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联想智能制造白皮书（2020版）目录第一章智能制造的发展背景 (6)1.1智能制造发展现状 (6)1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6)1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6)1.2智能制造的发展趋势和路径 (8)1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8)1.2.2 智能制造的目标和方法 (10)第二章联想智能制造实践和方法论 (12)2.1联想智能制造发展概况 (12)2.1.1联想智能制造的发展历程 (13)2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15)2.1.3联想智能制造的体系框架 (15)2.2：联想智能制造方法论 (16)2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17)2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18)2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19)第三章联想智能制造关键技术 (22)3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22)3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22)3.1.2智能制造关键技术说明 (23)3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24)3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24)3.2.2 端：智能设备 (26)3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)3.2.4 云：混合云与大数据 (29)3.2.5网：5G与区块链 (31)3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36)第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41)4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41)4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41)4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43)4.2应用场景一产品设计 (43)4.2.1 MBD解决方案 (44)4.3应用场景一订单管理 (46)4.3.1订单可视化解决方案 (46)4.3.2订单自动化解决方案 (49)4.3.3订单自主纠错解决方案 (51)4.4应用场景一计划排产 (53)4.4.1整合计划解决方案 (53)4.4.2智能排程解决方案 (55)4.4.3智能预测解决方案 (57)4.4.4供应链智能控制塔 (58)4.5应用场景一采购管理 (61)4.5.1全球供应协同解决方案 (61)4.5.2采购计划解决方案 (62)4.5.3. 采购执行解决方案 (64)4.6：应用场景一生产运营 (67)4.6.1产线自动化解决方案 (67)4.6.2 MES管理系统解决方案 (71)4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)4.6.4数字化工艺解决方案 (76)4.6.5产品工程化仿真解决方案 (79)4.6.6制造过程仿真解决方案 (82)4.6.7智能生产归因分析解决方案 (83)4.7：应用场景一仓储物流管理 (85)4.7.1智能仓储解决方案 (88)4.7.2智能包装解决方案 (92)4.7.3智能IOT监控可视化解决方案 (94)4.7.4 智能物流网络规划选址解决方案 (96)4.7.5智能城配路径规划解决方案 (98)4.7.6统仓共配解决方案 (100)4.8：应用场景一服务管理 (102)4.8.1人工智能客户联络中心解决方案 (103)4.8.2智能服务供应链协同解决方案 (106)4.8.3 智能维修解决方案 (107)4.9：应用场景一质量管理 (109)4.9.1闭环质量管理，智能驱动解决方案 (110)第五章智能制造未来展望 (124)5.1：打造业界最佳智能制造 (124)5.2：共建智能制造生态圈 (125)前言2017年联想集团董事长兼CEO杨元庆在世界互联网大会上表示：“智能制造是全链条的智能化，不仅仅是制造环节的智能化，而是把研发、生产、供应、销售、服务的企业制造全链条都串连起来的全面的智能化，是按照客户的需求设计开发、采购部件、组织生产、精准营销，并提供个性化服务的全流程的智能化。
中国制药工业智能制造白皮书制药工业是制造业的重要组成部分，也是支撑全球医疗保健体系的重要基础。
随着世界卫生组织推出面向全球支持健康发展的计划，以及生物经济带动经济发展，制药工业对促进社会发展起着越来越重要的作用。
中国是世界上最大的制药市场，大约占全球市场的20%，其制药产业的发展也正处于飞速发展的阶段。
在过去几年，我国制药行业的变革正不断深入，行业结构正在从传统的以中药为主的面向西药的结构转变。
随着公司和政府的技术支持，中国制药工业正以前所未有的速度发展，成为世界领先的制药行业，成为全球提供品质和价格优势药品的重要供应商。
二、中国制药工业智能制造智能制造是未来制药行业发展的关键方向。
智能制造能够帮助企业实现智能化设备，精确监测和分析生产过程，使生产效率最大化，并帮助企业实现质量保证和技术创新，提高生产效率和降低生产成本。
中国制药行业的智能制造可以说是制药行业的一项重大技术革新，采用智能化技术，利用这些技术来发展、创新、建设和升级制药工业的设施，更好的满足消费者的需求，为制药企业带来更多的竞争力。
从无人制药到自动化，数字化，网络化，从工艺自动化到设备自动化，以及从设备自动化到系统自动化：智能制造正在中国制药行业中得到越来越多的应用。
三、推动中国制药智能制造的重要措施1、优先加快政策制定：相关的技术发展要素，政府应该把智能制造作为重要的发展目标，制定出合理的技术政策，例如补贴政策，金融支持及支持关税等，以加快中国制药工业智能制造的发展速度。
2、鼓励研发投入：制药工业应充分投入人力和经费到技术研发投入，从而推动智能制造技术的发展及产业化。
3、激励人才培养：为满足智能制造技术的需求，政府应多采取激励措施，支持和鼓励人才的培养，特别是把重点放在高等院校，研发机构等，政府应加大新兴技术人才的培养力度，促进技术创新和产业化。
4、丰富制药智能制造技术平台：政府应针对制药智能制造技术，开展相关技术交流，搭建设备厂商、编程人员、维修人员和系统集成商等制药技术人员之间的技术交流平台，提高企业的技术水平。
智能制造能力成熟度模型目标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着全球制造业的快速发展以及智能制造技术的不断涌现，智能制造在推动制造业转型升级和提高生产效率方面发挥着越来越重要的作用。
为了评估企业的智能制造能力，提出了智能制造能力成熟度模型，该模型旨在帮助企业全面了解其现有智能制造水平，分析可持续发展路径，指导企业提升智能制造能力，实现智能制造目标。
智能制造能力成熟度模型的目标是建立一个系统的框架，评估企业在智能制造方面的成熟度水平，帮助企业发现存在的问题和短板，提出改进建议，实现智能制造的落地应用。
通过智能制造能力成熟度模型，企业可以清晰地了解自身在智能制造方面的现状，实现由被动应对到主动引领的转变，提高企业的竞争力和市场地位。
智能制造能力成熟度模型的目标主要包括以下几个方面：1. 评估企业的智能制造水平：智能制造能力成熟度模型通过一系列的指标和评估方法，对企业在智能制造方面的成熟度水平进行评估。
从技术、组织、管理、人力资源等多个方面对企业的智能制造水平进行全面评估，帮助企业了解现有的智能制造水平如何，确定发展方向。
2. 发现存在的问题和短板：通过对企业的智能制造能力进行评估，可以清晰地发现企业在智能制造方面存在的问题和短板。
技术设备落后、人才结构不合理、管理体系不完善等方面的问题，这些问题都会影响企业在智能制造方面的发展。
通过解决这些问题，企业才能实现智能制造的转型升级。
3. 提出改进建议：智能制造能力成熟度模型还可以根据评估结果，为企业提出具体的改进建议。
针对不同的企业情况和问题，制定相应的智能制造发展计划、技术培训方案、管理体系优化方案等，帮助企业实现智能制造的目标。
第二篇示例：智能制造能力成熟度模型（Intelligent Manufacturing Capability Maturity Model）是一种评估企业智能制造能力发展水平的工具，其旨在帮助企业了解自身的智能制造能力水平，并指导企业实施智能制造的战略规划和实施。
智能制造1是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
2018年，工业和信息化部和国家标准化管理委员会正式印发《国家智能制造标准体系建设指南》，为制造业智能制造健康有序发展起到指导、规范、引领和保障作用。
2020年，工业和信息化部将“加快细分行业智能制造标准体系建设”作为重点工作。
在国家加强药品监管和医药产业结构调整的大背景下，制药企业普遍认识到数字化建设的重要性。
随着技术的融合发展，云计算、大数据、工业互联网和人工智能等技术在制药工业中的应用逐渐成熟，部分企业先行先试，在中药原料提取、无菌粉针和制剂生产、包装和物流等环节的数字化改造取得突破，但大部分企业仍对实施智能制造的必要性缺乏充分认识，部分实施智能制造项目的企业也面临建设目标和路径不明确、建设内容不成体系、建设重点不够突出、项目推进困难等问题。
由于缺少指南和标准引领，制药企业多是“摸着石头过河”，易陷入“重局部改造、轻整体优化”“重系统建设、轻数据利用”等误区。
为了指导和帮助不同发展阶段、不同细分领域的制药企业推进智能制造，在工业和信息化部消费品工业司和装备工业一司的指导下，工业和信息化部产业发展促进中心和中国医药企业管理协会组织制药行业重点企业和行业专家、系统解决方案提供商，共同编制了《中国制药工业智能制造白皮书（2020年版）》（以下简称《白皮书》），旨在明晰当前中国制药工业智能制造的出发点和主要内容，建立起与制药工业紧密结合的智能制造技术架构和规范，为相关指南和标准的制定与出台奠定基础、凝聚共识，推动制药工业数字化、网络化、智能化转型发展，保障人民用药安全。
《白皮书》共包括12章，前2章分别介绍了制药工业智能制造发展的背景和体系框架，第3至11章分别从药品研发、生产制造、质量管理、制造物流、数字化体系建设等方面介绍了药品研发生产全流程各环节的业务需求、智能制造系统架构和主要解决方案，第12章简要介绍了一些前沿技术在制造工业领域的应用探索。
读数/DIGITAL.\信息化建设\Informatization图解我国智能制造发展成熟度当前，智能制造已成为推动制造业转型升级、加快制造业高质量发展的重要抓手。
经过多年培育，我国智能制造发展已从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力、线面复制推广、多方协同推进的良好局面。
2020年10月，《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准发布。
工信部组织中国电子技术标准化研究院等单位，幵展企业自评估工作。
目前已进行自评估的12000多家企业涵盖了31个制造业大类。
由此，中国电子技术标准化研究院形成并发布了《智能制造发展指数报告（2020）》，综合分析国内智能制造发展现状和趋势。
智能制造发展现状截至2020年12月，全国12000多家企业通过平台幵展智能制造能力成熟度自诊断，江苏、浙江、山东、宁夏回族自治区、四川、湖南、陕西等地均高度重视，有效推动标准应用。
整体来看，2020年全国制造业智能制造能力成熟度较2019年有所提升，一级以下的低成熟度企业数量减少10%左右，三级以上的高成熟度企业数量增加了8%左右。
图2全国智能制造能力成熟度水平不同行业智能制造发展水平数据显示，离 散型制造业的成熟度水平略高于流程型制造业。
离散型制造业在三级及以上阶段呈现明显增长趋势，汽车、电器等排头兵行业在智能制造方面进行了大量探索和实©0离散型制造企业-SLRKT二级. 6.7%四级| 4.3%五级2.1%流程性制造企业图3离散型和流程型智能制造能力成熟度等级分布对比图/2021.04/■践，带动了行业的整体水平提升。
流程型制造业在流程化管理、自动化改造方面具备良好的基础和优势，但在智能化提升的过程中仍需加快推进，特别是新一代信息技术在工艺优化、系统集成、服务等环节的应用。
■离啟型制JS业■就程型制it业一平场ffii图4离散型和流程型各能力域得分对比图龙头企业示范引领，中小企业聚焦转型参与自诊断的企业中，有370家是2015—2018年来获批工信部智能制造试点示范或新模式项目的企业。
目 录一、概述二、智能制造能力成熟度模型（一）智能制造能力成熟度模型的提出（二）模型架构与能力成熟度矩阵1、维度2、类和域3、等级4、成熟度要求（三）智能制造能力成熟度要求1、设计2、生产3、物流4、销售5、服务6、资源要素7、互联互通8、系统集成9、信息融合10、新兴业态四、相关理论的对比分析（一）软件能力成熟度模型（二）智能制造系统架构（三）工业4.0就绪度（四）制造成熟度模型（五）罗兰贝格模型001005 005 007 008 008 009 010 011 011 013 017031 031三、模型的应用（一）整体成熟度模型分级（二）单项能力模型分级（三）模型的应用018 018 020 023 024 025 026028 028 029 029032 032 033 034五、总结与展望035附录基于智能制造能力成熟度模型的评价方法036（一）模型与评价（二）评价过程036 0361、选择模型2、选择评价域3、基于问题的评价4、给出分值与等级037 037 038 039（三）评价示例040参考文献致 谢一、概 述（一）智能制造是当前制造业转型升级的必经之路制造业是国民经济的支柱，是一国经济增长的源动力。
没有一个强大而具有创新性的制造业体系，任何一个经济体都不可能实现繁荣发展。
然而，自国际金融危机爆发以来，世界各国制造业均面临着市场需求萎缩、产值下降等困境，客户个性化需求增加、交货期要求越来越短、低能耗高资源利用率等挑战倒逼制造业要转型升级。
与此同时，云计算、大数据、物联网等新兴技术逐渐兴起，给各国制造业企业带来了新的转型思路。
因此，主要经济体纷纷提出了利用信息技术提升传统制造业发展的国家级战略和规划，如美国的“先进制造业国家战略计划”、德国的“工业4.0”、日本的“科技工业联盟”、英国的“工业2050战略”、中国的“中国制造2025”等，制造业已成为各国在新一轮技术革命和产业变革中占据制高点的必争战场。
智能制造能力成熟度模型培训证书
Intelligence Manufacturing Ability Maturity Model (IMAM) Certification。
授予单位：深圳市贝尔技术有限公司。
Certificate granted to: Shenzhen Bell Technology Co., Ltd.
证书编号：IMAM190924。
Certificate No.: IMAM190924。
深圳市贝尔技术有限公司拥有较高的智能制造能力成熟度模型（IMAM），经过一系列模型认证评估，本机构已达到了国家标准。
Shenzhen Bell Technology Co., Ltd. has a high level of Intelligence Manufacturing Ability Maturity Model (IMAM), and has met the national standards after a series of model certification evaluations.
此证书可以证明深圳市贝尔技术有限公司具有较高的智能制造能力成熟度模型，并承诺按照标准进行操作。
证书颁发单位：
Issuing Agency:。
质量评估咨询委员会。
《智能制造能力成熟度模型》在企业的自评估应用随着智能制造在国内被越来越多的企业理解和认可，各企业纷纷开展了智能制造的相关方案咨询、战略规划及项目实施。
在这过程中，各企业采取了不同的方法，有参考借鉴德国工业4.0 的理念和框架进行自我理解消化，还有邀请知名的咨询公司开展方案咨询和战略规划，以及和业界知名的自动化、IT 巨头开展项目合作来推进智能制造。
各种不同的推进路径背后存在着对智能制造认知和实施的差异。
为有序推进我国智能制造快速发展，通过标准凝聚行业共识，引领企业向标准靠拢，降低融合发展风险，中国电子技术标准化研究院在工信部的指导下，于2016 年9 月发布了《智能制造能力成熟度模型白皮书（1.0）》，并在白皮书的基础上经过4 年的完善优化和企业应用实践，形成了GB/T 39116-2020 《智能制造能力成熟度模型》及GB/T39117-2020《智能制造能力成熟度评估方法》两份国家标准，于2020 年10 月正式发布。
1 智能制造能力成熟度模型1.1 成熟度及智能制造成熟度1.1.1 成熟度成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现的必要条件。
从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次递进发展的过程。
1.1.2 智能制造成熟度简单来讲，智能制造成熟度就是成熟度方法论在智能制造领域的应用。
智能制造能力成熟度描述了智能制造从初始状态向高级阶段的发展过程，将其分解为若干级别（阶段），赋予每个级别明确定义，相应标准和实现的必要条件。
从最低级到最高级，智能制造能力是逐级提升的，每个级别都在前一个级别的基础上提升完善，同时也构成了向下一个级别提升演进的基础，从而体现了智能制造能力的层层递进和不断发展完善的过程。
1.2 智能制造能力成熟度模型构成智能制造能力成熟度模型由成熟度等级、能力要素和成熟度要求构成。
智能制造能力成熟度模型介绍智能制造是指利用现代信息技术和智能化设备，通过数字化、网络化和智能化的技术手段实现生产过程的自动化、柔性化、智能化和智能管理的生产模式。
智能制造能力成熟度模型（IMMCM）是评价企业智能制造能力发展水平的标尺，通过对企业不同方面的指标进行评估，得出企业在智能制造领域的成熟度水平，帮助企业了解自身在智能制造方面的表现，并提供相应的改进建议和策略。
本文将介绍智能制造能力成熟度模型的构成、评估方法和应用场景等内容。
一、智能制造能力成熟度模型的构成1. 组织策略组织策略是企业智能制造能力的重要组成部分，它涉及企业战略定位、经营理念和发展规划等方面。
智能制造能力成熟度模型中的组织策略指标包括企业智能制造战略规划的完备性、战略与业务一体化程度、战略与技术一体化程度等方面。
2. 管理体系管理体系是企业实现智能制造的基础，它包括企业的管理架构、组织结构、业务流程和管理机制等方面。
智能制造能力成熟度模型中的管理体系指标包括企业智能制造管理体系的完善程度、信息化管理程度、业务流程创新程度等方面。
3. 技术能力技术能力是企业实现智能制造的重要支撑，它包括企业的研发能力、生产工艺能力、设备设施能力和信息技术能力等方面。
智能制造能力成熟度模型中的技术能力指标包括企业智能制造技术研发水平、生产工艺创新水平、设备设施智能化水平、信息技术应用水平等方面。
4. 人力资源人力资源是企业实现智能制造的重要保障，它包括企业的人才队伍、培训教育和激励机制等方面。
智能制造能力成熟度模型中的人力资源指标包括企业智能制造人才结构与布局、培训教育投入和效果、员工激励机制等方面。
5. 质量管理质量管理是企业实现智能制造的重要保障，它包括企业的产品质量管理、生产过程管理和供应链管理等方面。
智能制造能力成熟度模型中的质量管理指标包括企业产品质量稳定性、生产过程自动化程度、供应链智能化水平等方面。
二、智能制造能力成熟度模型的评估方法1. 数据收集通过对企业各项指标的数据进行收集，包括企业战略规划文件、管理体系文件、技术研发成果、人才队伍情况、质量管理数据等。
智能制造能力成熟度标准智能制造是当今制造业发展的重要方向，通过使用现代化的信息和通信技术，结合先进的自动化技术和人工智能算法，提高生产效率、产品质量和工作环境，从而实现智能化和可持续发展。
然而，智能制造的实施并非一蹴而就，需要有一套成熟度标准来评估组织或企业的智能制造能力水平。
本文将介绍智能制造能力成熟度标准的相关内容。
一、初级阶段（Level 1）：在初级阶段，组织或企业尚未采取任何智能制造相关的措施。
生产过程主要依赖传统的人工操作，缺乏自动化和信息化的支持。
产品质量控制主要依靠人工检验和调整，效率低下，生产周期长。
二、基本阶段（Level 2）：在基本阶段，组织或企业开始意识到智能制造的重要性，并开始逐步采取相应的措施。
生产过程中引入了简单的自动化设备和传感器，并建立了一定规模的信息系统用于数据收集和分析。
生产效率有所提高，但仍需要大量人工干预。
三、中级阶段（Level 3）：中级阶段的组织或企业已经实施了较高水平的智能制造措施。
生产过程中普遍使用先进的自动化设备和机器人，实现了生产过程的自动化和高度集成。
信息系统能够分析大量实时数据，自动控制生产过程，并提供预警信息。
产品质量和生产效率显著提高。
四、先进阶段（Level 4）：在先进阶段，组织或企业已经实现了智能制造的领先水平。
生产过程具备高度自动化和高度柔性化能力，可以快速重新配置和调整生产线，适应不同的产品和需求。
人工智能算法广泛应用于生产过程的优化和决策支持。
整个生态系统实现了高度互联互通，工业互联网技术得到广泛应用。
五、卓越阶段（Level 5）：卓越阶段代表了智能制造能力的巅峰水平。
组织或企业在技术和管理方面都达到了最高水平。
生产过程实现了全自动化、智能化和高度灵活化，机器人和自主机器人广泛应用于各个环节。
基于大数据和人工智能的智能决策系统具备较强的自学习和自适应能力。
组织与供应链伙伴、客户和其他组织之间实现了紧密的协同。
综上所述，智能制造能力成熟度标准分为初级阶段、基本阶段、中级阶段、先进阶段和卓越阶段五个层次。
智能制造成熟度评估模型
1 现代智能制造成熟度评估模型
随着智能制造技术的发展，智能制造成熟度评估模型作为一种全面、客观的评估工具被普遍采用。
它可以用于帮助企业发现自己的智能制造成熟度水平，并有针对性地构建智能制造战略，实现智能制造的转型升级。
2 智能制造成熟度评估模型的三要素
智能制造成熟度评估模型，基于遵守三要素来构建，这三要素分别是企业资源要素、技术要素和运行要素。
企业资源要素包括制造业定位、管理制度、组织架构以及责任体系等定义。
技术要素是基于维度分类的，包括产品技术、工艺技术、工业网络、管理信息技术和运动控制技术等。
运行要素描述企业在建设智能制造转型过程中要求实施的具体操作。
3 智能制造成熟度评估模型的应用
智能制造成熟度评估模型可以帮助企业明确智能制造发展战略和路径，提供多层次的数据支持，以便企业可以针对性的进行资源分配和项目计划，推动企业智能制造变革。
此外，智能制造成熟度评估模型可以帮助企业实现智能制造过程的全面实施与持续的改进，以增强企业的竞争力。
同时，模型还可以
更全面地了解整个智能制造变革过程中应当关注的各个环节和问题，从而帮助企业预测风险，制定合理的策略来缩短智能制造改造发展的周期。
智能制造能力成熟度评估访谈提纲访谈提纲1. 智能制造能力的定义和重要性- 介绍智能制造能力的概念和涵义- 解释智能制造能力对企业发展的重要性- 对智能制造能力的成熟度评估进行介绍2. 智能制造能力的成熟度评估模型- 介绍针对智能制造能力的成熟度评估模型- 分析各种成熟度评估模型的优缺点- 深入探讨选择合适的成熟度评估模型的重要性3. 智能制造能力成熟度评估的关键指标- 提及智能制造能力成熟度评估的关键指标- 详细解释各项指标的意义和作用- 分析如何根据具体情况选择合适的成熟度评估指标4. 智能制造能力成熟度评估的实际案例- 共享一些实际企业案例，如何通过成熟度评估改进智能制造能力 - 分析这些案例的成功经验和教训- 提出智能制造能力成熟度评估在实际操作中的挑战和解决方法5. 个人观点和理解- 共享对智能制造能力成熟度评估的个人看法- 探讨智能制造能力成熟度评估对企业发展的意义- 引导读者思考智能制造能力成熟度评估的未来发展方向总结和回顾- 总结本文内容，强调智能制造能力成熟度评估的重要性- 回顾讨论的重点，提及从简到繁的探讨方式- 鼓励读者深入思考智能制造能力的发展和成熟度评估的实践意义以上几个方面将成为您文章的主要内容，希望对您的文章撰写有所帮助。
祝您写作顺利！智能制造能力的定义和重要性智能制造能力是指企业利用先进的信息技术和通信技术，以及自动化、智能化装备和先进的制造工艺，在整个生产运营过程中实现自动化、智能化和灵活化，以提高生产效率、降低成本、优化资源配置，实现高质量、高效率的生产。
在当前全球经济不确定性增加的情况下，智能制造能力的重要性变得愈发显著。
智能制造能力的提升对于企业来说不仅意味着技术和管理的更新，更意味着企业自身的核心竞争力的提升，以及在不确定的市场环境下的稳健发展。
智能制造能力的重要性主要体现在以下几个方面：智能制造能力的提升可以提高产品质量和生产效率。
通过智能化技术和装备的应用，可以更加精准地监控和控制生产过程，减少人为因素的干扰，提高产品质量和生产效率。
《智能制造能力成熟度模型白皮书》——二、智能制造能力成熟度模型编辑导语：（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。
从最低…（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。
从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次层层递进不断发展的过程。
比较著名的成熟度理论有：软件能力成熟度模型（SW-CMM）、制造成熟度模型（MRL）和智能电网能力成熟度模型（SGMM）等，表2-1 描述了相关成熟度理论的定义。
不同领域的成熟度遵循的方法论是一致的，智能制造能力成熟度模型充分借鉴了以往的经验，是成熟度理论在智能制造领域的应用。
智能制造能力成熟度模型给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，提出了实现智能制造的核心能力及要素、特征和要求，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架，帮助企业识别当前不足，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。
本文提出的智能制造能力成熟度模型，是对智能制造内涵和核心要素的深入剖析，遵循了《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》中对智能制造系统架构的定义，从生命周期、系统层级、智能功能 3 个维度统筹考虑，归纳为“智能+制造” 2 个维度来解释智能制造的核心组成，进一步分解形成设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10 大类核心能力要素，并对每一类核心要素分解为域以及五级的成熟度要求。
如图2-1 示。
图2-1 智能制造能力成熟度要素图（二）模型架构与能力成熟度矩阵模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。
维度、类和域是“智能+制造”两个维度的展开，是对智能制造核心能力要素的分解。
等级是类和域在不同阶段水平的表现，成熟度要求是对类和域在不同等级下的特征描述。
智能制造能力成熟度矩阵是模型架构的具体实例，涵盖了智能制造能力成熟度模型所涉及的核心内容，是模型组成部件的展现。
本文在充分研究中国智能制造系统架构、工业 4.0 参考架构模型（RAMI 4.0）、美国工业互联网参考架构，深入挖掘智能制造内涵的基础上，根据“智能+制造” 两个核心维度，分解为设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10 大类能力以及细化的27 个要素域，对每个域进行分级，每一级别对应相应的要求，构成智能制造能力成熟度矩阵，模型架构与能力成熟度矩阵的关系如图2-2 所示。
图2-2 模型架构与能力成熟度矩阵关系图1、维度“智能+制造”两个维度是我们论述智能制造能力成熟度模型的起点，代表了我们对智能制造本质的理解，也可以理解为OT（运营技术）+IT（信息技术）在制造业的应用。
制造维体现了面向产品的全生命周期或全过程的智能化提升，包括了设计、生产、物流、销售和服务 5 类，涵盖了从接收客户需求到提供产品及服务的整个过程。
与传统的制造过程相比，智能制造的过程更加侧重于各业务环节的智能化应用和智能水平的提升。
智能维是智能技术、智能化基础建设、智能化结果的综合体现，是对信息物理融合的诠释，完成了感知、通信、执行、决策的全过程，包括了资源要素、互联互通、系统集成、信息融合和新兴业态 5 大类，引导企业利用数字化、网络化、智能化技术向模式创新发展。
2、类和域类和域代表了智能制造关注的核心要素，是对“智能+制造”两个维度的深度诠释。
其中，域是对类的进一步分解。
10 大类核心要素相互作用才能达到智能制造的状态，其关系如图2-3 示。
将各种制造资源要素（人、机器、能源等）与制造过程（设计、生产、物流、销售和服务）等物理世界的实体及活动数字化并接入到互联互通的网络环境下，对各种数字化应用进行系统集成，对信息融合中的数据进行挖掘利用并反馈优化制造过程和资源要素，推动组织最终达到个性化定制、远程运维与协同制造的新兴业态。
图2-3 核心要素间关系图3、等级等级定义了智能制造的阶段水平，描述了一个组织逐步向智能制造最终愿景迈进的路径，代表了当前实施智能制造的程度，同时也是智能制造评估活动的结果。
智能制造能力成熟度模型共分为以下 5 个等级，如图2-4 示：图2-4 智能制造能力成熟度等级1 级：规划级在这个级别下，企业有了实施智能制造的想法，开始进行规划和投资。
部分核心的制造环节已实现业务流程信息化，具备部分满足未来通信和集成需求的基础设施，企业已开始基于IT 进行制造活动，但只是具备实施智能制造的基础条件，还未真正进入到智能制造的范畴。
2 级：规范级在这个级别下，企业已形成了智能制造的规划，对支撑核心业务的设备和系统进行投资，通过技术改造，使得主要设备具备数据采集和通信的能力，实现了覆盖核心业务重要环节的自动化、数字化升级。
通过制定标准化的接口和数据格式，部分支撑生产作业的信息系统能够实现内部集成，数据和信息在业务内部实现共享，企业开始迈进智能制造的门槛。
3 级：集成级在这个级别下，企业对智能制造的投资重点开始从对基础设施、生产装备和信息系统等的单项投入，向集成实施转变，重要的制造业务、生产设备、生产单元完成数字化、网络化改造，能够实现设计、生产、销售、物流、服务等核心业务间的信息系统集成，开始聚焦工厂范围内数据的共享，企业已完成了智能化提升的准备工作。
4 级：优化级在这个级别下，企业内生产系统、管理系统以及其他支撑系统已完成全面集成，实现了工厂级的数字建模，并开始对人员、装备、产品、环境所采集到的数据以及生产过程中所形成的数据进行分析，通过知识库、专家库等优化生产工艺和业务流程，能够实现信息世界与物理世界互动。
从 3 级到 4 级体现了量变到质变的过程，企业智能制造的能力快速提升。
5 级：引领级引领级是智能制造能力建设的最高程度，在这个级别下，数据的分析使用已贯穿企业的方方面面，各类生产资源都得以最优化的利用，设备之间实现自治的反馈和优化，企业已成为上下游产业链中的重要角色，个性化定制、网络协同、远程运维已成为企业开展业务的主要模式，企业成为本行业智能制造的标杆。
企业在实施智能制造时，应按照逐级递进的原则，从低级向高级循序演进，要注重投资回报率。
企业应该根据自身的业务发展现状、市场定位、客户需求和资金投入情况，来选择合适的等级确定智能制造的发展方向。
需要注意的是，并非只有最高级才是适合每个企业的最佳选择。
4、成熟度要求成熟度要求描述了为实现域的特征而应满足的各种条件，是判定企业是否实现该级别的依据。
每个域下分不同级别的成熟度要求（如图2-2 示），其中对制造维及资源要素的要求是从 1 级到5 级，对互联互通和系统集成的要求是从3 级到5 级，对信息融合的要求从4 级到5 级，对新兴业态的要求只有第5 级。
（三）智能制造能力成熟度要求1、设计设计是通过产品及工艺的规划、设计、推理验证以及仿真优化等过程，形成设计需求的实现方案。
设计能力成熟度的提升是从基于经验设计与推理验证，到基于知识库的参数化/模块化、模型化设计与仿真优化，再到设计、工艺、制造、检验、运维等产品全生命周期的协同，体现对个性化需求的快速满足。
构成设计类能力的域如图2-5所示。
图2-5设计的关键评价域1.1、产品设计产品设计的目的是解决企业如何基于客户需求，利用计算机辅助工具，根据经验、知识等快速开展外观、结构、性能等的设计、优化，以及与工艺设计的有效对接。
其关注点在于基于知识库的参数化/模块化设计、产品生命周期不同业务域的协同化、基于三维模型的设计信息集成、设计工艺制造一体化仿真。
等级及其特征如下：• 1 级：基于设计经验开展计算机辅助二维设计，并制定产品设计相关标准规范；• 2 级：实现计算机辅助三维设计及产品设计内部的协同；• 3 级：构建集成产品设计信息的三维模型，进行关键环节的设计仿真优化，实现产品设计与工艺设计的并行协同；• 4 级：基于知识库来实现设计工艺制造全维度仿真与优化，并实现基于模型的设计、制造、检验、运维等业务的协同；• 5 级：实现基于大数据、知识库的产品设计云服务，实现产品个性化设计、协同化设计。
1.2、工艺设计（离散）工艺设计是采用工艺知识积累、挖掘、推理的方法，利用先进技术工具，把设计设想转化为工艺流程来指导生产的过程。
其关注点在于工艺知识库的建立与应用、工艺流程的优化创新以及与产品设计、制造等业务域的协同等。
本节的工艺设计适用于离散行业，其等级及特征如下。
• 1 级：实现计算机辅助工艺规划和工艺设计；• 2 级：实现工艺设计关键环节的仿真以及工艺设计的内部协同；• 3 级：实现计算机辅助三维工艺设计及仿真优化，实现工艺设计与产品设计间的信息交互、并行协同；• 4 级：实现基于工艺知识库的工艺设计与仿真，并实现工艺设计与制造间的协同；• 5 级：基于知识库辅助工艺创新推理及在线自主优化，实现多领域、多区域、跨平台的全面协同，提供即时工艺设计服务。
1.3、工艺优化（流程）工艺优化同样是采用工艺知识积累、挖掘、推理的方法，利用优化平台等技术实现对工艺路线、参数等与产量、能耗、物料、设备等的最优匹配，以达到产量高、功耗低和效益高的生产目标。
本节的工艺优化适用于流程行业，其等级及特征如下。
• 1 级：具备符合国家/行业/企业标准的工艺流程模型及参数；• 2 级：工艺模型应用于现场，能够满足场地、安全、环境、质量要求；• 3 级：能够利用离线优化平台，建立单元级工艺优化模型；• 4 级：基于工艺优化模型与知识库实现全流程工艺优化；• 5 级：建立完整的工艺三维数字化仿真模型，完成生产全过程的数字化模拟，能够基于知识库实现工艺的实时在线优化。
2、生产生产是通过IT 与OT 的融合，对人、机、料、法、环五大生产要素进行管控，以实现从前端采购、生产计划管理到后端仓储物流等生产全过程的智能调度及调整优化，达到柔性生产。
生产能力成熟度的提升是从以生产任务为核心的信息化管理开始，到各项要素和过程的集中管控，最终达到从采购、生产计划与排产、生产作业、仓储物流、完工反馈等全过程的闭环与自适应。
构成生产类能力的域如图2-6 示。
图2-6 生产的关键评价域2.1、采购采购是指通过对库存、生产计划、销售量等的自动感知、预测以及合理控制，使企业达到经济合理的库存量，满足柔性生产的需求。
其关注点在于采购与生产、仓储的车间级集成，与供应商、分销商的企业级集成以及利用数据挖掘技术进行采购预测等。
