【工業網際網路】重磅推薦：工業網際網路成熟度評估模型

本文出自工業網際網路產業聯盟釋出的《工業網際網路成熟度評估白皮書》，轉載請註明出處。

本白皮書旨在為企業提供一套評價自身實踐的方法論，為企業找到工業網際網路實施中的主要問題、改進方向和建設路徑。與此同時，業界各方力量的應用和反饋也將不斷促進聯盟修正該方法論中存在的問題，為工業網際網路發展提供更科學更準確的指導。

一、 工業網際網路成熟度評估提出的原因 

（一）工業網際網路應用浪潮來襲 

隨著工業網際網路概念興起，美德先導應用不斷湧現，目前德國工業 4.0平臺已有140多個應用案例，美國 IIC有接近 50 個應用案例，主要聚焦在生產管理優化、物流倉儲優化、質量管理優化、產線柔性部署、產品服務價值化等領域。與此同時，我國產業界也加快了面向各類場景的工業網際網路應用探索。2016 年，工信部相關部門組織實施了 10 個工業網際網路試點示範專案，AII 聯盟也評選出了首批 12 個工業網際網路優秀案例。然而，目前我國工業網際網路應用與已開發國家相比還存在總體發展水平較低、行業間企業間基礎差異較大、大規模推廣難度巨大、缺乏工業網際網路評估體系和實施指南等問題。 

（二）聯盟需構建先導性的標準化模型 

從國內外已有的主要成熟度模型來看，德國構建了工業4.0 成熟度評級模型，但因兩國發展基礎不同，建設水平不同，並不能直接用於我國工業網際網路成熟度評估。AII 聯盟作為推進我國工業網際網路政產學研用協同發展的公共平臺，需要率先開展研究，針對我國自身特點，制定一套評估模型和方法，推進工業網際網路理論與實踐。 

（三）為企業提供一個便利的自我評價工具 

當前產業界對工業網際網路的理解不統一，企業對自身工業網際網路發展的定位、現狀和發展路徑不明確，缺乏一致的方法論來評判具體實踐。聯盟希望通過工業網際網路成熟度評估體系的制定助力企業瞭解自身建設水平，發現存在的問題，並獲取相關的診斷建議。該評估模型並不是為了創造一套複雜的理論，而是希望以提供網際網路服務的方式為企業提供一個便利的自我評價工具。 

（四）為政產研用搭建一個持續透明的資訊視窗 

工業網際網路成熟度評估模型的制定並不是一蹴而就的，當前的 1.0 版本主要是結合現階段工業網際網路發展的特點和先進實踐而得出的，將來還有持續發展、反覆迭代的過程，需要藉助產業界各類主體的意見和建議深化模型，並結合企業對模型的應用結果和反饋，不斷更替或補充更符合不同階段實際情況的評估因素，不斷修正完善評估指標、權重和評估問卷設定等。這個過程不僅能助力政府部門瞭解我國工業網際網路的最佳實踐，也能幫助應用企業和解決方案服務商建立透明的資訊視窗，促進產學研結合。

二、 工業網際網路成熟度評估模型 

（一）評估模型的架構 

1、三大核心要素 

遵循《工業網際網路體系架構（版本 1.0）》的主體思路。工業網際網路的核心是基於全面互聯而形成資料驅動的智慧，基於工業網際網路的網路、資料與安全，將構建面向工業智慧化發展的三大優化閉環，即面向機器裝置執行優化的閉環、面向生產運營優化的閉環、面向企業協同、使用者互動與產品服務優化的閉環。三大閉環並不是簡單割裂的關係，而是環環相扣、互相貫穿，機器裝置的互聯互通、生產運營系統的綜合整合，為企業協同、使用者互動所需的資料流動和協作奠定了良好的基礎。 

基於上述體系架構的思想，本模型將工業網際網路成熟度評估的 3 大核心要素歸納為互聯互通、綜合整合、資料分析利用（如圖表 1 所示）。互聯互通是指企業內部或企業內外部之間的人與人、人與機器、機器與機器、機器與產線、產線與產線、以及服務與服務等之間的網路互聯和資訊互通。綜合整合是指企業內部或企業內外部之間通過資料庫整合、點對點整合、資料匯流排的整合、面向服務的整合等多種模式，實現產品設計研發、生產運營管理、生產控制執行、產品銷

售服務等各個環節對應系統的互整合互操作。資料分析利用是企業基於互聯互通、綜合整合所匯聚的各類資料，進行資料分析和深度挖掘，對企業智慧化決策與生產、網路化協同、服務化轉型等提供支撐和土壤。 

圖1 工業網際網路成熟度評估三大核心要素 

2、兩大目標物件 

本評估模型主要面向離散型和流程型製造企業，在構建評估體系時著重考慮了兩者不同的行業特性。在互聯互通環節，離散行業生產現場裝置中機床、機器人、感測器等佔主導，而流程行業中以工藝裝置、閥門、儀器儀表裝置等佔主導。在綜合整合環節，離散和流程行業除具備現場層、車間層、企業層縱向整合等共同特性外，離散行業對產品設計研發系統建設與整合有較高的要求，而流程行業側重於工藝設計、能源安全管理等方面。在資料分析利用環節，離散行業基於大資料進行新業務和新模式創新主要體現在產品遠端運維、個性化定製、網路化協同等方面，流程行業則主要體現在供應鏈優化、能耗與安全管理優化等方面。 

3、十三個關鍵能力和能力等級 

 通過對三大核心要素現階段發展所需具備的關鍵能力進行深入研究，本著化繁為簡、去粗取精、求同存異的原則，本模型提取了 13 個關鍵能力，其中面向離散行業的有 11 個，面向流程行業的有 10 個（如圖表 2 所示）。 

圖2 工業網際網路成熟度評估的關鍵能力

參照 CMM 理論思路（在附件 2 中有詳細介紹），本模型對 13 個關鍵能力分別給出了相應的能力等級，等級越高，表示能力越強。 

（1）互聯互通要素：智慧裝置聯網 

智慧裝置聯網是指生產現場的生產裝置、產線和工藝裝置、工業機器人、感測裝置等數字化物理實體通過標準通訊介面、協議轉換等方式將資料上傳至車間層、企業層管理系統或監控系統。能力等級如下： 

圖3 智慧裝置聯網能力等級

（2）互聯互通要素：資訊網路設施 

資訊網路設施是指企業通過全面的 IT 網路和 OT 網路（涉及現場匯流排、工業乙太網、無線網等）建設、靈活的資訊系統架構以及完善的資訊保安機制建立等為製造企業構建良好的網路互通和資訊互聯基礎設施。能力等級如下：

圖4 資訊網路設施能力等級

（3）互聯互通要素：生產資源連線（離散） 

生產資源連線是指生產現場的人與機器、機器與機器之間通過電腦、移動互動介面、網際網路、AR（擴增實境）與 VR（虛擬現實）技術等手段實現互連線、互感知、互操作。能力等級如下：

圖5 生產資源連線能力等級 

（4）綜合整合：橫向整合 

橫向整合主要實現企業與企業之間、企業與售出產品（客戶）之間的協同，將企業內部的業務資訊向企業以外的供應商、經銷商、使用者進行延伸，實現企業與產業鏈上下游之間的整合。能力等級如下：

圖6 橫向整合能力等級

（5）綜合整合：縱向整合 

縱向整合主要解決企業內部的整合，即解決資訊孤島的問題，實現現場層、車間層、企業層等所有層次，研發、生產、銷售等所有環節的資訊無縫連結，包括一個環節上的整合（如研發設計內部資訊整合），也包括跨環節整合（如研發和製造環節的整合）。能力等級如下：

圖7 縱向整合能力等級 

（6）綜合整合：端到端整合 

端對端整合是指貫穿整個價值鏈的工程化數字整合，在所有終端（點）數字化的前提下實現企業內部、企業之間基於價值鏈的一種整合，目前各界對端到端整合有不同的理解，本模型中主要是指基於模型的數字化工程（MBD）和基於模型的企業（MBE）/虛擬企業構建。 

離散行業能力等級如下： 

圖8 端到端整合能力等級（離散）

流程行業能力等級如下： 

圖9 端到端整合能力等級（流程）

（7）資料分析利用：運營智慧決策 

運營智慧決策是指通過企業資料庫、模型庫和知識庫的建立，將行業領域專家水平的知識與經驗積累固化到計算機系統中，進而充分應用人類專家的知識和解決問題的方法來幫助企業解決在運營管理中遇到的複雜的決策問題。能力等級如下： 

圖10 運營智慧決策能力等級

（8）資料分析利用：產品生命週期優化（離散） 

產品全生命週期優化是指從客戶對產品的需求開始，從產品設計到產品淘汰報廢的全部生命歷程中，企業通過各環節資料的採集、分析、建模、模擬、反饋等預測產品生產可行性、實時跟蹤產品質量、有效進行產品功能和效能創新。能力等級如下： 

圖11 產品生命週期優化能力等級

（9）資料分析利用：生產智慧管理（流程） 

生產智慧管理是指在產品工藝設計、原料生產轉化、生產裝置執行的過程中，企業通過各環節資料的採集、分析、建模、模擬、反饋等預測加工工藝的可行性、實時監控與追溯生產過程、實現異常工況提前診斷與自愈控制。能力等級如下： 

圖12 生產智慧管理能力等級

（10）資料分析利用：供應鏈優化 

供應鏈優化是指對供應鏈上游物料流轉資料、供應鏈下游客戶需求資料（包括個性化需求）進行採集和分析，並將分析結果及時反饋給供應鏈上游企業，實現供應鏈上下游資料共享和反饋協作。能力等級如下： 

圖13 供應鏈優化能力等級

（11）資料分析利用：網路化協同（離散） 

網路化協同是指基於網路協同平臺，將訂單資訊、設計任務、製造任務等分配給不同地域、不同規模的企業，將社會分散的資源、製造能力在網路平臺進行集聚共享，形成網路化協同的組織模式。能力等級如下： 

 圖14 網路化協同能力等級

（12）資料分析利用：能耗與安全管理優化（流程） 

能耗與安全管理優化是指通過現場各種儀器儀表、感測器等採集和上傳能耗資料、環境資料等，然後基於大量實時和歷史資料的分析優化能耗效率、降低安全生產事故概率。能力等級如下： 

圖15 能耗與安全管理優化能力等級

（13）資料分析利用：服務化延伸 

服務化延伸主要指通過自建或利用第三方統一雲平臺，整合企業裝置、產線、生產、經營、產品以及企業內外部價值鏈上各類資料，並基於大資料建模分析提供資料增值服務，如產品遠端運維等，且正在形成或已經按照一定的商業模式來經營。能力等級如下： 

圖16 服務化延伸能力等級

（二）評估模型的指標體系 

1、具體指標 

堅持易評估可量化的構建原則。為便於工業網際網路成熟度評估體系的快速應用推廣，在選擇評估指標時既要避免指標資訊遺漏，又不能過於繁瑣，需要從廣度和深度兩方面進行平衡。工業網際網路成熟度模型採用三層指標評估體系，3 大核心要素、13 個核心能力分別作為一級指標、二級指標。三級指標充分考慮了評估的簡單易行，力求突出重點，從近百個評估指標中分別選取了28 個和 23 個，形成了離散行業和流程行業的評估指標體系。 

離散行業包括 3 個一級指標、11 個二級指標、28 個三級指標（如圖表17 所示）： 

圖17 離散行業工業網際網路成熟度評估指標體系 

流程行業包括 3 個一級指標、10 個二級指標、23 個三級指標（如圖表18 所示）： 

圖18 流程行業工業網際網路成熟度評估指標體系 

在互聯互通要素中，主要評估機床裝置、工藝裝置、工業機器人、感測裝置、智慧產線等生產要素的聯網能力及網路、資訊和安全基礎設施建設水平。 在綜合整合要素中，主要評估企業從現場層、車間層到企業層的縱向整合能力，企業和供應鏈上下游協同的橫向整合水平，以及基於產品全生命週期、工藝和產線等模型的MBE 構建的端到端整合能力。 

在資料分析利用要素中，主要評估企業的資料庫、知識庫建設情況，以及企業基於資料建模、分析和挖掘是否形成了自反饋、自優化、自決策的機制，是否衍生出了創新的業務模式。 

2、權重設定 

權重設定將直接影響企業的評估結果，在整套評估體系中至關重要。本模型主要結合專家法、問卷調查法和試評估結果反向調整法（如圖表19 所示），確定了一級和二級指標的權重。首先，在評估指標體系制定初期，在聯盟內部和全社會廣泛徵集業界專家和企業意見；然後，線上上試評估過程中，設定開放題，邀請應答企業選擇其認為最重要的 5 個指標並進行排序。最後，結合收集上來的問卷結果對權重進行調整，主要是為了避免出現少數指標分值很高而決定整體評估結果的情況。 

圖 19 權重設定的思路和修正方法 

根據專家和企業意見的反饋統計，各三級指標重要性被排在前 5 名的次數相當。說明整體而言，各三級指標的重要性並無明顯差異，即權重配置基本相同，因此本模型對各二級指標下三級指標的權重採取了均值處理。 

經過三輪修正，確定一級指標和二級指標的權重值如下：

圖20 二級指標和三級指標的權重設定

三、工業網際網路成熟度評估模型的應用和試評估 

（一）應用方法 

1、指標量化採集 

依照評估指標體系，本模型設定了對應的評估問卷，問卷題目包括定量和定性兩種，定量指標可以直接採集數值對應不同分值，定性指標通過對不同發展程度給出階段性描述，然後根據企業具體實踐情況對應不同分值。 

定量題均設定 5 個層級，定性題設定 3-5 個層級，設定方法主要依據上文中關鍵能力的能力等級。每個層級對應一定的分值，以下各舉一例（如圖表 21 所示）。

圖21 定量指標和定性指標的量化採集及打分原則

 

2、實時結果計算 

各選項均對應 100 分內的不同分值，而且是分值越高越好，因此不需要對指標進行無量綱化處理，可直接應用如下公式中的加權平均模型來計算具體的評價得分情況。 

3、對應星級評定 

評估問卷中每道題的選項設定均依照梯次遞進的思路，一定程度上反映了企業工業網際網路建設的過程。該模型可以對一級指標和二級指標中的單項能力進行評估，也可以對總體能力進行評估，最終評估結果採取星級制。 

一級指標和二級指標的單項能力評估分值和星級對應原則如下： 

圖22 單項能力評估分值和星級對應原則

總體能力評估分值和星級對應時不僅要求總體分值達標，也對單項能力分值設定了門檻，避免了單項能力過於薄弱而總分達標的企業獲取較高星級的情況，如果總體分值達標，但某一單項能力分值未達標，則做降級處理，如 A 企業總體分值達到了 3 星，但其中一個單項能力低於 35 分，則只能評定 2 星。對應原則如下： 

圖23 總體能力評估分值和星級對應原則

（二）試評估結果分析 

 為了保證該評估模型的適用性和科學性，聯盟上線了線上評估調查問卷簡版，並邀請聯盟成員結合自身實際情況進行問卷填寫，並反饋對問卷的意見和建議。歷時2 周，聯盟共收到了有效問卷 22 份，其中包括離散型製造企業 12 個，流程型製造企業 10 個，雖然樣本數量有限，但也一定程度上代表了當前工業網際網路的建設水平和發展特點，能夠為企業、研究機構、政府部門等提供一定的參考。 

1、 工業網際網路成熟度總體能力水平 

基於本成熟度評估模型，22 份有效樣本中，1 星企業 1家，2 星企業 5 家，3 星企業 9 家，4 星企業 6 家，5 星企業1 家，其中有 4 家企業因單項能力弱被降級（如圖表 24 所示）。 

圖24 工業網際網路成熟度總體能力試評估結果

以上評估結果顯示現階段我國工業網際網路成熟度水平呈現如下特點： 

圖25 工業網際網路成熟度總體能力星級分佈

• 4.5%的企業工業網際網路建設尚未啟動，裝置和系統孤島問題明顯，資料採集工作尚未起步，資料價值意識薄弱。

  
  

• 22.7%的企業工業網際網路建設剛剛開始，互聯互通基礎設施具備一定基礎，系統整合工作覆蓋部分環節，資料採集和分析尚處於探索階段。 

  
  

• 40.9%的企業工業網際網路建設逐步推進，互聯互通能力不斷提升，縱向整合基本完成，端到端整合和橫向整合具備一定基礎，資料採集工作已經啟動。 

  
  

• 27.3%的企業工業網際網路建設比較完善，基礎設施互聯互通和系統整合度較高，資料流已經基本貫通，對新型工業網路、雲端計算、大資料等新技術的應用比較廣泛，資料價值挖掘意識較強。 

• 4.5%的企業工業網際網路建設水平領先，基礎設施互聯互通和系統整合度高，企業內部資料流和供應鏈上下游價值流已經全線打通，新技術應用比較成熟，資料價值挖掘比較充分。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

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