工业互联网成熟度评估白皮书_40页_4mb

工业互联网成熟度评估白皮书（1.0版）总结

核心内容

《工业互联网成熟度评估白皮书（1.0版）》由工业互联网产业联盟（AII）于2017年7月发布，旨在构建一套科学、系统、可操作的评估模型，以支持企业、政府和科研机构对工业互联网发展水平的评估和改进。

该白皮书提出工业互联网成熟度评估的三大核心要素：互联互通、综合集成、数据分析利用，并分别针对离散型制造企业和流程型制造企业提炼出11个和10个关键能力，形成一套完整的评估体系。评估模型采用三层指标体系，包含一级、二级和三级指标，并设置权重和星级评定机制，以反映企业在不同维度上的发展水平。

主要观点

1. 工业互联网成熟度评估提出的背景

• 工业互联网在全球范围内发展迅速，尤其在德国和美国，已有大量应用案例。
• 我国工业互联网发展仍处于初级阶段，存在发展水平低、行业差异大、缺乏评估体系等问题。
• 评估模型的提出，是为了填补这一空白，为我国工业互联网发展提供理论支持和实践指导。

2. 评估模型的架构

• 三大核心要素：
  • 互联互通：涵盖设备联网、网络设施、资源连接。
  • 综合集成：包括横向集成、纵向集成、端到端集成。
  • 数据分析利用：聚焦于运营决策、生命周期优化、供应链优化、网络化协同、能耗安全优化和服务化延伸。
• 两大目标对象：
  • 离散型制造企业：更注重产品设计、协同制造、远程运维等能力。
  • 流程型制造企业：更关注工艺设计、能源管理、生产监控等能力。
• 十三个关键能力：
  • 分别对应不同的行业需求，能力等级从L1到L5，表示能力由弱到强。

3. 评估模型的指标体系

• 采用三层指标体系，一级指标为三大核心要素，二级指标为关键能力，三级指标为具体评估点。
• 离散行业包含3个一级指标、11个二级指标、28个三级指标。
• 流程行业包含3个一级指标、10个二级指标、23个三级指标。
• 指标设置遵循易评估、可量化的原则，兼顾广度与深度。

4. 权重设置

• 权重设置结合了专家意见、问卷调查和试评估反馈。
• 离散型企业权重分配如下：
  • 互联互通：0.35
  • 综合集成：0.33
  • 数据分析利用：0.32
• 流程型企业权重分配如下：
  • 互联互通：0.35
  • 综合集成：0.33
  • 数据分析利用：0.32
• 权重配置具有动态优化空间，随着工业互联网发展，数据分析利用权重可能逐渐上升。

5. 评估方法

• 评估问卷包含定量和定性指标，定量指标按5个层级打分，定性指标按3-5个层级描述。
• 评估结果通过加权平均模型计算，公式如下：
  $$
  \theta = \sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} \sum_{k = 1}^{l} \alpha_i \beta_j \chi_k x_k
  $$
• 评估结果以星级制呈现，1-5星分别对应不同的能力水平。

关键信息

试评估结果分析

• 总体能力水平：
  • 4.5%的企业尚未启动工业互联网建设。
  • 22.7%的企业处于初期阶段。
  • 40.9%的企业逐步推进。
  • 27.3%的企业建设较为完善。
  • 4.5%的企业处于领先水平。
• 单项能力水平：
  • 互联互通能力较为均衡，86.4%的企业达到3-4星。
  • 综合集成能力分布均衡，68.2%的企业达到3-4星。
  • 数据分析利用能力差异较大，27.3%的企业低于2星。

行业比较

• 离散行业：
  • 呈现两极分化，部分企业基础薄弱，但也有领先企业。
  • 在数据分析利用方面表现较为积极。
• 流程行业：
  • 呈现“中间高，两边低”的特点，多数企业处于逐步推进阶段。
  • 互联互通和综合集成能力较强，但数据分析利用能力相对滞后。

下一步落地与实践

• 动态优化评估指标：根据试评估结果，持续优化评估指标和问卷，增强其适用性和指导性。
• 推进在线评估服务平台：已初步建立评估平台（http://www.ievaluation.com/），提供免费评估服务和结果可视化。
• 提供评估诊断和咨询服务：构建专家与企业间的沟通机制，提供改进建议和诊断服务。
• 公开发布评估报告：定期发布评估报告，为政策制定、行业研究提供数据支持。

附件与参考文献

附件1：术语和缩略语

• 术语包括：工业互联网、IT网络、OT网络、现场总线、工业以太网、MBD、MBE等。
• 缩略语如CMM、MBE、MBD等均有明确定义。

附件2：国内外相关成熟度评估理论研究

• CMM（软件能力成熟度模型）：美国卡耐基·梅隆大学提出，强调持续改进和阶梯式发展。
• VDMA工业4.0成熟度模型：涵盖战略、智能工厂、智能产品、数据驱动服务等维度。
• NIST MBE能力评估模型：强调模型和数据在制造过程中的应用，用于评估企业设计和制造能力。
• CESI智能制造能力成熟度模型：我国提出的模型，涵盖生命周期、系统层级、智能功能三个维度，重点在于制造和智能两个方面。

参考文献

• 包括《工业互联网体系架构（版本1.0)》、《INDUSTRIE 4.0 READINESS》、《工业4.0成熟度评级指南》、《Current Standards Landscape for Smart Manufacturing Systems》、《智能制造能力成熟度模型白皮书（1.0版）》等国内外权威资料。