智能制造被普遍認為是繼機械化、電氣化、信息化之后的第四次工業革命，是以數據的深度應用為主要特征，以新一代信息技術與先進制造技術的融合為實現方式，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具備自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的生產方式。

      世界各制造強國為保持本國制造業的先進性，紛紛出臺政策引導智能制造相關理論和技術的研究。自2015年的《中國制造2025》以來，我國陸續發布《智能制造發展規劃（2016-2020年）》、《智能制造工程實施指南（2016-2020年）》、《“十四五”智能制造發展規劃》等指導性政策，內容涵蓋頂層設計、關鍵技術研究、信息基礎設施建設、標準化、試點示范、標桿遴選、減稅獎補、人才培養等多個方面，我國的智能制造政策體系已趨于成熟。

      智能制造的實施對象涉及制造企業的不同層級，目前對這些層級的劃分并沒有明確的標準。我國《智能制造標準體系建設指南（2021年版）》把智能制造系統層級劃分為設備層、單元層、車間層、企業層和協同層。

      其中設備層是利用傳感器、儀器儀表、設備等實現信息采集并接受指令操控的層級；單元層是處理信息、實現監測和控制物理流程的層級；車間層是面向工廠或車間的生產管理的層級；企業層是面向企業經營管理的層級；協同層是實現跨企業間業務協同的層級。

      智能制造系統五大層級厘清了數據的采集挖掘和應用過程，對企業部署工業軟件和系統起到指導作用，但在企業的智能制造整體規劃和政府部門的政策制定上顯得并不直觀。

      在智能化改造的實際操作層面，目前較為普遍的層級劃分是車間級、工廠級和企業級三個等級，對應的智能化改造成果稱為數字化車間、智能工廠和智能制造企業。數字化車間主要包括產線和對應的生產管控，是智能制造的生產單元；智能工廠是數字化車間的整合，還涉及車間之間的調度和物料配送、高級排程和管控等，是智能制造的主體；智能制造企業除生產外還包括供應鏈協同、生產全流程數據的管理和挖掘等，是智能制造的頂層。

      2 各層級智能制造的主要特點和建設內容

      數字化車間、智能工廠、智能制造企業在智能制造體系中所處的層級不同，承擔的作用和主要的建設思路也有所區別，如圖1所示。

圖1 智能制造三大層級的主要建設內容

      2.1 數字化車間

      數字化車間作為智能制造的生產單元，以接收智能工廠下達的生產計劃，編制成生產指令并執行為職責。其智能化改造涉及產線級的排產與調度、設備狀態及能耗管理、產品質量管理、物料配送、安全管理等內容。數字化車間的信息化特征是原始數據的產生和初步整理。設備產生的狀態數據、產品質檢產生的質量數據、人機交互過程產生的日志數據等原始數據經過初步整理后上傳至智能工廠，為決策提供依據。數字化車間的建設方案包括智能裝備全覆蓋、安裝車間級MES、WMS、SCADA，部署AGV及對應的配送系統等，最終目標是實現生產資源自組織、自優化，設備自學習、自維護，產品質量單件可溯源，具備柔性生產和個性化生產的能力。

      2.2 智能工廠

      智能工廠作為智能制造的主體，以接收企業下達的生產要求，編制成主生產計劃和詳細生產計劃并下達至車間為職責。其智能化改造除數字化車間相關內容外，還包括原材料及配件的采購、產品設計和工藝設計、車間級的排產與調度、物流管理、銷售管理、客戶服務等內容。智能工廠的信息化特征是數據的挖掘和應用，數字化車間上傳的原始數據以及工廠生產活動產生的其他數據經過大數據、人工智能等技術進行分析，形成各種優化算法和模型，使工廠具備智能化特征。智能工廠的建設方案包括安裝工廠級MES、APS、SRM、CRM、計算機輔助研發設計系統（包括CAD/CAE/CAPP）等，實現從精準營銷到需求實時拉動生產，再到生產實時拉動采購的價值鏈閉環，最終目標是建成無人工廠、“黑燈工廠”。

      2.3 智能制造企業

      智能制造企業作為智能制造的頂層，以整合企業內外資源，產生生產要求并下達至工廠為職責。其智能化改造除智能工廠和數字化車間相關內容外，還包括一些支撐生產活動的環節，包括發展戰略、人才團隊、資產管理、網絡建設、數據管理等內容。智能制造企業的信息化特征是數據的統一歸口和數據資產管理，數字化車間及智能工廠產生的一切數據信息和知識模型都應封裝成企業的數字資產，由企業層級統一管理。

      智能制造企業的建設方案包括制定智能制造戰略規劃、引進信息化人才團隊并持續優化、部署5G網絡、網絡安全和網絡資源優化配置、部署ERP、PLM、建設數據中心、打造數據中臺、企業上云等，最終實現生產資源節點網絡化和供應鏈協同。

      2.4 智能制造各層級的關聯

      需要注意的是，盡管智能制造各個層級的改造內容有所不同，其目標是互為前提，相互貫通的。企業級的智能化改造包含了工廠級智能化改造的內容，工廠級的智能化改造也包含了車間級智能化改造的內容。從車間到工廠再到企業，數據從原始數據和交互數據被加工為業務信息，再形成知識、模型等數字資產；從企業到工廠再到車間，生產需求從產生到形成主生產計劃，再被分解成詳細生產計劃和具體的生產指令，這標志著車間、工廠和企業的生產系統及工業軟件必須相互貫通，實現集成。

      3 評估方法在智能制造中的應用

      3.1 智能制造評估的作用

      評估是一種根據給定標準進行量化或非量化測量，并給出可靠結論的方法，是評判系統能力的重要手段之一。評估能夠幫助企業判斷自身智能制造水平，判斷優勢項和弱勢項，進而規劃切合實際的智能制造發展路徑，達到以評促建的效果。我國發布的各項政策也將評估視為智能制造發展的重要保障措施，并把評估機構列入智能制造解決方案供應商的一類。

      3.2 用于智能制造評估的模型和標準

      智能制造的前身是德國的工業4.0戰略。德國在2015年發布了“工業4.0就緒度模型”，作為企業判斷自身是否具備發展智能制造條件的指標。TüV南德發展了這套模型，設計出智能工業指數（SIRI），為企業/城市提供智能化水平評價服務。我國為支撐《中國制造2025》等戰略，也組織有關部門和研究院所開發出一系列用于智能制造評估的模型及標準，其中較具影響力的是中國電子技術標準化研究院開發的“智能制造能力成熟度模型”。

      “智能制造能力成熟度模型”以“人員、技術、資源、制造”四大能力要素涵蓋企業智能制造能力涉及的所有環節，并向下細分為12項能力域和20項能力子域。模型將企業的智能制造能力成熟度從低到高劃分為“規劃級、規范級、集成級、優化級、引領級”五個等級，每個等級下的每項能力子域都設置了若干條要求。企業根據這些要求的滿足程度計算得分，并判斷自身智能制造等級。

      模型的具體內容已編制為GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117-2020《智能制造能力成熟度評估方法》兩項國家標準，從屬于我國智能制造標準體系中的“ADE能力成熟度”部分。

      數字化車間和智能工廠尚無用于評估的國家標準，但一些通用要求標準可為評估工作提供參考。如GB/T 37393-2019《數字化車間 通用技術要求》規定了數字化車間的建設內容，GB/T 41255-2022《智能工廠 通用技術要求》規定了智能工廠的建設內容。

      除上述國家標準外，各省市為摸查轄區內企業智能制造水平，也相繼編制了一系列地方標準為評估工作提供參考。

      其中，較有代表性的包括天津市DB12/T 1073-2021《工業企業智能制造能力成熟度評估規范》，安徽省DB34/T 3052-2017《智能工廠和數字車間建設實施指南》、DB34/T 3357-2019《智能工廠和數字車間評估規范》，無錫市DB3202/T 1001-2018《無錫市智能制造水平評價規范》，寧波市DB3302/T 1122-2021《數字化車間/智能工廠評估規范》等等。

      4 智能制造各層級評估要點

      由于智能制造的不同層級在生產活動中的職責和作用不同，其評估的要點和關鍵內容也有所側重。

      4.1 數字化車間評估要點

      數字化車間是生產活動的具體執行層，其評估要點在于生產數據的采集和生產指令的執行，包括排產、物料配送、設備管理、質量管理、能源管理、安全環保等環節。

      評估時重點關注是否實現產線自動排產及生產計劃的自動調整；是否實現生產拉動物料配送及配送手段的無人化；是否實現生產文件自動下放、生產知識庫建設和單件產品質量溯源；是否實現智能設備全覆蓋、部署有SCADA系統、生產網絡全覆蓋；是否實現能耗的實時檢測和異常預警處理；是否構建信息化的安全環保知識庫并設置了完善的管理辦法；車間部署的信息化系統是否實現打通和集成。

      4.2 智能工廠評估要點

      智能工廠是生產活動的計劃層，其評估要點在于生產價值鏈的智能化，包括采購、設計、排產、倉儲、物流、銷售、客服等環節。

      評估時重點關注是否部署有SRM系統、生產活動實時拉動采購需求；產品設計和工藝設計是否實現計算機輔助設計、是否有模塊化的設計知識庫；是否實現工廠自動排產及生產計劃的自動調整、部署有APS系統和MES系統；是否有立體化倉儲、部署有WMS系統、實現物料自動配送；是否以自建或外包的方式實現物流環節的信息化和系統化；是否部署有銷售系統、基于市場數據的挖掘實現銷量預測；是否部署有CRM系統、實現智能為主人工為輔的客戶服務方式；工廠部署的信息化系統是否實現打通和集成。

      4.3 智能制造企業評估要點

      智能制造企業是生產活動的規劃和支持層，其評估要點在于企業資源的統籌管理，包括組織與人員、數據資產、網絡、信息安全等環節。

      評估時重點關注是否有完善的智能制造長期戰略、崗位和團隊，以及對應的迭代優化機制；是否有自下而上的、通暢全面的數據采集、存儲、運算、管理、使用辦法，建設有數字中臺、數據中心，部署有ERP系統和PLM系統；企業及下屬的各工廠車間是否有網絡全覆蓋，配備有網絡安全管理辦法，網絡資源可實現優化配置；是否有信息安全規范和長期的信息安全風險管控辦法；企業部署的信息化系統是否實現打通和集成。

      5 結語

      智能制造是一項系統性的工程，涉及企業生產、運營、管理的方方面面。按照組織在制造系統中的定位，可以將其劃分為不同的層級，每個層級都有相適宜的技改舉措和智能化改造路徑。管理者應當做出適當的判斷，選取合適的智能改造策略，保證智能制造穩步推進。

作者：工業和信息化部電子第五研究所 王敏  、中國質量認證中心智能制造評測業務操作中心 許可嘉