CMMM高成熟主任评估师谈智能制造能力成熟度模型四级评估
2023-04-26 来源：新工业网
智能制造能力成熟度标准符合性评估（以下简称“CMMM评估”）是基于GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》、GB/T 39117-2020《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准，对产品制造过程的智能化程度开展系统性评估。截至2022年底，全国已有400多家制造企业获得相应等级的标准符合性证书，其中“四级(优化级)”是国内制造企业目前达到的最高级别，通过评估的企业也是国内高端制造业的典型代表。
那么企业如何识别能否达到四级？建成四级企业需要具备哪些能力？四级评估相比与其他等级评估，在评估准备时需关注哪些要点？针对大家关心的问题，笔者从十余家四级企业评估活动进行总结，分享下体会。希望在企业智能化能力识别、能力建设、评估准备等方面，对申请四级评估的制造企业有所帮助。
一、四级企业综述
四级(优化级)：企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务活动的精准预测和优化。
--GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》
四级能力是企业在达到三级（集成级）的基础上，即数字化的生产、检验、物流设备联网集成，各应用信息系统间信息集成，实现企业各生产环节互联互通、数据共享、业务协同的基础上，广泛应用各生产环节、业务职能采集的数据，基于实时数据的深层次分析应用，辅助企业人员做出更为科学的决策，或自动对生产过程进行优化调整。
截止2022年底，国内已有29家企业获得CMMM四级证书，占所有已获证企业的7.25%；其中制造大省的江苏、广东、山东通过四级评估的制造企业分别为9家、8家、4家，北京、安徽、福建、陕西、湖南、广西、辽宁等省市也有当地龙头企业通过四级评估。
从行业分布来看，部分行业龙头企业已达到国际领先水平。例如，以小天鹅、海尔为代表的家用电器制造行业，以深南电路为代表的印刷电路板制造行业，以徐工为代表的工程机械行业，以华星光电、京东方为代表的液晶面板制造行业，以中车为代表的轨道运输设备制造行业，以及其他石油炼化、水泥、医药制造行业。同时，有近50%的四级企业，当地并无政策奖励支持，为企业自发申请评估。由此可见，越来越多的行业龙头企业，希望自身的智能化建设成果得到权威认可，或在评估中寻求继续提升的方向。
从目前四级企业评估结果来看，企业都存在一定的能力弱项,大部分企业还处在四级的初级阶段，虽然在部分业务单点上构建了分析模型，但模型应用效果还需进一步验证，四级的能力建设还需要很长的路要走。
二、申请四级评估常见误区
在众多申请四级评估的企业中发现，一些企业对申请四级评估并未充分了解，对四级评估考核的维度、难点、要求，未进行对标判断。企业盲目申请四级，导致最终评估结论降级。针对四级能力识别，经常出现如下误区。
误区一 大企业/行业品牌知名度高就能通过四级
此误区较为普遍，因为已获证企业确实行业的知名企业居多。行业知名企业确实在产销量、营业额、市场占有率、品牌形象上处于领先地位，且企业资金雄厚，智能化投入也较多。但CMMM评估考核的是实际的产品制造过程智能化应用情况。有些企业的品牌市场宣传大于其实际制造水平、智能化水平；还有些品牌依靠外部代加工，没有制造工厂，无法进行评估。
曾经遇到一家业内知名的非标装备制造企业，申请四级评估，生产工艺类型只有装配，产品组装环节采用全人工方式，且装配过程打螺丝还是采用普通电动螺丝刀，不能实现扭矩参数的数据采集，其他智能化应用较少，最终预评估对标下来，评估组认为企业达到三级还有些困难，整体处于二级水平。企业无法接受作为行业龙头而评估结论是二级，最后终止评估。
误区二 已获得智能制造荣誉或权威认可就能通过四级
有些企业已获得省部级、国家级，甚至国际性的智能制造荣誉，这是很好的智能化建设基础。但由于各种政策、荣誉评选的评价指标不同，不能说获得某个荣誉，就可以等同通过CMMM四级。
特别是有些企业反而容易借此荣誉，产生盲目自信心理，而忽视CMMM评估调查取证的全面性、客观性、严谨性。比如，企业承担了国家重点智能化攻关建设项目，已经由权威专家把关验收，则认为通过四级没有问题；但四级评估中，该项目可能只作为四级考核中一个子域的几个条款的有效举证，无法以偏概全代表企业整体智能化水平。
通常的企业智能化成果申报，申报材料都是尽可能展示企业好的一面，而对弱项避而不提。而对于CMMM评估，企业应基于实际业务情况确认评估范围、评估内容，应评尽评的条款不可随意裁剪、回避，不能避重就轻，应基于统一标准开展CMMM评估。一个完整的CMMM四级评估包括预评估和正式评估两个阶段，在企业现场至少6天时间，评估组利用充分的时间，完整、细致的验证企业各业务职能的智能化应用情况与应用效果。这里的调查取证包括企业获得优势、建设亮点的一面，也包括对标后的能力不足和建设缺失一面。
误区三 新建成的智能工厂就能通过四级
这里“新建成”特指生产正式运行1年左右的工厂。很多企业投资几亿、十几亿元构建新型号产品制造工厂，且工厂在设计、建造之初就按照行业最高标准建设，吸取以往经验，各种智能化技术一步到位，打造行业最先进智能工厂。不否认这些工厂的先进性，但通常新建成工厂的产量、销量还在慢慢爬坡过程，制造产品的种类也有限，特别是智能化应用堆积了很多新技术，工厂整体运行需要一段时间磨合、消化、验证，短期较难发挥智能工厂的特色能力。
此外，四级评估要点中，大多数内容是审查基于数据分析模型的在线优化、预测，由于工厂建成时间短，很多工厂的业务数据累积量不够，一些制造规律难以发现，并通过分析模型去表达、验证。例如，【设备管理】子域四级要求的“设备预测性维护”，需要对历史发生的故障做故障知识积累与分析，而新建工厂是新设备，短期故障发生率也较少，也较难提出预测、优化的需求。四级【能源管理】能力子域要求的精细化“节能模型”，新工厂运行之初重点考虑产量、质量、效率，因此智能化建设会侧重这些方面，短期很少考虑节能降耗举措，当工厂生产稳定，为进一步降低制造成本时，才会由此需求进行智能化建设。当然也有些新建工厂，在建厂之初就综合考虑了之前的节能经验，已经采用了节能化设备和方案，接下来就需要进一步挖掘新的节能空间。
因此，CMMM四级评估的工厂需要稳定运行一段时间，生产运营模式较为成熟，智能技术较好的应用落地，当工厂运行积累了一定的数据，沉淀了知识，有优化提升的需求和举措，四级的智能化成果也会很好的应用、展现。
误区四 生产运行展示效果好的工厂就能达到四级
很多人去过这样的工厂，工厂整洁明亮、工艺布局有序、设备全自动化运行、机器人协同运作、物流配送无人化、指挥调度大厅大屏看板数据展示，看起来非常先进。有的工厂还指定“红毯”路线、观光车路线，配备专职的讲解员，每到之处讲解亮点。
首先，这种参观方式只能了解工厂的局部，讲解员固定的说辞未必是标准符合性评估需要采集的证据，而一些CMMM评估关注的要点，需要评估组去生产工位详细了解验证，例如产品换型时，设备是否自动切换加工程序。
其次，上面提到的生产高度自动化、大屏看板展示等，大部分是二级、三级要求，四级条款要求的数据分析优化、预测模型，这些底层逻辑也很难用大屏看板展现。还有些大屏看板只是为了“秀”一下，看板上展示数据的时效性、准确性、真实性经不起推敲，一些统计数据很难对生产调度、生产控制起指导支撑作用。随着移动技术的发展，很多实时信息未必要放到大屏上，通过移动终端、手机APP推送信息，特别是异常信息，比大屏更有意义。
因此，在四级评估的生产车间现场巡视时，更多查证显性的三级要求；而对于四级条款，一些实时的生产过程优化控制，要到总控的后台“大脑”或者数据分析平台去查证，还有些决策模型已集成到设备运行的底层控制逻辑中。生产现场展示效果好的工厂未必能达到四级。
误区五 高端智能化终端产品的制造工厂容易达到四级
高端、智能化产品蕴含的高新技术多，产品研发周期长，部分制造工艺环节较为复杂，企业在产品研发和工艺研发智能化应用投入较多。随着市场需求的旺盛，也驱动企业在生产环节智能化应用提升。对于结构复杂产品，产品制造的社会化分工较明显，各家工厂分别负责其中关键零部件的制造，或者几道关键工序的加工，再由终端整机厂商把所有零部件装配。
但是，由于终端厂商的品牌曝光度高，容易误解为一切技术都出自终端厂商。然而，在某些行业会发现，企业制造技术水平、智能化应用水平，部分关键零部件制造厂商要比终端产品制造厂商高，例如，液晶面板制造厂商与显示器、电视机制造厂商。
当然，这里不是说绝对，很多终端产品制造厂商的智能化水平也较高，整机的核心零部件也是自家生产，大型复杂产品的装配过程也需要较高水平的智能化技术支撑。
针对以上常见误区，企业需保持“归零”心态，对照标准，认真、客观的总结智能化优势能力。
三、四级企业识别方向
为了准确识别企业四级能力，需要对照标准条款，判断企业智能化应用的符合性。当然，企业还可以从其他几个侧面初步识别四级能力，这里提供几点方向。
产品制造的复杂性
从智能化需求测出发，驱动企业在制造过程使用智能化技术的源动力，在于制造过程的复杂性。这里复杂性包括多个方面，如产品结构的复杂性、制造工艺的复杂性、产品种类的多样性、市场需求的多样性、生产组织的复杂性，这些复杂性的解决一方面促使企业职能分工越来越细，岗位人员增加，另一方面也促使不断投入智能化建设减少人力。可以说，企业面对制造问题的复杂程度，解决复杂性问题的能力，代表了企业智能化应用的潜力，这也表现为每个行业独有的制造特点。
从这个角度来看，四级评估有些挑行业。有些企业虽然已经做到细分领域的行业龙头，但是产品不复杂，生产工艺不复杂，工厂生产的产品有限几种，市场需求较为固定，生产管理也较为简单，这样也就不需要多高的智能化建设，行业整体智能化程度也大致相当。企业也有提升的意愿，只是本身制造环境“复杂度”不够，一些智能化技术用不上，没有“需求”，通常这些行业的市场竞争也比较激烈。
行业创新引领能力
四级企业一般位于行业前列，为了保证其行业地位，在危机意识下会主动拉开与同行企业的差距，迫使自己不断提升，但是因为没有可对标的参照物，没有可借鉴的案例，必须不断激发自己的创新能力。四级评估要求的很多数据分析优化、预测模型，企业最终的应用场景都与行业制造特点密切相关，且解决的问题多是在行业内存在、但一直很难解决的，是行业内第一家攻关的。
从标准条款的引导方面，二级、三级很多条款要求比较明确，给企业智能化建设鲜明的指引，且应用场景适用于大多数行业，很多优秀案例可以跨行业互相借鉴学习。而四级条款，有很多是方向性的指引，描述的较为简要，这也给每家企业有更多的创新发挥空间。比如【仓储配送4b】“仓储模型实现库存优化”，这里库存优化可以是物料库存水平优化，或是出入库效率优化，或是库存容积承载能力优化；同时，结合生产业务过程，优化实现的部位既可在原料仓库，也可在半成品仓库、成品仓库。
数据应用环境
四级企业信息系统很多，有的是集团统一推进，有的是企业、事业部自行采购，动辄几十个信息系统。四级企业已意识到上系统不是最终目的，更重要的是整合好系统内的数据，尤其应用好关联的数据；同时，企业在三级建设中进行数据治理，规范数据编码规范、数据交换格式，也为四级数据应用打基础。
四级企业开展业务数据应用分析，需要构建数据应用环境。面对众多系统数据源，首要建立数据的汇聚平台（数据仓库、数据中台、数据湖），实现各方数据的整合，明确数据来源、数据格式、数据同步频率等等。根据生产业务需求，数据平台可能是1个或者多个，且数据来源多样，有的来自业务应用系统，有的来自数字化生产设备；用于后续数据分析的数据，还需在平台内进行必要的清洗与转换。通过数据分析应用工具，发现数据的关联与量化关系；再建立生产数据优化、预测模型部署于制造系统。
智能化人才
四级智能化能力还体现在企业具备的智能化人才规模和能力。四级企业应用的信息系统多，企业IT硬件、软件维护人员数量少则几十人，多则上百人。除了系统运维，上面提到数据治理、数据分析工作都需要相应岗位的人员配备。
此外，对智能化人才的要求不只是IT人员，还有来自各业务部门技术骨干，这些人员能够将平时的业务难点转化为智能化需求，具备智能化能力和意识，四级条款要求的生产优化预测模型构建，都离不开生产业务人员的探索和实践。
综上，随着更多的企业通过CMMM四级评估，对四级能力的识别会更加清晰。企业较难判断时，可以邀请参与过CMMM评估的评估师，特别是参与四级的评估师进行就绪检查，对照GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》四级条款调研企业智能化实施成效。
四、四级能力的建设主体在企业自身
企业在过往三级建设时，可以通过资金投入，外部实施力量快速实施项目，大多数企业在完成信息系统、数字装备的部署、验证后，都能看到明显成效。然而，四级的难点就在于可借鉴的成功案例少，很多企业在这一阶段开始迷茫，不确定方向，方向有了又不确定怎么实现，实现了又不好验证效果或难以达到预期效果。
由于企业所处行业不同，战略侧重点不同，智能化需求不同。而外部解决方案供应商，很难深刻理解企业自身的“复杂性”（见上篇，产品制造的复杂性），外部更多的是提供思路、方法、工具、系统框架；而对“复杂性”的探究，企业有更深刻的理解，因此四级建设的能动性就到了企业手里，借助外部工具，吸收转化为企业内部能力。
企业成为智能化建设主体，重要一步就是企业智能化人才体系建设。这里可能存在误区，认为智能化人才主要是企业IT人员，特别是对于一些企业从二级、三级能力建设过来，IT一直担当智能化建设的主力军，但建设到一定阶段，IT人员会感觉智能化建设长期停留在原地，日常就是不断维护系统，或者认为企业各方面建设都很完善，没有新的建设项目；有些企业还会主动从各业务部门收集智能化建设需求，但发现各业务部门也提不出需求。企业向四级发展出现瓶颈。
解决问题的关键是将IT人员与制造业务人员的能力相融合。IT人员需要下沉懂业务，各职能人员需要懂智能化；但事实上也发现，一些IT人员平日忙于维护系统，很少有时间沉下去了解业务的复杂性，而且企业的各方业务也很多；因此，更需要业务职能人员懂智能化，培养智能化意识。
在评估过程中经常发现，智能化建设好的企业，业务部门人员更懂智能化，甚至一些人员具备软件开发能力。在四级评估答辩时，业务人员将生产优化预测模型讲的更为清晰，包括模型的机理、影响因子、边界条件等，而IT人员更多是描述系统框架、技术应用、功能实现。
当然，业务人员的能力培养过程较为复杂，需要企业建立氛围环境、平台工具、组织活动，甚至建立管理制度予以保障，有效激发员工的智能制造意识。企业IT人员也需要向业务人员传递智能化技术的实现原理，这样业务人员遇到具体问题时，才知道智能化技术能否解决问题，需要具备哪些条件，进而通过智能化技术将日常的知识和经验显性化，提升制造系统的智能化水平。【人员技能3a\3b\4a\4b】提出人员能力提升的多项举措。
在人员能力建设过程需要注意两点。第一是管理者的表率作用，各职能部门主管要深入一线懂智能化，部分企业把操作设备、使用软件作为关键用户的事，管理者高高在上，不使用也不操作，开会还拿线下报表，这样应用智能化的氛围就难以形成。
第二是培养人员的“数据敏感度”，生产大部分时间都是正常运行的，但“与众不同”的数据更值得关注与研究；比如，哪些设备故障的频率较高，哪些设备故障的维修时间较长，哪些设备故障对整体产出的影响较大？这样，对于异常数据的收集、监控、分析，以及触发一些潜在问题的洞察，也会引发业务人员提出智能化建设需求。
五、四级能力建设是一个长期过程
时常听到企业说“我们今年目标是通过三级，明年目标通过四级”。管理者有这样的目标是好的，确实也有企业实现了，但即使通过四级评估，也不代表企业四级建设的终结。
通过CMMM四级评估的企业，四级条款不一定是完全实现，仍存在能力弱项，特别集中在计划与调度、设备管理、能源管理等能力子域。我们也看到，上面提到的组织建设、人才培养也是一个长期持续的过程。此外，四级建设的长期性还表现以下几个方面：
伴随业务变革的智能化升级
制造企业发展经历着变化，比如：产品定位变化（常规大众产品，创新差异产品），产品线扩充（低端、中端、高端），生产工艺上下游延伸（光缆、光纤、预制棒），产线增加（几条线、十几条、几十条），生产模式变化（大批量生产、大规模定制），这些变化都会导致管理“复杂性”增加。而这些变化是受市场需求潜移默化的影响，以及企业发展战略不断调整引发，最终企业发觉现有的智能化能力不够用了，于是“复杂性”的提升导致新的智能化需求提出，触发企业智能化全面升级。但由于企业面临的环境复杂，业务管理模式变化的过程不会很快，且以往的智能化能力都有一定兼容、扩展能力，加之智能化升级的决策会有一定滞后，因此，智能化全面升级需要较长的时间。
源头问题的梳理和探究
智能化建设需要很多的资金投入，进口装备、设计软件需要投入的更多，那是否只要企业有资金、供应商愿意提供技术，大家的制造水平就相近呢？
企业差异化能力体现在管理水平，除了对人的管理，也包括更好的应用已购买的资源，而对于四级企业应再“下沉”一层，探究其制造本源和机理，于是从产品质量提升到工艺参数优化，从生产工艺优化到装备技术改造，从买来应用到完全自主。四级的很多条款就是引导企业不断探究更深层次的机理，【计划与调度4b】对于优化调度的探究，【生产作业4b】对于优化设备参数的探究、【设备管理4a\4b】对于降低设备故障率、提高效率的探究，这个过程伴随着影响因子的识别、量化关系的确定、优化模型的验证等一系列过程。企业能把资源应用好就需要一个过程，再去寻求深层次的突破更需要一个循序渐进的过程。
智能化环境迭代完善
很多企业会发现，在较长一段时间智能化水平并未发生变化，装备和信息系统不断更新，却又功能相近。曾经评估一些企业，ERP软件品牌更换2、3次。企业每次选择的时候，可能只是看中其中一部分功能，后来随着不断的功能追加、定制开发，渐渐对真正的需求越发清晰，最后当平台的技术架构都无法满足时更换平台，或者参与供应商的装备和平台研发，或者企业自己独立构建。
虽然这一过程会导致有些三级建设的内容会推翻重来，但因此平台具备了更强的功能性、扩展性、易用性，也因此一些制造企业在总结工业经验基础上，构建了工业互联网平台。这个过程是在不断夯实智能化底座，为四级建设打好基础，也是促使企业在后续智能化建设中目的更明确、策划更全面、要点更清晰。
六、评估目的
时常有企业咨询，想申请四级评估，但是了解了评估流程后，认为评估时间较长，准备内容多，而企业自身比较大，不好调动各职能部门人员，询问评估过程能否简化，比如只进行正式评估，不进行预评估，或者正式评估能否2天评完等等。CMMM评估遵循统一的评估过程管理规范，因此，这个答案是否定的。
由此引发思考，企业是否正确理解和认识CMMM评估目的？很多企业只当评估是“认定”作用，以此作为申请政策奖励，或彰显智能化水平的荣誉，而忽视了CMMM评估过程对企业智能化建设引导的价值和作用。
CMMM评估更像是一次企业智能化管理咨询，一方面是“评估”验证企业的能力水平，一方面是“建设”，针对存在弱项的改进提升。企业经过多年的智能化建设，应取得了很多成果，可将评估过程作为审视自己能力水平，争取下阶段更大提升的契机。从企业长远发展看，知道能力不足并明确前进道路和方向要比其他面上的荣誉更重要。
申请准备
根据《CMMM标准符合性评估管理规范》规定，对于首次申请CMMM评估的企业，最高等级建议为三级，针对获得过省部级及以上智能制造荣誉的企业，依情况可申请四级。这里建议，所有想评估四级的企业，可以先进行一次三级评估，一方面是了解评估流程和评估难度（三级评估也有相当难度），另一方面，三级评估里涉及的二级、三级条款，有很多是智能制造的基础关键环节，值得企业关注建设，为后续建设打下坚实基础。
曾经有企业在四级评估前，进行了一次三级评估，就是为了检验企业当前智能化建设是否有所遗漏，针对四级建设的基础环境是否扎实，并且在继续四级建设时，能够持续获得人力和资金投入，得到高层领导的支持。当企业三级评估完成，总分超过2.95分（满分3分），说明能力弱项较少，就可以着手四级评估，否则建议先补充三级能力短板，再进行四级建设和评估。
企业确定申请四级评估后，可以向任意一家CMMM Ⅰ类评估服务机构提交《评估申请表》，并签订评估合同。由于四级企业可能涉及的产品类型较多，评估时需选择其中一种产品，即按照《GB/T 4754—2017 国民经济行业分类》中的小类，4位代码，其中一个小类下的产品；并结合企业涉及的业务范围，至少评估15个能力子域，即必评的14个能力子域，至少加1个可选能力子域。
此外，《评估申请表》内容应着重体现企业四级能力建设情况，有些企业在申请表中罗列了很多常规的信息系统，这其实是二级要求，未把企业四级亮点展现出来。
人员准备
对于CMMM四级评估，人员准备非常关键。很多企业想申请四级评估，并不了解四级标准的难度，或者对标准理解有偏差。最好的方式，先不要着急确定申请等级，企业先选派人员参加为期3天的国家标准系统性学习，并考试通过获得结业证书，然后再确定企业申请评估等级。同时，三级、四级评估也要求企业在正式评估阶段，至少配备1名获得结业证书的企业学员，作为“企业内部评估师”加入评估组。
建议企业四级评估最好准备2名学员参加培训，一位来自IT部门，对企业整体智能化情况较为了解，作为评估组的内部评估师；由于内部评估师在答辩问询中不能回答问题，因此，还需再补充一位来自制造部门学员，对企业生产工艺、设备比较了解，作为联络人，对接评估组和企业职能部门。同时，2名经过培训的学员可以形成互补，对企业内部关键人员进行标准宣贯培训，准确解读标准条款要求，做好评估举证准备。还有企业在四级评估前，组织企业全体中层以上员工，完整学习成熟度模型国家标准，后续将CMMM模型在全集团内贯彻应用。
除了内部评估师准备，更关键的是各能力子域的答辩人员确定，因为大部分人不了解标准条款涉及哪些内容，这也是比较难的一步。都说CMMM评估是开卷考试，国家标准也是公开的，评估的就是这些条款，但关键看企业人员能否举出证据，证明这些条款实现了。企业经常感觉，这个条款我们应该实现了，但是怎么也找不到举证的案例，这种情况多半是没有找对人，未能把相应职能的人召集对、召集全。
然而，申请四级的企业，内部业务职能分工有时很细，每个人只负责其中一块职能，加之评估范围广，考核点较细，甚至部门主管都无法清晰回答所有问题。比如说“工艺设计”能力子域的工艺仿真举证，有企业就涉及机加工仿真、焊接仿真、装配仿真，不同工艺类型，不同专业化仿真软件，举证时就需要多个工艺专业的仿真人员，才能分别把仿真过程、仿真模型、仿真目标、仿真方案、仿真结果说清楚。
曾经有企业咨询，能否IT人员全程代为所有能力子域答辩？这个答案是否定的。首先IT人员应用系统的能力，不代表业务部门实际应用系统的能力，部分软件可能未完全导入，业务部门人员用不起来或者不想用；其次，在评估中发现，三级及以下条款，IT人员通常可以清晰回答，但是四级条款涉及很多数据分析模型，IT人员更多了解软件技术架构、运行方式，并不能把分析模型的机理和应用效果讲清楚，而平时功能应用最多的相应业务部门人员，能把模型的机理、输入、输出数据，约束条件配置，以及功能如何操作讲的清晰。
据统计，部分职能分工较细的企业，四级评估要涉及60~80人，平均每个条款1~2个人。由于CMMM四级涉及的业务人员众多，建议最开始，按能力子域对应的业务职能部门分工，部门的主管和技术骨干作为初期选定人员，在举证材料准备时，再结合条款要求，按每个条款分配参与答辩人员。企业在人员组织上做好心理准备，组织协调能力要强，这时评估发起人的选定起到比较重要的作用，由于评估涉及企业几乎所有业务部门，高管有时只负责部分业务条线，因此，评估发起人的选择就很重要，必要时评估发起人需要企业一把手担当。
举证材料准备
举证材料准备是评估准备的重要工作，四级评估重点关注如下几方面。
有效证据
提及“举证”材料准备，涉及到一个问题，什么是真正有效的举证？一些初步了解过成熟度评估的企业，可能认为是准备每个能力子域答辩PPT。其实，对于CMMM评估并没有强制要求做PPT，只是PPT形式方便图文并茂的介绍企业智能化实施成效，每页主题鲜明的对应每个标准条款，罗列好每个条款举证哪些证据，重点的功能、特性、数据等要点描述清晰，也方便评估组记录。当然企业为了简便，也可以用Excel电子表格。这会造成一种误解，以为准备好PPT就是准备好答辩材料了。特别在预评估阶段，评估组没有较多时间查证每个系统功能，企业会误以为正式评估采集“证据”也是汇报PPT，把PPT讲明白就能通过。
CMMM评估所要求的证据，是举证企业实际推进智能化建设的应用成果，既包括一些文件化信息，如智能制造规划、异构系统集成规范、统一的数据编码规范等，也包括信息系统功能的操作演示，特别是四级要求的信息系统内数据分析模型应用。文件化信息需要提供原始的文档材料，而不是文件的截图；同样，系统演示是登录系统正式环境，演示功能操作和功能历史数据。从这点来看，PPT作用是有，但没那么重要，特别在正式评估阶段，PPT只相当于一个举证清单、提纲，是信息展示的工具，是让评估组先行了解，接下来要展示这些文件，演示这些功能，把重点内容列出来，防止展示时有所遗漏或表达不清晰。有些企业即使PPT做的很好，但真实系统功能还没有实现，这也不能作为评估的有效证据。
建议企业评估准备时，可将文件化的举证材料复制到网络共享服务器，以备评估查验。同时，将需要演示的信息系统，提前安装好客户端，访问地址保存在收藏夹，准备好演示登录账户（账户权限访问功能不同），并准备好演示的记录数据项ID；比如，想展示哪份采购订单由企业下推至供应商管理系统，将采购订单编号准备好。建议每个条款至少准备2个案例，一是为了保证评估验证的充分性，二是当其中一个案例举证不具效力时，还有其他案例，不至于临时准备仓促。
业务背景介绍
有些企业认识到举证较为关键，答辩上来就开始介绍每个条款的证据，但缺少整体业务背景介绍，这样也会影响答辩效果，可能导致评估老师无法理解举证的案例，未明白采用此种智能化解决方案、数据分析模型的作用和意义，甚至难以判断系统功能实现的正确性。例如，企业的生产模式，是按成品库存生产，是按客户订单生产，还是两者都有，这会影响生产计划自动生成的逻辑、输入数据的判断，可能还会影响物料需求计划、销售发货等环节评估。再比如，生产线是24小时连续生产，还是只有白班生产，会影响生产调度方式、设备运维管理等。
建议企业在评估首次会，企业整体智能化介绍时，先将企业的主营产品系列、关键工序、产线布局、生产模式、核心优势讲解清楚。在每个能力子域答辩，介绍本部门或本业务涉及的业务背景，包括不限于：
业务管理概况，如【装备】企业关键工序是哪些，【能源管理】企业能耗种类和高能耗设备届定标准。
完整的业务流程，如【计划与调度】计划编制完整流程（从主计划到各级计划编制），【采购】物料采购完整流程（从物料需求计算到物料入库）；
组织分工，如【产品设计】产品设计分成哪些专业，或哪些功能模块进行任务分工；
业务管控要点与难点，如【仓储配送】物料拉动与配送方式，【生产作业】生产现场关键工艺控制指标等。
业务背景介绍会对后续举证有代入感，但介绍内容也不宜过多，尽可能围绕条款涉及的业务背景，毕竟评估答辩时间有限。
举证案例描述
四级条款涉及的系统功能要求相对复杂，而且每家企业的智能化应用实现又不尽相同，很多数据分析优化模型又有很强的业务逻辑，因此，企业在举证描述时应抓住重点、逻辑清晰。
不少企业对于系统内的数据分析模型不知道怎么介绍，或是只简单介绍系统的功能操作“点下按钮就自动生成了”。具体分析模型应用到哪些生产环节，优化了哪些目标也没有介绍。
这里建议模型应用从如下方面介绍：
1.模型应用解决什么问题，预期效果是什么；
2.模型相关的数据指标是如何发现、确定的；
3.模型的输入数据包括哪些，数据的来源于哪些系统、设备，数据更新频率，实时还是历史；
4.模型的运算逻辑或公式，以及需要提前配置的参考变量、约束条件、判别边界条件；
5.模型的执行逻辑是手动触发，还是定时自动触发，或是依靠何种逻辑触发；
6.模型输出结果是什么，以何种形式展现，比如是单次还是连续，是数据列表或是趋势曲线；
7.以上功能如何在信息系统中操作实现。
特别注意最后一点，有很多企业理解了条款要求，业务原理讲的也很清晰，技术方案也行得通，但评估要求的是已实现的成果，最终还是要落实到软件系统中实现，而不是纸上谈兵的方案。
建设成果有效性
相比于其他等级，四级有些智能化项目是从研究出发，开创性、尝试性的，其结果可能未必发挥出效果，还需要反复迭代验证，企业有必要对已取得的应用效果做介绍。
曾经有家企业实施设备故障预测性维护，根据预测曲线，判断设备将在半年后出现故障，即很长一段时间内设备都是正常工作的；如按此逻辑，设备故障的频率不高、故障影响也不大，那么企业构建预测模型的投入和意义在哪里？然而，实际在设备管理系统查看此类型设备的历史故障记录，却发现每月设备故障率确实较高，因此判定模型考虑的影响因素缺失，判别精度不够，预测的准确性有待提升。
当然，还是鼓励企业做这种尝试，模型还需要迭代验证过程，当前可能还未成功应用或是效果不佳，评估组在打分上会有所权衡。
综上，企业准备举证材料需要付出一定精力，从另一个角度看，这也是企业一次很好的阶段性总结，很多企业通过评估准备的梳理，恍然发现原来自己有这么多优势能力，增强了企业智能化建设信心，这也是CMMM评估的另一种意义。
预评估后整改
预评估结束后，企业会有一段时间整改，为正式评估做好准备。部分企业认为预评估过程比较顺利，正式评估也不会出大问题，但实际从评估查证的细致、严谨程度来讲，正式评估需要准备的东西更多。
预评估阶段，企业大致了解评估组是否认可PPT描述的案例作为有效证据，以及可能的弱项在哪些方面。针对这些问题，不是简单的修改PPT就完事了。正式评估不是查证PPT，而是PPT介绍背后对应的实现成果。
因此，建议将PPT提到的智能化应用，模拟操作演示一遍。有些信息系统功能如果需要完善，还需要一定开发建设，如果企业不具备开发能力，还要尽快得到解决方案供应商的技术支持，因为整改时间有限，需要明确功能完善的优先级。还有些PPT里提到的文件材料截图是临时从其他材料摘抄过来，应找到原始文件，以备正式评估查验。
最后，企业通过四级评估不是终点，已通过四级的企业也有弱项需要持续改进。通过现场评估，我们也发现了很多优秀的CMMM服务商，为企业提供智能制造咨询以及软件、装备、系统解决方案。下一步，CMMM评估工作组秘书处将发挥评估优势，提炼一批具有成功实践经验的CMMM服务商资源库，供企业精准选择适配。
CMMM评估是企业智能化建设的其中一面镜子，镜子只照到有限的一面，企业还有更多的目标去攻关。希望企业用好CMMM，在智能制造建设过程中不断创新，脚踏实地，也希望有更多的企业通过CMMM四级评估。
七、四级能力建设的核心思想
企业四级能力建设有哪些方向可以引导呢，这里总结为16个字“降低复杂、动态平衡、整合资源、抵御风险”。
降低复杂
随着企业发展，制造“复杂性”都将从各维度提升，四级企业面临的问题更加突出，如果复杂性未能有效解决，就会降低企业运行效率。因此，降低复杂就是应用智能化，使我们的制造过程更简单、更顺畅、更敏捷，不管是产品研发，还是生产排程、生产控制等方面。这就需要根据复杂场景，进行知识与经验总结，辅助业务活动快速处理。比如，【产品设计4a】面对系列化产品的设计复杂性，采用模块化、参数化设计加快产品研发，【工艺设计4b】面对典型特征的工艺相似性，利用工艺知识为工艺设计与规划提供决策，【生产作业4a】面对多品种产品混线生产，根据产品与程序匹配实现生产指令自动下发，【计划与调度4a】面对多任务、多资源、多约束的复杂性，实现作业计划自动优化排产调度；以及在【集成4a】面对信息系统间点对点集成的复杂性，采用ESB、ODS等技术路线，使集成运维工作更为敏捷。
动态平衡
企业生产过程一直受到外部环境、内部资源变化影响，不可能一直按既定的路线、流程、模式等正常环境生产出产品，指标异常就在“不确定”的时候出现，于是整个生产过程就处于一方面尽可能保持正常，一方面又尽快的在异常中恢复，这样交叉进行，智能化要解决的就是这种动态平衡能力。
有时这些异常有明确的指标判断，显性异常，比如产品质量指标超差，还有的是隐形异常，比如工艺指标趋势表现偏离。不论是哪种异常，首先都需要建立指标参照体系，监控哪些指标，指标在何种范围是正常的，是结果性的，是趋势性的，还是关联性的。在国标三级条款里就是要建立这些指标并进行监控，如【设备管理3b】设备OEE指标、【能源管理3a】高能耗设备能耗评价指标、【计划与调度3c】生产进度指标，指标制订的合理性本身也是数据分析的过程。
四级的动态平衡就是要针对这些指标的异常结果做出反馈，消除这些“不确定”带来的复杂性，进行敏捷响应，实现短周期平衡；而制造系统经过一定时间运行，指标值不断验证，指标类型及其边界需要重新校正调整，优化使其更为合理，进行长周期平衡闭环。
短周期动态平衡，比如【设备管理4b】对设备OEE异常的设备进行分析，确定影响运行效率的因素（单元供料不及时、前后工序节拍不平衡、设备工艺参数不合理），自动进行工艺和计划调节。【计划与调度4b】面对物料短缺、质量异常、设备宕机等各类异常情况，自动进行生产调度调节，使其恢复到正常生产状态。长周期动态平衡，比如【采购4c】在积累了供应商历史供货表现后，优化供应商评价模型，使其更能反应供应商供货绩效；【物流4c】结合运力资源能力、运送节点、运输任务优化资源装载能力和运输路径，降低运输成本，提高物流效率。
整合资源
这里“资源”的范围较广，不只是企业的物料、设备、工装、能源、软件、数据等，还包括企业内部的组织、岗位、业务活动。【组织战略3b】提到对岗位结构的优化和调整，就是结合企业智能化建设，进行相应岗位的职能调整与岗位结构的整合。
一方面，通过平台围绕产品全生命周期整合数据，比如【数据4a】企业级的数据中心，【产品设计4b】实现设计模型在内的全面数据归档，【产品服务4c】将产品使用、运行过程的数据整合，并优化产品运行性能。另一方面，通过智能化应用实现各职能岗位的业务活动协同、传递信息，整合组织内部资源。比如，【产品设计4d】整合产品研发与生产、物流、销售、服务业务协同需要的BOM等资源，【销售4b】整合线上与线下销售渠道与需求资源等。
此外，相比在三级（集成级）重点关注的软件系统和硬件设备间的数据集成，在四级里更强调实时的“软硬一体”无缝整合。比如，【仓储配送4a】基于生产调度指令，实现物料从仓储区域到生产区域的自动配送，这一过程涉及生产管理系统、排程调度系统、仓储系统、配送系统等软件系统与数字化仓储设备、数字化配送设备、生产单元设备等硬件系统的联动交互，交互的每个动作包含着指令下达、收到回应、驱动执行、执行完毕等消息传递，软、硬件频繁交互也将生产组织和设备运行紧密结合一起；同样，【计划与调度4b】对于生产异常的实时优化调度，需要软硬一体的模式实现。
注：文中出现【计划与调度4b】表达形式，代表国家标准GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》中，“计划与调度”能力子域，四级，b条款，即“应实时监控各生产要素，系统实现对异常情况的自动决策和优化调度”
抵御风险
相比“动态平衡”消除已发生的异常，抵御风险是赋予制造系统的预知能力。提前知道风险，防范潜在问题发生，将损失降到最低，即四级标准提到很多的“预测”。
为了构建风险预测模型，首先需要找到表征风险的指标，这需要基于日常经验与知识的积累，也就是三级条款提到的“知识库”，同时要保证“指标”是可实时采集或度量的。其次，需要给出指标趋势变化的边界范围和各级临界值，量化风险大小。然后，针对风险采取的措施，建立解决方案对策模型，将风险控制在一定范围内。最后与实际情况对比，验证模型对风险预测的准确性，并不断优化模型。
有些指标可以直接预示风险，如监控质量特性指标的趋势变化；有些与风险产生存在关联关系，间接预示风险，如通过工艺指标的趋势变化预测产品质量的变化，有些关联还由多重因子导致，比如【设备管理4a】设备故障预测性维护，可能涉及设备关键部件多指标运行表现、外界环境影响、产品加工参数等。
四级条款强调的就是企业抵御风险，建立预警预测模型的能力。比如，【采购4b】采购风险模型、【生产作业4c】质量预测模型，【安全环保4a】安全风险的动态识别、【安全环保4b】环保排放风险，【仓储配送4c】罐区冒罐风险，以及【信息安全4c】工业信息安全风险，提升主动防御能力。同时，在【产品服务4a\4b】将风险预测延伸到产品运行使用环节，感知产品运行的潜在风险，比如对电梯、发动机产品建立远程运维监控与优化性能服务，在抵御运行安全风险的同时，增加了产品附加值。
综上，企业四级能力建设是一个长期过程，其智能化建设成果代表了企业深耕行业的看家本领，也是区别于其他企业的优势能力，其应用成效也会确保企业处于行业竞争领先地位。
作者简介
杨卓峰，工学博士，CMMM®高成熟主任评估师、培训讲师；《智能制造能力成熟度模型》相关标准主要起草人之一，曾主持航空航天、工程机械、压力容器、汽车、电子等行业多家企业信息化整体规划与智能制造解决方案设计工作，具有丰富的业务分析、流程优化及企业两化融合工作经验，精通企业信息管理系统设计、开发和实施。
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