智能制造能力成熟度模型(智能制造成熟信息资源的网络模型和实现路径)

我认为，作为制造企业的愿景和目标，智能制造的本质不仅在于企业产品或服务的竞争力(企业的“用”)，还在于企业作为一个系统(企业的“体”)的生态生存能力，即企业适应环境和市场变化的能力。智能制造时代，企业要能快速执行，实时变化，要能自我学习和适应。“学习型组织”是彼得·圣吉对优秀企业的要求，但他主要指的是企业中的人、组织结构和企业文化；智能制造将自我学习和自适应能力的要求延伸到企业的整个系统，包括人、组织、文化、技术、流程、资源、设备、工具等。具体来说就是运营技术(OT)、信息技术(IT)、通信技术(CT)、人与组织的融合，以及融合后的自我学习和自适应。

(1)进化阶段和路径

企业从愚昧混沌到自学习自适应的进化过程，就是从无序到有序，从愚昧到智慧。从企业数字化转型和智能制造建设的角度来看，这一过程大致可以分为互联、可视化、透明、可预测、自适应五个阶段，也可以作为企业智能制造的建设路径。

图1:智能制造的演进阶段和路径

在互联阶段，企业系统的每一个元素和操作都可以用数字来表示。在信息时代，业务的数字化展示主要靠手工录入来完成，在数据的准确性、完整性和及时性上存在一定的缺陷。面向智能制造时代，从理论上讲，通过物质信息资源的网络化和人工智能(图像识别、语音识别等)的应用，可以自动完成业务的数字化展示。)，数据的准确性、完整性和及时性都得到了指数级的提升。

在可视化阶段，企业系统的数字可视化被赋予了商业意义。在信息时代，业务可视化主要以交易或记录为中心，使用统计技术来表达业务运营的特征，如总额、最大值、最小值、平均值、中值、环比、同比、前N名等等。面对智能制造时代，随着云计算技术的发展，企业更加关注业务发展轨迹的变化。数字主线和数字孪生已经成为业务可视化的新方式，并使业务远程管理等业务场景成为可能。

在透明阶段，我们关注企业系统各要素之间的关系，以及对企业的业务运作和变化背后的因果关系的寻找。信息时代，企业能得到的主要是业务变化的“如何”。面对智能制造时代，随着数据数量和质量的大幅提升以及先进分析技术的发展，企业更加关注业务变化的“为什么”。清楚地了解企业系统中的因果关系，可以模拟和优化制造运作，从而实现精益制造。

在可预见阶段，关注企业经营的未来变化，让企业提前做好应对。在信息时代，企业对业务变化的预测主要是通过统计方法来实现的，比如SPC(统计过程控制技术)在制造管理中的应用，在适用范围和准确性上仍然有很大的局限性。面向智能制造时代，随着机器学习等技术的发展，适用的预测技术更加多样化，线性回归、神经网络、决策树、支持向量机等技术都可以在制造业中找到自己的适用场景。

在适应阶段，企业系统的运行实现了高度自治。企业系统作为智能制造的高级阶段，可以根据环境的变化进行实时调整，根据应对措施的反馈进行自学习和算法优化。在适应阶段，智能制造的出现是人少，甚至零人工干预，实现柔性制造和自主制造。

(2)组织范围和能力要求

根据企业系统智能的五阶段划分，不同的系统要素处于不同的阶段。为了对系统要素的智能化程度有更具体的了解，以便后续改进和优化，本文从四个维度、九个视角对组织范围和能力需求进行了划分，即资源维度，包括资源的数字化映射和结构化沟通；技术层面，包括数据处理和信息集成；流程维度，包括垂直执行链、端到端产品链和资产链、水平价值链；文化层面，包括变革意愿和社会合作。

图2:组织范围和能力需求

资源维度，包括各种实物和可见资源，包括员工、机器设备、工具、原材料、半成品和成品等。资源维度包括两个能力需求:资源数字化和结构化通信，由信息物理系统支持，实现物理世界和数字世界的融合。资源维度能力是智能制造的基础。

技术维度主要指信息技术的应用能力，包括数据处理(清洗、加工、存储、操作等。)和信息集成。有些企业，比如MES等IT系统的实施，也获取了很多数据，但是不知道如何使用。或者说，企业中的信息孤岛太多，很难得到业务统一视图，这是缺乏数据处理和信息集成能力。技术维度的重点是构建一个“数据驱动”的企业。

流程维度是指企业内部和企业之间流程的灵活性和敏捷性。流程的主要内容是工业4.0的三个融合，即执行链的纵向融合、产品链和资产链的端到端融合、产业链的横向融合。流程维度的智能化要求是保证企业内部或企业之间的流程要高度集成和随机组合，通过高柔性实现实时变化或调整。

文化维度，包括员工的变革意愿和企业各个层面的社会合作。企业的主体是人，企业的敏捷最终取决于员工的行为。如果企业文化中没有变革基因，企业员工不主动拥抱变革，智能制造的愿景就无法实现。对于智能制造来说，文化维度是指信息在企业中的自由流动和高度共享，数字化创新方法，扁平化和网络化的协作，以及基于知识的决策。

(3)成熟度模型的应用

结合智能制造的五个阶段、组织范围的四个维度、能力的九个视角，对应企业的实际情况，可以形成类似雷达图的企业智能制造成熟度评价模型。通过该评价模型，可以评价企业当前的智能化程度(智能制造状态)，找出不足和改进方向。

图3:智能制造成熟度评估模型

根据上述评估模型，企业可以评估自身的智能制造成熟度，并寻找改进方向和措施:

1)确定当前的成熟度级别。从资源、技术、流程、文化四个维度看当前的成熟度水平，即在互联、可视化、透明、可预测、自适应的过程中处于哪个水平。

2)明确需要加强的能力。根据第一步成熟度评估的结果，从九个角度查看改进方向，即数字制图、结构化沟通、数据处理、信息集成、垂直执行链、端到端产品链、水平价值链、变革意愿和社会合作。

3)制定具体的推广措施。结合第二步确定的改进方向，根据企业的经营战略和优先顺序，制定智能制造的具体推进路径和实施。

业务发展的主旋律是变革，企业能力建设的重点是转型。在智能制造的时代背景下，转型的目标是帮助企业实现敏捷执行和实时变化，最终实现适应性进化。所谓仁者如水，居其所好，为人和善，善良守信，善政，善事，善次；企业智能制造的愿景是通过数字化转型，构建“水基”企业生态。