电机工厂智能制造评价指标及评估方法探讨

夏显超，江涛，龙罡

（中机国际工程设计研究院有限责任公司，长沙410007）

1 引言

随着信息通信技术与先进制造技术深度融合，德、美、英、中、法等国相继发布以智能制造为核心的发展战略，进一步推进本国制造业转型升级，从而带动实体经济的发展。在“中国制造2025”的背景下，制造企业需要自查薄弱环节、准确定位，明确发展方向，利用信息化、数字化技术发展智能制造新模式，实现企业转型升级和可持续发展。而电机行业作为基础工业的重要组成部门，产品具有品种多、型号繁杂、工序多、生产信息化水平不高的特点，随着市场对电机的要求越来越高，国家与企业均在加大对电机行业的投入，先进技术不断被应用，电机行业逐渐向专业化、自动化、集约化的方向发展。

针对目前制造成熟度模型对电机行业的针对性不强、指标比较宽泛的问题，本文以现有国内外相关研究成果为基础，构建实践可行的电机工厂智能制造评价指标及评估方法，为电机工厂推动智能制造发展提供决策性参考和依据。

2 评估方法推动转型升级的意义

在电机工厂智能化改造过程中评估是不可缺少的环节，通过构建智能制造评价指标，评估企业智能化水平，对企业现状进行诊断，并提出改造建议。既可作为企业改造发展的重要参考，为企业明确智能转型方向提供有效的指导和支撑，也是各级工业和信息化管理部门优化智能制造支持政策、完善行业管理体系的重要参考。如何科学、系统地评估电机制造企业智能制造的发展水平，是国家加强电机制造企业智能制造相关项目诊断、评估、考核，完善行业管理体系的实际需求，又是推动智能制造在电机制造领域发展和应用的必然要求和重要保障。

3 与现有评估方法的比较分析

合理的评估模型是构建科学指标体系的前提，是准确评估工厂智能化建设程度的基础。现有的评估模型中软件能力成熟度模型（SW-CMM）应用于软件能力成熟度的评估；制造企业功能层次模型符合制造业生产特点和制造流程，主要侧重生产；工业企业信息化和工业化融合评估规范侧重信息化在制造业的融合，覆盖面广；工业4.0 成熟度评测分为6 个等级层次进行评估，是结合工业4.0 特点的成熟度评估升级版；基于模型的企业（MBE）能力评估对6 个方面的能力水平进行评估，以模型和数据为核心，重点在数据应用方面；智能制造能力成熟度模型包含制造和智能2 个维度，是行业智能化水平的等级层次水平的参照标杆。

现有模型成果在各自领域均具有较强的实用性，然而制造业行业差异大，发展水平不一，现有模型无法系统地衡量某一企业、工厂或项目的智能制造发展水平。为此，本文提出针对电机行业特点的评估模型，应用定性与定量相结合的研究方法，构建智能制造评价指标体系，其基础结构框架具有一定的前瞻性与稳定性，且随着标准体系的不断完善，该体系可以快捷方便地进行更新，使各项指标更加细化、更具针对性。

4 评价指标及评估方法

4.1 构建原则

评估方法以产品全生命周期为主线，对智能化水平分层级量化评分，建立分层级评价指标体系。在构建评价指标、确定评估方法、执行评估程序的过程中，遵循目的性、科学性、系统性、可行性、可比性原则，紧密围绕评估目的，遵循系统化思想，采用科学的评估方法，客观反映企业智能制造的发展水平，从广度、深度以及实践应用多个方面对企业智能制造发展水平进行评估。评价指标之间具有完整性、层次性和独立性，尽可能反映共性特征，能系统地反映智能制造的主要方面。同时，指标的测量和获取方式具备可操作性，计算方法和获取方式可行且易操作。最后使结论切实、客观地反映企业的真实水平，通过评估引导和鼓励被评估企业向正确的方向和目标发展。

4.2 电机智能工厂评估方法

本文提出的评估方法与“国家智能制造标准体系建设指南”中智能工厂标准子体系契合，针对产品研发设计、建设规划、生产制造、管理水平、服务能力、系统集成应用等能力要素测评。本评价指标共包含3 个层级，第一个层级分6 类：基础设施、智能设计、智能生产、智能物流、智能管理、系统集成，涵盖企业设计、生产、运营的全过程评价；二级指标包括一级指标6 大类下19 个细化指标，三级指标包括二级指标下细分的65 个详细指标[1]。

电机智能工厂评价指标结构见图1。

图1 电机智能工厂评价指标结构图

4.2.1 基础设施

基础设施评价指标从硬件、软件、网络、标准体系等方面着手，评估企业具备的信息化基础设施，重点评估企业所具备的基础条件。基础设施评价指标结构见图2。

图2 基础设施评价指标结构图

4.2.2 智能设计

智能设计评价指标评估企业在工厂整体规划、产品设计、工艺设计及产品数据管理的集成建设水平[2]。重点在企业的总体数字模型、产品智能数字模型设计与分析应用水平、仿真分析、数字化工艺流程、数据的可控管理等方面。智能设计评价指标结构见图3。

图3 智能设计评价指标结构图

4.2.3 智能生产

智能生产评价指标主要评估企业应用智能化装备、数字化执行系统对生产过程的数字化、智能化水平。重点在自动化、智能化的装备、产线应用水平，设备联网、数据采集以及生产数据与工艺、生产、质量的动态传输与共享。智能生产评价指标结构见图4。

图4 智能生产评价指标结构图

4.2.4 智能物流

智能物流评价指标主要评估企业产品制造过程工序流转的智能化水平。重点在统一的标识管理、运输目标识别、智能物流装备应用、运输状态跟踪、交付转接的全过程的物流配送系统建设。智能物流评价指标结构见图5。

图5 智能物流评价指标结构图

4.2.5 智能管理

智能管理评价指标主要评估企业综合管理水平。重点在企业信息化水平以及与生产制造的融合程度，智能化管理对生产的促进和对效率的提升。智能管理评价指标结构图见图6。

图6 智能管理评价指标结构图

4.2.6 系统集成

系统集成评价指标主要评估企业的各种智能化技术、装备、系统的融合程度、智能制造的业务生态建设。重点在智能制造综合应用水平和创造的价值。系统集成评价指标结构见图7。

图7 系统集成评价指标结构图

4.3 计算标准

根据评估计算原则，依照企业的数字化、智能化工厂建设状况和评价指标体系，确定各项指标得分并求和，再乘以对应加权系数，得到评估结果。计算公式如下[3]：

式中，n为评估体系中三级指标的个数；m为评估体系中二级指标的个数；p为评估体系中一级指标的个数；aij为第i个二级指标下第j个三级指标的值；Aki为第k个一级指标下第i个二级指标的值；ωki为第k个一级指标下第i个二级指标的值；Bk为第k个一级指标的值；λk为第k个一级指标的权重；Z为企业数字化工厂建设水平的综合评估计算结果。

5 结语

该评估方法可引导企业确立战略目标、采用适宜的方法与路径实现智能制造，积极推动企业智能制造的迈进。并通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。