標準編號:	GB/T 39116-2020
中文名稱:	智能制造能力成熟度模型
英文名稱:	Maturity model of intelligent manufacturing capability
中標分類:	L70    信息處理技術綜合
行業分類:	GB    國家標準
ICS分類:	35.240.50 35.240.50    信息技術在工業上的應用 35.240.50
發布機構:	國家市場監督管理總局 國家標準化管理委員會
發布日期:	2020-10-11
實施日期:	2021-5-1
標準狀態:	valid
翻譯語言:	英文
文件格式:	PDF
中文字符數:	17000 字
翻譯價格(元):	1190.0
交付時間:	付款后 1 個工作日

Codeofchina.com is in charge of this English translation. In case of any doubt about the English translation, the Chinese original shall be considered authoritative. This standard is developed in accordance with the rules given in GB/T 1.1-2009. Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of patent rights. The issuing body of this document shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights. This standard was proposed by and is under the jurisdiction of the Ministry of Industry and Information Technology of the People's Republic of China. Maturity model of intelligent manufacturing capability 1 Scope This standard specifies the composition, maturity level, capability element and maturity requirements of the maturity model of intelligent manufacturing capability. This standard is applicable to gap identification, program planning and improvement and enhancement of intelligent manufacturing capabilities carried out by manufacturing enterprises, intelligent manufacturing system solution providers and third parties. 2 Normative references The following referenced documents are indispensable for the application of this document. For dated references, only the edition cited applies. For undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies. GB/T 39117-2020 Maturity assessment method of intelligent manufacturing capability 3 Terms, definitions and abbreviations 3.1 Term and definition For the purposes of this document, the following term and definition apply. 3.1.1 intelligent manufacturing capability extent to which the enterprises carry out management improvement and comprehensive application with regard to personnel, technology, resource, manufacturing, etc. in order to realize the goal of intelligent manufacturing 3.2 Abbreviations For the purposes of this document, the following abbreviations apply. AGV: Automated Guided Vehicle ESB: Enterprise Service Bus IT: Information Technology ODS: Operational Data Store PLC: Programmable Logic Controller RFID: Radio Frequency Identification SDN: Software Defined Network 4 Model composition The model consists of maturity level, capability element and maturity requirements, where the capability element consists of capability domains which consist of capability sub-domains, as shown in Figure 1. Figure 1 Model composition 5 Maturity level The maturity level specifies the level that intelligent manufacturing shall reach at different stages. There are five levels of maturity, namely (from low to high): Level I (planning level), Level II (specification level), Level III (integration level), Level IV (optimization level), and Level V (leading level), as shown in Figure 2. The higher maturity level requirements cover the requirements of the lower maturity levels. Figure 2 Maturity level Level I (planning level): Enterprises shall start planning for the foundation and conditions of implementing intelligent manufacturing and be able to carry out process management with regard to core business activities (design, production, logistics, sales and service). Level II (specification level): Enterprises shall transform and regulate the core equipment and core business activities by adopting automation technology and information technology means to realize data sharing of a single business activity. Level III (integration level): Enterprises shall carry out integration of equipment, systems, etc. to realize data sharing across business activities. Level IV (optimization level): Enterprises shall conduct data mining with regard to personnel, resource, manufacturing, etc. to form knowledge, models, etc. to realize accurate prediction and optimization of core business activities. Level V (Leading Level): Enterprises shall continuously drive the optimization and innovation of business activities based on the model to realize industry chain collaboration and derive new manufacturing models and business models.

Foreword i 1 Scope 2 Normative references 3 Terms, definitions and abbreviations 3.1 Term and definition 3.2 Abbreviations 4 Model composition 5 Maturity level 6 Capability element 7 Maturity requirements 7.1 General 7.2 Personnel 7.3 Technology 7.4 Resource 7.5 Manufacturing 7.5.1 Design 7.5.2 Production 7.5.3 Logistics 7.5.4 Sales 7.5.5 Services Bibliography

ICS 35.240.50 L 70 GB 中華人民共和國國家標準 GB/T 39116—2020 智能制造能力成熟度模型 Maturity model of intelligent manufacturing capability 2020-10-11發布 2021-05-01實施 國家市場監督管理總局 國家標準化管理委員會 發布 前言 本標準按照GB/T 1.1—2009給出的規則起草。 請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別這些專利的責任。 本標準由中華人民共和國工業和信息化部提出并歸口。 智能制造能力成熟度模型 1 范圍 本標準規定了智能制造能力成熟度模型的構成、成熟度等級、能力要素和成熟度要求。 本標準適用于制造企業、智能制造系統解決方案供應商和第三方開展智能制造能力的差距識別、方案規劃和改進提升。 2 規范性引用文件 下列文件對于本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改單)適用于本文件。 GB/T 39117—2020 智能制造能力成熟度評估方法 3 術語、定義和縮略語 3.1 術語和定義 下列術語和定義適用于本文件。 3.1.1 智能制造能力 intelligent manufacturing capability 為實現智能制造的目標，企業對人員、技術、資源、制造等進行管理提升和綜合應用的程度。 3.2 縮略語 下列縮略語適用于本文件。 AGV：自動引導運輸車(Automated Guided Vehicle) ESB：企業服務總線(Enterprise Service Bus) IT：信息技術(Information Technology) ODS：操作數據存儲(Operational Data Store) PLC：可編程控制器(Programmable Logic Controller) RFID：射頻識別(Radio Frequency Identification) SDN：軟件定義網絡(Software Defined Network) 4 模型構成 本模型由成熟度等級、能力要素和成熟度要求構成，其中，能力要素由能力域構成，能力域由能力子域構成，如圖1所示。 成熟度等級 能力要素 人員 技術 資源 制造 能力域 組織戰略 人員技能 數據 集成 信息安全 裝備 網絡 設計 生產 物流 銷售 服務 能力子域 產品設計 工藝設計 采購 計劃與調度 生產作業 設備管理 安全環保 倉儲配送 能源管理 物流 銷售 客戶服務 產品服務 成熟度要求 圖1 模型構成 5 成熟度等級 成熟度等級規定了智能制造在不同階段應達到的水平。成熟度等級分為五個等級，自低向高分別為一級(規劃級)、二級(規范級)、三級(集成級)、四級(優化級)和五級(引領級)，如圖2所示。較高的成熟度等級要求涵蓋了低成熟度等級的要求。 五級(引領級) 四級(優化級) 三級(集成級) 二級(規范級) 一級(規劃級) 圖2 成熟度等級 一級(規劃級)：企業應開始對實施智能制造的基礎和條件進行規劃，能夠對核心業務活動(設計、生產、物流、銷售、服務)進行流程化管理。 二級(規范級)：企業應采用自動化技術、信息技術手段對核心裝備和核心業務活動等進行改造和規范，實現單一業務活動的數據共享。 三級(集成級)：企業應對裝備、系統等開展集成，實現跨業務活動間的數據共享。 四級(優化級)：企業應對人員、資源、制造等進行數據挖掘，形成知識、模型等，實現對核心業務活動的精準預測和優化。 五級(引領級)：企業應基于模型持續驅動業務活動的優化和創新，實現產業鏈協同并衍生新的制造模式和商業模式。 6 能力要素 能力要素給出了智能制造能力提升的關鍵方面，包括人員、技術、資源和制造。人員包括組織戰略、人員技能2個能力域。技術包括數據、集成和信息安全3個能力域。資源包括裝備、網絡2個能力域。制造包括設計生產、物流、銷售和服務5個能力域。 設計包括產品設計和工藝設計2個能力子域，生產包括采購、計劃與調度、生產作業、設備管理、倉儲配送、安全環保、能源管理7個能力子域，物流包括物流1個能力子域，銷售包括銷售1個能力子域，服務包括客戶服務和產品服務2個能力子域。 企業可根據自身業務活動特點對能力域進行裁剪。 7 成熟度要求 7.1 概述 成熟度要求規定了能力要素在不同成熟度等級下應滿足的具體條件，成熟度評估方法見GB/T 39117—2020。 7.2 人員 人員能力要素包括組織戰略、人員技能2個能力域。人員能力要素按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表1。 表1 人員的成熟度要求 能力域 一級 二級 三級 四級 五級 組織戰略 a) 應制定智能制造的發展規劃； b) 應對發展智能制造所需的資源進行投資 a) 應制定智能制造的發展戰略，對智能制造的組織結構、技術架構、資源投人、人員配備等進行規劃，形成具體的實施計劃； b) 應明確智能制造責任部門和各關鍵崗位的責任人，并且明確各崗位的崗位職責 a) 應對智能制造戰略的執行情況進行監控與評測，并持續優化戰略； b) 應建立優化崗位結構的機制，并定期對崗位結構和崗位職責的適宜性進行評估，基于評估結果實施崗位結構優化和崗位調整 人員技能 a) 應充分意識到智能制造的重要性； b) 應培養或引進智能制造發展需要的人員 a) 應具有智能制造統籌規劃能力的個，人或團隊； b) 應具有掌握IT基礎、數據分析、信息安全、系統運維、設備維護、編程調試等技術的人員； c) 應制定適宜的智能制造人才培訓體系、績效考核機制等，及時有效地使員工獲取新的技能和資格，以適應企業智能制造發展需要 a) 應具有創新管理機制，持續開展智能制造相關技術創新和管理創新； b) 應建立知識管理體系，通過信息技術手段管理人員貢獻的知識和經驗，并結合智能制造需求，開展分析和應用 a) 應建立知識管理平臺，實現人員知識、技能、經驗的沉淀與傳播； b) 應將人員知識、技能和經驗進行數字化與軟件化 7.3 技術 技術能力要素包括數據、集成、信息安全3個能力域。技術能力要素按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表2。 表2 技術的成熟度要求 能力域 一級 二級 三級 四級 五級 數據 a) 應采集業務活動所需的數據； b) 應基于經驗開展數據分析 a) 應基于二維碼、條形碼、RFID、PLC等，實現數據采集； b) 應基于信息系統數據和人工經驗開展數據分析，滿足特定范圍的數據使用需求； c) 應實現數據及分析結果在部門內在線共享 a) 應采用傳感技術，實現制造關鍵環節數據的自動采集； b) 應建立統一的數據編碼、數據交換格式和規則等，整合數據資源，支持跨部門的業務協調； c) 應實現數據及分析結果的跨部門在線共享 a) 應建立企業級的統一數據中心； b) 應建立常用數據分析模型庫，支持業務人員快速進行數據分析； c) 應采用大數據技術，應用各類型算法模型，預測制造環節狀態，為制造活動提供優化建議和決策支持 a) 應對數據分析模型實時優化，實現基于模型的精準執行 集成 a) 應具有系統集成的意識 a) 應開展系統集成規劃，包括網絡、硬件、軟件等內容； b) 應實現關鍵業務活動設備、系統間的集成 a) 應形成完整的系統集成架構； b) 應具有設備、控制系統與軟件系統間集成的技術規范，包括異構協議的集成規范、工業軟件的接口規范等； c) 應通過中間件工具、數據接口集成平臺等方式，實現跨業務活動設備、系統間的集成 a) 應通過ESB和ODS等方式，實現全業務活動的集成 信息安全 a) 應制定信息安全管理規范，并有效執行； b) 應成立信息安全協調小組 a) 應定期對關鍵工業控制系統開展信息安全風險評估； b) 應在工業主機上安裝正規的工業防病毒軟件； c) 應在工業主機上進行安全配置和補丁管理 a) 工業控制網絡邊界應具有邊界防護能力； b) 工業控制設備的遠程訪問應進行安全管理和加固 a) 工業網絡應部署具有深度包解析功能的安全設備； b) 應自建離線測試環境，對工業現場使用的設備進行安全性測試； c) 在工業企業管理網中，應采用具備自學習、自優化功能的安全防護措施 7.4 資源 資源能力要素包括裝備、網絡2個能力域。資源能力要素按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表3。 表3 資源的成熟度要求 能力域 一級 二級 三級 四級 五級 裝備 a) 應在關鍵工序應用自動化設備； b) 應對關鍵工序設備形成技改方案 a) 應在關鍵工序應用數字化設備； b) 關鍵工序設備應具有標準通信接口，包括RJ45、RS232、RS485等，并支持主流通信協議，包括OPC/OPC UA、MODBUS、PRO-FIBUS等 a) 關鍵工序設備應具有數據管理、模擬加工、圖形化編程等人機交互功能； b) 應建立關鍵工序設備的三維模型庫 a) 關鍵工序設備應具有預測性維護功能； b) 關鍵工序設備應具有遠程監測和遠程診斷功能，可實現故障預警 a) 關鍵工序設備三維模型應集成設備實時運行參數，實現設備與模型間的信息實時互聯； b) 關鍵工序設備、單元、產線等應實現基于工業數據分析的自適應、自優化、自控制等，并與其他系統進行數據分享 網絡 a) 應實現辦公網絡覆蓋 a) 應實現工業控制網絡和生產網絡覆蓋 a) 應建立工業控制網絡、生產網絡和辦公網絡的防護措施，包括不限于網絡安全隔離、授權訪問等手段； b) 網絡應具有遠程配置功能，應具備帶寬、規模、關鍵節點的擴展和升級功能； c) 網絡應能夠保障關鍵業務數據傳輸的完整性 a) 應建立分布式工業控制網絡，基于SDN的敏捷網絡，實現網絡資源優化配置 7.5 制造 7.5.1 設計 設計能力域包括產品設計和工藝設計2個能力子域。設計能力域按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表4。 表4 設計的成熟度要求 能力子域 一級 二級 三級 四級 五級 產品設計 a) 應基于計算機輔助開展二維產品設計； b) 應根據用戶需求，按照設計經驗進行產品設計方案的策劃； c) 應制定產品設計過程相關規范，并有效執行 a) 應基于計算機輔助開展三維產品設計； b) 應通過產品數據管理系統實現產品設計數據或文檔的結構化管理及數據共享，實現產品設計的流程、結構的統一管理，以及版本管理、權限控制、電子審批等； c) 應實現產品不同專業或者組件之間的并行設計 a) 應建立典型產品組件的標準庫及典型產品設計知識庫，在產品設計時進行匹配和引用； b) 三維模型應集成產品設計信息，確保產品研發過程中數據源的唯一性； 示例：如尺寸、公差、工程說明、材料需求等。 c) 應基于三維模型實現對外觀、結構、性能等關鍵要素的設計仿真及迭代優化； d) 應實現產品設計與工藝設計間的信息交互、并行協同 a) 應基于產品組件的標準庫、產品設計知識庫的集成和應用，實現產品參數化、模塊化設計； b) 應將產品的設計信息、生產信息、檢驗信息、運維信息等集成于產品的數字化模型中，實現基于模型的產品數據歸檔和管理； c) 應構建完整的產品設計仿真分析和試驗驗證平臺，并對產品外觀、結構、性能、工藝等進行仿真分析、試驗驗證與迭代優化； d) 應通過產品設計、生產、物流、銷售或服務等系統的集成，實現產品全生命周期跨業務之間的協同 a) 應基于參數化、模塊化設計，建立產品個性化定制平臺，具備個性化定制的接口與能力； b) 應基于統一的三維模型，實現產品全生命周期動態管理，滿足設計、生產、物流、銷售、服務等應用需求； c) 應基于產品標準庫和設計知識庫的集成和應用，實現產品高效設計； d) 應建立產品設計云平臺，實現用戶、供應商等多方信息交互、協同設計和產品創新 工藝設計 a) 應基于產品設計數據開展工藝設計和優化； b) 應制定工藝設計過程相關規范，并有效執行； c) 應建立工藝文檔或數據的管理機制，能夠對工藝信息進行記錄、查閱和執行 a) 應基于計算機輔助開展工藝設計和優化； b) 應基于典型產品或特征建立工藝模板，實現關鍵工藝設計信息的重用； c) 應實現工藝不同專業之間的并行設計 a) 應通過工藝設計管理系統，實現工藝設計文檔或數據的結構化管理、數據共享、版本管理、權限控制和電子審批； b) 應建立典型制造工藝流程、參數、資源等關鍵要素的知識庫，并能以結構化的形式展現、查詢與更新； c) 應基于數字化模型實現制造工藝關鍵環節的仿真分析及迭代優化； d) 應實現工藝設計與產品設計之間的信息交互、并行協同 a) 應實現基于模型的三維工藝設計和優化，并將完整的工藝信息集成于三維工藝模型中； 示例：如工裝、工具、設備等。 b) 應基于工藝知識庫的集成應用，實現工藝流程、工序內容、工藝資源等知識的實時調用，為工藝規劃與設計提供決策支持； c) 應實現基于三維模型的制造工藝全要素的仿真分析及迭代優化； d) 應基于工藝設計、生產、檢驗等系統的集成，通過工藝信息下發、執行、反饋、監控的閉環管控，實現工藝設計與制造協同 a) 應基于工藝知識庫的集成應用，輔助工藝優化； b) 應基于設計、工藝、生產、檢驗、運維等數據分析，構建實時優化模型，實現工藝設計動態優化； c) 應建立工藝設計云平臺，實現產業鏈跨區域、跨平臺的協同工藝設計 7.5.2 生產 生產能力域包括采購、計劃與調度、生產作業、設備管理、倉儲配送、安全環保、能源管理7個能力子域。生產能力域按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表5。 表5 生產的成熟度要求 能力子域 一級 二級 三級 四級 五級 采購 a) 應根據產品、物料需求和庫存等信息制定采購計劃； b) 應實現對采購訂單、采購合同和供應商等信息的管理； c) 應建立合格供應商機制，并有效執行 a) 應通過信息系統制定物料需求計劃，生成采購計劃，并管理和追蹤采購執行全過程； b) 應通過信息技術手段，實現供應商的尋源、評價和確認 a) 應將采購、生產和倉儲等信息系統集成，自動生成采購計劃，并實現出入庫、庫存和單據的同步； b) 應通過信息系統開展供應商管理，對供應商的供貨質量、技術、響應、交付、成本等要素進行量化評價 a) 通過與供應商的銷售系統集成，實現協同供應鏈； b) 應基于采購執行、生產消耗和庫存等數據，建立采購模型，實時監控采購風險并及時預警，自動提供優化方案； c) 應基于信息系統的數據，優化供應商評價模型 a) 應實現企業與供應商在設計、生產、質量、庫存、物流的協同，并實時監控采購變化及風險，自動做出反饋和調整； b) 應實現采購模型和供應商評價模型的自優化 計劃與調度 a) 應基于銷售訂單和銷售預測等信息，編制主生產計劃； b) 應基于主生產計劃進行排產，形成詳細生產作業計劃并開展生產調度 a) 應通過信息系統，依據生產數量、交期等約束條件自動生成主生產計劃； b) 應基于企業的安全庫存、采購提前期、生產提前期等制約要素實現物料需求計劃的運算； c) 應基于信息技術手段編制詳細生產作業計劃，基于人工經驗開展生產調度 a) 應基于安全庫存、采購提前期、生產提前期、生產過程數據等要素開展生產能力運算，自動生成有限能力主生產計劃； b) 應基于約束 理論的有限產能算法開展排產，自動生成詳細生產作業計劃； c) 應實時監控各生產環節的投入和產出進度，系統實現異常情況自動預警，并支持人工對異常的調整。 示例：如生產延時、產能不足等 a) 應基于先進排產調度的算法模型，系統自動給出滿足多種約束條件的優化排產方案，形成優化的詳細生產作業計劃； b) 應實時監控各生產要素，系統實現對異常情況的自動決策和優化調度 a) 應通過工業大數據分析，構建生產運行實時模型，提前處理生產過程中的波動和風險，實現動態實時的生產排產和調度； b) 應通過統一平臺，基于產能模型、供應商評價模型等，自動生成產業鏈上下游企業的生產作業計劃，并支持企業間生產作業計劃異常情況的統一調度 生產作業 a) 應制定生產作業相關規范，并有效執行； b) 應記錄關鍵工序的生產過程信息 a) 應通過信息技術手段，將工藝文件下發到生產單元； b) 應基于信息技術手段，實現生產過程關鍵物料、設備、人員等的數據采集，并上傳到信息系統； c) 應在關鍵工序采用數字化質量檢測設備，實現產品質量檢測和分析； d) 應通過信息系統記錄生產過程產品信息，每個批次實現生產過程追溯 a) 應根據生產作業計劃，自動將工藝文件下發到各生產單元； b) 應實現對生產作業計劃、生產資源、質量信息等關鍵數據的動態監測； c) 應通過數字化檢驗設備及系統的集成，實現關鍵工序質量在線檢測和在線分析，自動對檢驗結果判斷和報警，實現檢測數據共享，并建立產品質量問題知識庫； d) 應實現生產過程中原材料、半成品、產成品等質量信息可追溯 a) 應根據生產作業計劃，自動將生產程序、運行參數或生產指令下發到數字化設備； b) 應構建模型實現生產作業數據的在線分析，優化生產工藝參數、設備參數、生產資源配置等； c) 應基于在線監測的質量數據，建立質量數據算法模型預測生產過程異常，并實時預警； d) 應實時采集產品原料、生產過程、客戶使用的質量信息，實現產品質量的精準追溯，并通過數據分析和知識庫的運用，進行產品的缺陷分析，提出改善方案 a) 宜實現生產資源自組織、自優化，滿足柔性化、個性化生產的需求； b) 應基于人工智能、大數據等技術，實現生產過程非預見性異常的自動調整； c) 應基于模型實現質量知識庫自優化 設備管理 a) 應通過人工或手持儀器開展設備點巡檢，并依據人工經驗實現檢修維護過程管理和故障處理 a) 應通過信息技術手段制定設備維護計劃，實現對設備設施維護保養的預警； b) 應通過設備狀態檢測結果，合理調整設備維護計劃； c) 應采用設備管理系統實現設備點巡檢、維護保養等狀態和過程管理 a) 應實現設備關鍵運行參數數據的實時采集、故障分析和遠程診斷； 示例：如溫度、電壓、電流等。 b) 應依據設備關鍵運行參數等，實現設備綜合效率(OEE)統計； c) 應建立設備故障知識庫，并與設備管理系統集成； d) 應依據設備運行狀態，自動生成檢修工單，實現基于設備運行狀態的檢修維護閉環管理 a) 應基于設備運行模型和設備故障知識庫，自動給出預測性維護解決方案； b) 應基于設備綜合效率的分析，自動驅動工藝優化和生產作業計劃優化 a) 應采用機器學習、神經網絡等，實現設備運行模型的自學習、自優化 倉儲配送 a) 應制定倉儲(罐區)管理規范，實現出入庫、盤點和安全庫存等管理； b) 應基于管理分類和規范要求，實現倉儲合規管理； c) 應基于生產計劃制定配送計劃，實現原材料、半成品等定時定量配送 a) 應基于條碼、二維碼、RFID等，實現出入庫管理； b) 應建立倉儲管理系統，實現貨物庫位分配、出入庫和移庫等管理； c) 應基于生產單元物料消耗情況發起配送請求，并提示及時配送； d) 適用時，應建立罐區管理系統，實現儲罐中介質相關數據的實時采集和分析 a) 應基于倉儲管理系統與制造執行系統集成，依據實際生產作業計劃實現半自動或自動出入庫管理； b) 應采用射頻遙控數據終端、聲控或按燈揀貨等手段進行入庫和揀貨； c) 應通過配送設備和信息系統集成，實現關鍵件及時配送；示例：如AGV、桁車、手持終端等。 d) 適用時，應基于工業無線網，通過無線傳感器，將罐區相關信息自動采集至罐區管理系統，對儲罐狀態進行實時監測，儲罐狀態異常時可自動報警，避免冒罐事故發生 a) 應通過數字化倉儲設備、配送設備與信息系統集成，依據實際生產狀態實時拉動物 料配送； b) 應建立倉儲模型和配送模型，實現庫存和路徑的優化； c) 適用時，應根據儲罐狀態實時數據進行趨勢預測，結合知識庫自動給出糾正和預防措施 a) 應基于分揀和配送模型，滿足個性化、柔性化生產實時配送需求； b) 通過企業與上游供應鏈的集成優化，實現最優庫存或即時供貨； c) 適用時，應通過智能儀表、互聯網、云計算和大數據技術，實現罐區閥門自動控制，實現無人罐區 安全環保 a) 應制定企業安全管理機制和環保管理機制，具備安全和環保操作規程 a) 應通過信息技術手段實現員工職業健康和安全作業管理； b) 應通過信息技術手段實現環保管理，環保數據可采集并記錄 a) 應建立安全培訓、風險管理等知識庫；在現場作業端應用定位跟蹤等方法，強化現場安全管控； b) 應實現從清潔生產到末端治理的全過程環保數據的采集，實時監控及報警，并開展可視化分析； c) 應建立應急指揮中心，基于應急預案庫自動給出管理建議，縮短突發事件應急響應時間 a) 應基于安全作業、風險管控等數據的分析，實現危險源的動態識別、評審和治理； b) 應實現環保監測數據和生產作業數據的集成應用，建立數據分析模型，開展排放分析及預測預警 a) 應綜合應用知識庫及大數據分析技術，實現生產安全一體化管理； b) 應實現環保、生產、設備等數據的全面實時監控，應用數據分析模型，預測生產排放并自動提供生產優化方案并執行 能源管理 a) 應建立企業能源管理制度，開展主要能源的數據采集和計量 a) 應通過信息技術手段，對主要能源的產生、消耗點開展數據采集和計量； b) 應建立水電氣等重點能源消耗的動態監控和計量； c) 應實現重點高能耗設備、系統等的動態運行監控； d) 應對有節能優化需求的設備開展實時計量，并基于計量結果進行節能改造 a) 應對高能耗設備能耗數據進行統計與分析，制定合理的能耗評價指標； b) 應建立能源管理信息系統，對能源輸送、存儲、轉化、使用等各環節進行全面監控，進行能源使用和生產活動匹配，并實現能源調度； c) 應實現能源數據與其他系統數據共享，為業務管理系統和決策支持系統提供能源數據 a) 應建立節能模型，實現能流的精細化和可視化管理； b) 應根據能效評估結果及時對空壓機、鍋爐、工業窯爐等高耗能設備進行技術改造和更新 a) 應實現能源的動態預測和平衡，并指導生產 7.5.3 物流 物流能力域包括1個能力子域。物流能力域按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表6。 表6 物流的成熟度要求 能力子域 一級 二級 三級 四級 五級 物流 a) 應根據運輸訂單和經驗，制定運輸計劃并配置調度； b) 應對車輛和駕駛員進行統一管理； c) 應對物流信息進行簡單跟蹤 a) 應通過運輸管理系統實現訂單、運輸計劃、運力資源、調度等的管理； b) 應通過電話、短信等形式反饋運輸配送關鍵節點信息給管理人員 a) 應通過倉儲(罐區)管理系統和運輸管理系統的集成，整合出庫和運輸過程； b) 應實現運輸配送關鍵節點信息跟蹤，并通過信息系統將信息反饋給客戶； c) 應通過運輸管理系統，實現拼單、拆單等功能 a) 應實現生產、倉儲配送(管道運輸)、運輸管理多系統的集成優化； b) 應實現運輸配送全過程信息跟蹤，對軌跡異常進行報警； c) 應基于模型，實現裝載能力優化以及運輸配送線路優化 a) 應通過物聯網和數據模型分析，實現物、車、路、用戶的最佳方案自主匹配 7.5.4 銷售 銷售能力域包括1個能力子域。銷售能力域按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表7。 表7 銷售的成熟度要求 能力子域 一級 二級 三級 四級 五級 銷售 a) 應基于市場信息和銷售歷史數據，通過人工方式進行市場預測，制定銷售計劃； 示例：如區域、型號、產品定位、數量等。 b) 應對銷售訂單、銷售合同、分銷商、客戶等信息進行統計和管理 a) 應通過信息系統編制銷售計劃，實現銷售計劃、訂單、銷售歷史數據的管理； b) 應通過信息技術手段實現分銷商、客戶靜態信息和動態信息的管理 a) 應根據數據模型進行市場預測，生成銷售計劃； b) 應與采購、生產、物流 等業務集成，實現客戶實際需求拉動采購、生產和物流計劃 a) 應通過對客戶信息的挖掘、分析，優化客戶需求預測模型，制定精準的銷售計劃； b) 應綜合運用各種渠道，實現線上線下協同，統一管理所有銷售方式； c) 應根據客戶需求變化情況，動態調整設計、采購、生產、物流等方案 a) 應采用大數據、云計算和機器學習等技術，通過數據挖掘、建模分析，全方位分析客戶特征，實現滿足客戶需求的精準營銷，并挖掘客戶新的需求，促進產品創新； b) 宜通過虛擬現實技術，滿足銷售過程中客戶對產品使用場景及使用方式的虛擬體驗； c) 應實現產品從接單、答復交期、生產、發貨到回款全過程自動管理的銷售模式 7.5.5 服務 服務能力域包括客戶服務、產品服務2個能力子域。服務能力域按成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表8。 表8 服務的成熟度要求 能力子域 一級 二級 三級 四級 五級 客戶服務 a) 應制定客戶服務規范，并有效執行； b) 應對客戶服務信息進行統計，并反饋給設計、生產、銷售部門 a) 應建立包含客戶反饋渠道和服務滿意度評價制度的規范化服務體系，實現客戶服務閉環管理； b) 應通過信息系統實現客戶服務管理，對客戶服務信息進行統計并反饋給相關部門 a) 應通過客戶服務平臺或移動客戶端等實時提供在線客服； b) 應具有客戶服務信息數據庫及客戶服務知識庫，實現與客戶關系管理系統的集成 a) 應實現面向客戶的精細化管理，提供主動式客戶服務； b) 應建立客戶服務數據模型，實現滿足客戶需求的精準服務 a) 應采用服務機器人實現自然語言交互、智能客戶管理，并通過多維度的數據挖掘，進行自學習、自優化 產品服務 a) 應制定產品服務規范，并有效開展現場運維及遠程運維指導服務； b) 應對產品故障信息進行統計，并反饋給設計、生產、銷售部門 a) 應具有產品故障知識庫和維護方法知識庫，為服務人員提供現場運維和遠程運維操作指導； b) 應通過信息技術手段對產品使用信息進行統計，并反饋給相關部門 a) 產品應具有數據采集、存儲、網絡通信等功能； b) 產品服務系統應具有產品運行信息管理、維修計劃和執行管理、維修物料及壽命管理等功能，并實現與設計、生產、銷售等系統的集成 a) 產品應具有數據傳輸、故障預警、預測性維護等功能； b) 應建立遠程運維服務平臺，提供遠程監測、故障預警、預測性維護等服務； c) 遠程運維平臺應對裝備/產品上傳的運行參數、維保、用戶使用等數據進行挖掘分析，并與產品全生命周期管理系統、產品研發管理系統集成，實現產品性能優化與創新 a) 產品應具有自感知、自適應、自優化等功能； b) 應通過云平臺，整合跨區域、跨界服務資源，構建服務生態 參考文獻 [1] 中華人民共和國工業和信息化部 2017年智能制造試點示范項目要素條件.2017. 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