覆蓋不足，企業(yè)經營數據仍大量采用人工紙質記錄，管理中缺少數據分析應用和優(yōu)化場景。

2.2.1 企業(yè)智能制造準備度指數

圖5為35家企業(yè)的族、類、域準備度指數評估結果。從圖中可以看出，本次評估的企業(yè)智能制造準備度差距較大，不同評估域建設水平不均衡。從圖5(a)的族準備度指數結果來看，業(yè)務族的整體發(fā)展情況相對較接近，前25%的企業(yè)并沒有和之后的企業(yè)拉開很大的差距，這是由于業(yè)務族的評估范圍是工廠的主要生產過程活動，也是企業(yè)重點建設的工作。技術族雖然頭部企業(yè)的得分相較于其他三個族較高，但是其前25%的企業(yè)水平差距很大，并且有超過75%的企業(yè)技術族的得分等級都小于0.8 分，處于啟動級，整體建設水平較為薄弱，評估企業(yè)在智能制造基礎設施和集成互聯的技術應用方面有較大提升空間。圖5(b)中的類準備度指數更加體現了不同業(yè)務域工作建設不均衡的特點，9個評估類的中位水平的準備度指數在1.0 分，而供應鏈、生產管理、人力資源、技術設施和集成互聯類的最佳水平可以達到或接近集成級的水平。另外，所有評估企業(yè)都沒有搭建工業(yè)互聯網平臺，在平臺賦能和數據驅動方面有較大的提升空間。在圖5(c)域準備度指數中可以發(fā)現前25%的企業(yè)在采購供應、安全環(huán)保和數據應用域的建設水平非常接近，說明企業(yè)在進行智能制造能力提升改造過程中更傾向于優(yōu)先發(fā)展這些業(yè)務域。另外，前25%～50%的企業(yè)在計劃調度、操作管理、質量管理、能源管理、網絡支撐和控制系統(tǒng)域的建設情況很接近，說明這些業(yè)務域在企業(yè)日常生產運營中有較強的支撐作用。本次評估過程中通過現場診斷35 家企業(yè)各個業(yè)務域的實際情況進行舉證，逐級確認域、類、族的準備度打分，最終的打分結果和表1中的能力要求及企業(yè)實際現狀進行了對比驗證，并得到了被評估企業(yè)的確認，驗證了模型的可用性。

圖5 35家企業(yè)智能制造準備度評估結果

2.2.2 企業(yè)自動化和信息化建設情況

調研中發(fā)現本次評估的企業(yè)整體自動化水平較高，對企業(yè)關鍵工序DCS 控制系統(tǒng)覆蓋率和安全聯鎖SIS 系統(tǒng)的覆蓋率進行統(tǒng)計，如圖6 所示。結果顯示有24 家企業(yè)DCS 控制系統(tǒng)覆蓋率達到了100%，這部分企業(yè)以連續(xù)性生產為主，原料及產品基本在原油分餾產品的深加工出精細化工產品的產業(yè)鏈上。5 家企業(yè)沒有進行DCS 控制系統(tǒng)的建設，這些企業(yè)中有些是由于工藝的原因無法實現自動化控制，有些企業(yè)已經申請了技改技措項目，進行生產線自動化水平的提升。SIS 安全聯鎖系統(tǒng)的覆蓋率相比于DCS 控制系統(tǒng)較低，其中14 家企業(yè)達到了100%的覆蓋率，這部分企業(yè)大都生產過程中帶有一定的危險性，原料和產品涉及危險化學品。

圖6 35家企業(yè)DCS控制系統(tǒng)覆蓋率和SIS安全聯鎖系統(tǒng)覆蓋率

評估企業(yè)信息化建設情況統(tǒng)計如圖7所示，可以發(fā)現診斷企業(yè)中建有財務系統(tǒng)的企業(yè)數量最多，有33 家，占比94%；建有MES 系統(tǒng)的企業(yè)數量最少，有2家，占比6%，另有4家企業(yè)正在進行MES系統(tǒng)的實施；建有SCM系統(tǒng)的有16家，占比46%；建有ERP、CRM、SCM 和OA 系統(tǒng)的企業(yè)數量相接近。結合圖3(b)評估企業(yè)的企業(yè)規(guī)模進行分析，發(fā)現集團管控型企業(yè)和大中工業(yè)企業(yè)出于資產管理、質量管理、業(yè)務協同的需要，對ERP、SCM、CRM、OA、MES、WMS 建設需求較為強烈；小微工業(yè)企業(yè)由于規(guī)模小、裝置少、組織管理簡單，導致上述系統(tǒng)的建設投入產出效果不明顯，建設意愿相應較低。小微工業(yè)企業(yè)更愿意在基礎自動化、安全環(huán)保設備等方面進行投資。整體來說，本次評估企業(yè)對生產管控類的信息化系統(tǒng)，如MES、WMS 等，建設相對薄弱，對經營管理類信息化系統(tǒng)，如ERP、OA、SCM、CRM等，建設相對較完善。

圖7 35家企業(yè)信息系統(tǒng)建設情況

2.2.3 企業(yè)需求分析

針對評估企業(yè)智能制造準備度指數得分較低的評估域所反映出的短板問題，在現場調研過程中有目的性地進行現狀剖析，挖掘企業(yè)需求，尋找提升改進空間，匯總35 家企業(yè)在關于智能制造的主要需求，如表3所示。綜合來看，企業(yè)提出的需求基本上圍繞降本、提質、增效的根本問題，這也是企業(yè)開展智能制造改造建設的預期目標。可以發(fā)現，企業(yè)對生產管理類的需求較為迫切，主要集中在生產自動化控制水平的提升、設備和產品的全生命周期管理和生產過程中的安全與節(jié)能降耗等方面。其他評估類中對引入信息化系統(tǒng)進行數據記錄、查找、共享來簡化線下流程、提高效率、實現業(yè)務協同的需求較為普遍。通過需求分析，可以幫助企業(yè)厘清目前存在的短板問題，并通過與過程控制和系統(tǒng)集成供應商的合作，找到相對應的技術手段和解決方案，有針對性地進行改進提升，提高投資的有效性，降低投資風險，這也是智能制造準備度模型的一個應用點。

表3 35家被評估企業(yè)智能制造建設主要需求

2.4 評估反思

本次應用案例評估結果分析是從組織單位工信局的角度進行論述，幫助政府部門了解轄內企業(yè)基礎自動化、信息化系統(tǒng)建設情況及需求，有助于制訂相關的智能制造改進政策。但是，本次準備度評估結果對被評估的個體企業(yè)的應用價值并沒有詳細說明，這主要是由于模型的樣本企業(yè)數量較少。未來，隨著被評估樣本企業(yè)的數量不斷增多，逐步建立起石油化工、煤化工等各流程工業(yè)行業(yè)智能制造準備度數據庫，被評估企業(yè)可以找到本企業(yè)智能制造準備度情況在本行業(yè)中的定位，明確各評估族、類、域在同行業(yè)內所處的位置，確定行業(yè)內合理的對標企業(yè)，指導智能制造建設策略的制訂。通過本次35 家流程工業(yè)企業(yè)準備度評估工作中對本模型的實際應用效果的驗證，發(fā)現評估模型還有以下問題待改進。

（1）模型評估對象的聚焦度和行業(yè)細分度有待提高。雖然本模型聚焦于流程工業(yè)，綜合考慮流程工業(yè)生產機理復雜、生產流程連續(xù)、生產過程危險等特點，但是流程工業(yè)企業(yè)依然包括諸多細分行業(yè)，不同細分行業(yè)對智能制造的建設需求及側重點也會略有區(qū)別。例如，在過程控制方面，石油化工企業(yè)更加重視全過程的自動化控制和APC、RTO等優(yōu)化控制，而精細化工行業(yè)則偏重于Batch 批控制和配方管理。因此，準備度評估模型需進一步進行行業(yè)細分，針對有明顯不同的行業(yè)調整評估特征項要求及所占權重，提高模型的精準度。

（2）需要建立評估結果與下一步指導策略的關聯關系。準備度評估是企業(yè)開展智能制造建設的第一步，可以幫助企業(yè)梳理自身所具備的現狀條件，找到短板和提升空間，目前模型的應用效果也僅停留在這一步。未來評估模型可以與相關解決方案建立關聯關系，配合企業(yè)制訂相關改造提升策略。此外，也可以幫助企業(yè)明確需求，有針對性地與智能制造咨詢規(guī)劃服務商合作，開展下一步的咨詢規(guī)劃工作，繪制建設藍圖，明確建設路徑，發(fā)揮模型的“潛熱”。

3 結論

本文基于流程工業(yè)企業(yè)生產經營特點，結合我國智能工廠、智能制造建設的標準和要求，提出了流程工業(yè)智能制造準備度模型，是首個針對流程工業(yè)企業(yè)的智能制造的準備度評估模型。該模型從業(yè)務、組織、技術和智能四個維度評估企業(yè)進行智能制造改造所具備的現狀條件，深度挖掘企業(yè)需求，尋找改進條件和提升機會。并且，針對模型的4個族、9 個類、25 個域和249 個特征項，本文提出了量化的準備度指數，并詳細描述了準備度指數的計算方法，將特征項的符合度情況轉化為對應得分，逐層計算得出企業(yè)的綜合智能制造準備度指數，判斷企業(yè)當前所處的智能制造準備度等級。另外，本文基于提出的準備度模型，設計出了智能制造準備度評估問卷和線上評估系統(tǒng)，提高了模型的易用性，實現了流程工業(yè)企業(yè)的自評估。

本文將模型用于山東省35 家企業(yè)的智能制造準備度評估工作，以一個實際應用案例，展示了模型的使用方法、評估結果輸出及展示形式和模型的應用價值。通過35 家企業(yè)智能制造準備度評估案例，也對模型的結構和內容進行了初步的驗證，表明了該模型是透明的且易于使用的，為模型在流程工業(yè)內推廣應用提供了借鑒意義。將來，隨著智能制造準備度評估工作的逐步推廣，被評估樣本企業(yè)數量的逐步增加，本模型對評估企業(yè)在行業(yè)中的定位將更加準確，改進提升策略也將更加符合企業(yè)發(fā)展實際。最后，希望在本模型的不斷的優(yōu)化改進后，可以在流程工業(yè)智能制造評估中廣泛應用，推動我國企業(yè)智能制造普及建設工作，加快企業(yè)數字化轉型步伐，助力中國制造2025的戰(zhàn)略目標的實現。