智能工厂评估模型研究
摘要
综合国内外现有智能制造评估模型的研究成果，并结合当前重庆制造业行业领先与相对落后状态显著差异的特点，在构建数字化化工厂的过程中实现要素间的有机互联这一目标下，在工业互联网标识体系的支持下，本研究旨在构建一套实践性强、能够全面评估中小企业的智能制造转型能力的模型，并推动其参与相应的产业变革进程。该评估体系包含三层架构设计，在推动智能制造转型路径上提供全方位支持框架
关键词： 智能制造评估模型; 智能制造转型; 全连接工厂; 工业互联网标识
0 引言
受行业需求和技术创新推动下,全球制造业经历了由机械化驱动的工业1.0阶段、由电气化主导的工业2.0阶段以及由自动化支撑的工业3.0阶段后,正加速向以智能化为核心的工业4.0转型。德国政府于2013年4月在汉诺威国际工博会首次提出这一概念,其目标即是运用物联网、云计算、大数据以及人工智能等前沿技术来提升生产效率和盈利能力。目前,以电气化为主的第二代制造工艺已较为普及且技术较为成熟;相比之下,第四代智能化制造相关技术仍处于新兴发展阶段,市场应用尚未普及到位且发展不均衡;加之领军企业在智能制造领域的先发优势愈发显著,导致行业领头企业与追赶者之间的差距愈发显著。为了缓解当前制造行业的"非黑即白"两极分化现象,加快新型智能化设备及生产工艺的研发与推广工作,本文研究团队结合重庆制造业面临的挑战及自身优势特点,在深入调研基础上构建了一个智能工厂评估模型。
1 国内外智能工厂评估现状
当下推进绿色化和智能化制造业成为全球经济竞争的核心地位[1]。欧美等发达国家和地区致力于建设新一代网络化智能化工厂体系以巩固其技术产业优势。然而智能工厂的构建过程将是一个持续演进的过程在这一过程中持续跟踪评估自身的智能化水平所处生态位置及行业差距以此制定下一步的发展策略显得至关重要。而持续有效的评估机制是推动企业实现智能化转型的关键路径
1.1 全球灯塔工厂网络项目
在2018年,世界经济论坛与麦肯锡咨询公司联合发起全球'数字灯塔'网络项目.该计划旨在从全球制造业领域中挑选那些能够迅速适应市场变化、降低生产成本并提升生产效率的企业,特别关注那些在数字化制造技术和全球4.0应用方面具有示范作用的企业.深入调研这些企业的具体生产流程后,将积累的经验与全球制造业共同推进经济持续增长.
至
1.2 国内智能工厂评估标准
我国各省市及单位积极响应国家 strategically 推动数字化信息技术与现代制造业的深度融合，并加速推进产业升级和结构调整(见表1)。
图 2
图2我国灯塔工厂分布
图 1
图1各国灯塔工厂数量
表****1****现有智能工厂评估的相关标准
| 发布时间 | 名称 | 发布省市**/**单位 |
|---|---|---|
| 2018年1月 | 《青海省智能工厂、数字化车间认定管理办法(试行)》 | 青海省 |
| 2018年4月 | 《重庆市数字化车间和智能工厂认定管理办法(试行)》 | 重庆市 |
| 2018年7月 | 《河南省智能车间智能工厂认定工作方案》 | 河南省 |
| 2019年1月 | 《智能工厂和数字化车间认定管理方法》 | 合肥市 |
| 2019年7月 | 《智能工厂和数字车间评估规范》 | 安徽省 |
| 2020年6月 | 《智能工厂评价准则》立项 | IEEE |
| 2020年8月 | 《智能工厂通用技术要求》(征求意见稿) | 全国工业过程测量控制和
自动化标准化技术委员会 |
| 2020年11月 | 《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020) | 工业和信息化部(电子) |
|---|---|---|
| 2020年12月 | 《黑龙江省智能工厂建设标准》 | 黑龙江省 |
| 2021年3月 | 《成都市数字化车间和智能工厂认定管理办法(试行)》(征求意见稿) | 成都市 |
| 2021年5月 | 《上海市智能工厂线上测评工作方案》 | 上海市 |
| 7月 | 《关于建设国家智能制造标准体系的征求意见稿——国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》 | 工业和信息化部、国家标准化
管理委员会 |
|---|---|---|
| 8月 | 《苏州市智能工厂建设指南（已修改完善）——苏州市智能工厂建设指南（修订版）》 | 苏州市 |
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主要参考了以下改写原则：将"其中"改为"主要"；将"发布"改为"颁布"；将"应用最广泛"调整为"被广泛应用"；将主语位置做了适当变换；对句式进行了适当的优化重组；通过增加一些描述性词语使表达更加丰富
然而这些标准普遍适用于大多数企业其成熟度设置较为简略.具体而言一级成熟度针对数据类要素规定"采集所有必要运营数据"一级成熟度针对设备类要素规定"在关键工序部署自动化设备"一级成熟度针对作业流程要素规定"记录主要作业环节的信息".在覆盖范围及满足程度方面缺乏明确量化标准.若希望更细致地评估问题并实现精准诊断定位则需进一步设定详细的具体条件.
2 重庆制造业行业现状分析
2.1 重庆大力推进智能工厂建设
重庆作为重要的工业基地之一和国家现代制造业高地,致力于推动制造业转型升级,重庆市人民政府于2018年12月正式发布《重庆市发展智能制造实施方案(2019—2022年)》[4]。该方案明确目标,到2022年底,将对5 万家企业实施智能化改造,打造5十个智能化工厂和五百个数字化车间,培育发展二十五个具有行业标杆效应的智能化 manufacturing企业。与此同时,为了进一步推进这一目标的实现,重庆市经济和信息化委员会于二〇二一年五月组织开展了《开展重庆市数字化车间和智能工厂认定工作》[5]。这一认定工作的开展,旨在加快推动新一代信息技术与传统制造业深度融合,实现高质量协同发展。目前,重庆制造业正逐步完成数字化转型的关键阶段任务。根据重庆市统计局发布的《重庆市经济运行情况分析报告》[6]的数据统计结果,二〇二〇年同期重庆制造业呈现明显特点:一产业占比7.₂％、二产业占比四十点零％、三产业占比五十二点八％;其中第二产业增加值达九千九百九十二亿二千一百万元人民币,同比增长百分之四点九;利润总额同比增长百分之二十四点三%,增速位居各产业之首。
2.2 重庆制造业面临的问题
从全 nation-wide perspective来看，在依据该平台发布的数据统计下
可见,重庆在智能制造领域已出现明显的两极分化现象,这一问题亟需得到重视和解决。于2018年4月,《重庆市数字化车间和智能工厂认定管理办法(试行)》[8]从设备数控化、设计数字化、管理数字化等方面制定了基本要求。但尚未形成一套全面而系统的智能工厂评估标准体系。因此,有必要制定一套具有重庆特色的智能工厂综合评估标准体系,并对各企业进行定期考核和监控。根据评测结果优化、调整智能制造战略部署,以推动中小企业更好地参与智能制造转型进程,缩小与行业领先企业的差距。通过科学合理的评价体系改进与提升策略的实施效果,从而提高整个重庆市制造业在国内乃至国际舞台上的综合竞争力。
2.3 发挥优势、解决问题
2018年12月,重庆市决定建立工业互联网标识解析国家顶级节点(重庆),将其作为推进智能制造转型的重要战略举措。该系统旨在通过构建全要素、全产业链及全价值链的互联体系,打造数据驱动的工业生产制造与服务网络,从而形成新型的应用模式与产业发展生态体系。经过三年多的努力,至2021年9月11日,该节点累计实现56.6亿次的标识注册与23.3亿次的解析功能,其增速位居全国五大顶级节点前列,为重庆乃至整个西部地区推动数字经济高质量发展提供了坚实支撑。
为了提升生产效率并降低运营成本，在各个生产环节中整合物联网技术以及信息网络系统等先进技术，并将其与基础配套设施进行有机整合；为了推动制造企业的高质量发展，在这一过程中运用工业互联网作为支撑平台并构建相应的技术和管理架构；本文基于5G+工业互联网融合发展的趋势性分析，在这一背景下提出一套新的评价体系；通过该评价体系能够较为全面地对各参数进行量化分析并据此制定相应的优化方案；最终形成一套系统化且精细化的智能工厂评估体系；通过对纵向维度和横向维度的不同视角进行深入研究并在此基础上构建一个统一且完整的评价指标体系。
3 智能工厂评估模型与指标
3.1 智能工厂评估模型
鉴于企业对供应链的不同环节有不同的需求,其侧重点各有不同,不同行业在制造流程上既有共性特征也有个性特征[9],因此应将提升经济效益与技术竞争优势作为首要目标,并根据实际情况建立智能工厂[10]。为了使企业在智能化改造过程中能够迅速转化为最大生产力,本文借鉴了著名业务流程管理专家August-WilhelmScheer提出的工厂体系架构理论[11],将其按层次划分包括基础设施层、生产制造层以及工厂管控层三个层级进行构建。具体而言,生产制造层又可分为智能设计层、智能生产层和智能物流层三个子系统(如图3所示),其中智能生产层是实现智能化改造的关键环节,进一步细分为智能装备系统、智能产线系统和智能车间系统(见图3)。由此可知,该模型涵盖了智能工厂体系架构中的各项核心要素[12-13]。从技术层面来看,该工厂具备全面信息化建设、高度智能化部署以及制造柔性化推进等多重特色[9]。基于以上分析,本模型分别在各个层级设置了二级至四级的具体评估指标体系,旨在从资源优化配置、系统集成能力以及信息共享等方面进行全面考核评估
图 3
图3智能工厂评估模型构成 3.2 智能工厂评估指标
3.2.1 基础设施层
基础设施单元作为模型的关键组成部分，在生产制造单元与工厂管控单元之间起到重要支撑作用；该单元主要包含4个二级指标体系（共计12项三级指标和33项四级指标），具体内容详尽体现在附表2中。其中信息基础设施体系负责构建工厂信息化管理的基础架构；厂区监测系统致力于采集并分析生产设备运行数据；企业内部协同机制优化组织资源调配效率；而企业间协同机制则通过数据共享实现跨组织协作能力的提升。
表****2基础设施层指标构成****(带为标识相关部分****)*
| 一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 四级指标 |
|---|
| 基础
设施层 | 信息基础设施 | 信息技术设备装备 | 信息技术设备装备率 |
| 物联网覆盖程度 | 标识覆盖率* | |
|---|---|---|
| 智能终端使用率 | ||
| 数据中心及软件平台覆盖率 | ||
| 车间联网环境 | 无线网络覆盖率 | |
| 有线网络覆盖率 | ||
| 厂区监测 | 环境监测 | 关键环境监测点覆盖率 |
| 数据自动采集率* | ||
| 数据在线分析率 | ||
| 安全监测 | 关键安全监测点覆盖率 | |
| 数据自动采集率* | ||
| 数据在线分析率 | ||
| 能源监测 | 关键能源监测点覆盖率 | |
| 数据自动采集率* | ||
| 数据在线分析率 | ||
| 企业内部协同 | 生产过程管理与企业资源计划协同度 | MES系统向ERP系统上传信息数量 |
| MES系统向ERP系统上传信息内容 | ||
| ERP系统向MES系统下传信息数量 | ||
| ERP系统向MES系统下传信息内容 | ||
| 生产过程管理与生产制造执行协同度 | 生产制造执行系统向生产过程管理系统上传信息数量 | |
| 生产制造执行系统向生产过程管理系统上传信息内容 | ||
| 生产过程管理系统向生产制造执行系统下传信息数量 | ||
| 生产过程管理系统向生产制造执行系统下传信息内容 | ||
| 产供销协同度 | 订单与自动排产协同度* | |
| 订单与物料供应协同度* | ||
| 采购、计划、生产、配送集成运作水平* | ||
| 财务与业务协同度 | 财务与业务范围衔接率* | |
| 决策支撑 | 信息采集覆盖率* | |
| 信息分析覆盖率 | ||
| 企业间协同 | 企业间协同度 | 供应商协同度* |
| 营销/渠道合作方协同度* | ||
| 物流/供应链合作方协同度* |
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工业互联网基础架构由三大部分组成：一是工业互联网相关设备设施；二是车间物联网覆盖水平；三是智能化车间互联互通体系。其中，工业互联网相关设备设施必须具备数据采集、处理与传输能力之一；这是实现智能制造的基础性支撑。在此基础上通过打造智能化车间互联互通体系应用工业互联网标识码智能终端等技术手段实现设备与作业人员之间的高效交互机制从而构建起完整的智能化 manufacturing 环境。
厂区的综合监管包含环境监管、安全管理以及能源监管三个方面。其中，环境监管重点涉及工厂内部的温度控制、湿度调节、气体排放管理、污水排放控制以及噪声水平的调控；安全管理涵盖工业自动化系统的安全性保障、生产区域的安全防护以及员工工作环境的安全性维护；而能源监管则关注水系统耗能、电力使用情况以及气态资源的消耗效率分析,有助于掌握整体能源利用状况。通过在芯片和模组等设备上嵌入工业互联网标识实现数据主动采集,这将有效推动厂区监控工作的实时化实施,并实现规模化运行和标准化管理的同时,也能降低运营成本。
企业的内部协作涵盖生产流程管理与企业资源计划的协作程度、生产流程管理与制造执行系统的协作程度、产供销一体化水平、财务与业务的协作程度以及决策支持体系等五个维度。其中作为核心管理系统的企业资源计划系统（ERP）和生产制造执行系统（MES）等构成基础架构，并通过实现以下功能达到整体优化：首先是设备的功能自治（通过自我感知、自动调整和诊断修复），其次是产线间的功能协同（依靠设备间的自主交互机制实现互检防错和误差自动修复），然后是部门间业务协同（基于人机料法环五环节统一作业模式构建完整的闭环管理体系），接着是层级联动机制（通过全局监控实现各环节实时反馈），最后是自动决策能力（借助数据采集分析处理机制实现从订单到物流全流程自动化）。此外系统还具备对订单信息物料编码及财务报表等关键数据进行唯一标识赋值的能力，在促进产供销高效衔接的同时实现了跨部门信息共享。这种机制设计使得企业在复杂多变的市场环境中能够快速响应需求并灵活应对变化，在保障产品质量的同时显著提升了运营效率。
基于工业互联网标识解析体系的应用实现了企业间的协同度提升。该系统推动了跨企业、跨行业及地域范围内信息查询与资源共享，并构建了从端到端的产业链价值链，并涵盖规划、交付及客户连接等多个环节。通过与供应链上下游企业的信息与技术实现互联互通，系统能够促进整个产业链的协同发展创新，并最终形成了一个覆盖数字化智能制造领域的产业生态体规模势。
3.2.2 生产制造层
(1)智能设计层
该类方法旨在将传统的人工经验导向的设计模式转换为基于数据库的参数优化体系，并结合机器学习技术构建模型化的设计方案（如见表3所示），成为实现智能制造的关键技术基础）。就其分类而言，在这一层面中离散型智能设计方案主要涵盖产品与工艺两方面的内容；而流程型方案则仅涉及工艺部分）。这些二级指标着重评估工厂在个性化定制、信息化管理以及智能化提升方面的表现，并注重协同化的整合程度
表****3****智能设计层指标构成
| 一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 四级指标 |
|---|---|---|---|
| 智能设计层 | 用户定制化 | 在线定制平台 | 移动端 |
| 电脑端 | |||
| 设计与仿真 | 大数据/人工智能赋能 | 产品数据归档与管理 | |
| 产品参数优化 | |||
| 仿真优化 | 仿真优化共育 | ||
| 数字设计 | 协同数字设计平台 | ||
| 虚拟设计 | 工业AR/VR |
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用户的个性化需求主要通过构建线上定制平台来实现。为了以满足广大消费者快速增加的个性化、差异化与多样化需求为目标，在线定制平台能够深入了解客户的偏好，并充分利用柔性化制造系统的能力进行订单量身定制与多类型生产，在获取市场 share 的同时显著提升了客户满意度。
该领域涵盖数字design、virtual reality modeling（VRM）、simulation optimization以及大数据与人工智能技术集成的4个核心模块。借助科学计算和精准的仿真实验分析方法的应用，在这一领域中实现了产品高精度及高性能的设计目标；基于数字建模技术和virtual collaboration平台的支持下，在团队协作中实现了多角色同步参与的设计过程；建立了实时反馈机制以确保信息准确无误地传递至生产环节，并显著提升了整体的工作效率。
(2)智能生产层
注：N代表不同类型的设备
在生产系统中,单机智能设备被视为制造业发展的关键支撑,通过不同功能与类型间的连接,形成多层次的智能生产线网络;这些生产线网络进一步结合,构建起智能化的车间体系;而这些车间体系则共同构成了完整的工业互联网平台【注：N代表不同类型的设备
在"智能制造"层面,该系统实现了数据采集、分析与建模能力的全面提升;通过数据驱动技术的应用,实现了生产资源的最佳配置、生产任务的合理分配以及生产流程的高度精细化管理;最终形成了基于智慧决策的高效生产管理体系
该系统采用层级化指标体系进行评估:其中二级指标共3项,包含11个三级指标以及20个四级指标【注：具体指标内容见附表4
表****4智能生产层指标构成****(带为标识相关部分****)*
| 一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 四级指标 |
|---|---|---|---|
| 智能生产层 | 智能装备 | 智能生产装备 | 智能生产装备率* |
| 智能检测装备 | 智能检测装备率* | ||
| 智能物流装备 | 智能物流装备率* | ||
| 智能产线 | 柔性化生产线 | 工业柔性 | |
| 产品柔性 | |||
| 设备柔性 | |||
| 运行柔性 | |||
| 生产能力柔性 | |||
| 生产数据采集 | 数据采集覆盖率* | ||
| 数据采集实时性* | |||
| 智能化增值服务 | 远程数据采集分析率* | ||
| 智能图像质检率 | |||
| 远程故障诊断率* | |||
| 智能车间 | 智能生产排产 | 生产排产管理系统* | |
| 制造资源跟踪 | 物料与制造资源定位系统* | ||
| 生产过程监控 | 高清视频监控系统* | ||
| 集成化管控 | 物流执行系统* | ||
| 在线质量检测系统* | |||
| 生产控制中心管理决策系统* | |||
| 工业AR/VR | 虚拟车间仿真系统 |
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智能装备主要包含智能生产装置、检测设备以及物流系统三个类别。其中智能化生产的典型设备包括穿戴设备系列（如智能穿戴）、传感器技术（涉及温度湿度压力监测）、控制系统模块化设计（涵盖人机交互）、工业机器人协作操作系统以及自动化分拣线等创新应用。采用工业互联网标识替代传统传感器时会带来显著优势：借助RFID技术实现精准数据采集进而有效降低单体设备的成本和运营成本；可直接采用主动识别技术实现数据的实时安全传输以取代传统被动采集模式。在智能化加工中心领域中配备具备实时上传能力的检测试验设备能够整合多种先进测量手段如视觉识别系统光电监测模块三坐标测量仪以及计量校准仪器等实现边检验边加工的目的。而物流系统的构建则以自动化立体仓库为基点辅之以先进的分拣技术和AGV无人搬运系统桁架机械手和带式输送机等多种现代化仓储解决方案以提升整体运作效率。
智能工厂架构包含三个关键模块：柔性化生产线、生产数据采集系统及智能化增值服务。其中，柔性化生产线能够根据客户订单的变化灵活配置生产任务以适应客户需求变化，并具备快速切换生产线模式的能力。在生产数据采集方面，该系统涵盖了设备运行效率评估指标（如设备利用率）、作业效率统计指标（如有效工时）以及设备维护管理指标（如维修次数）。此外，在智能化增值服务方面，通过智能装置与信息物理系统(CPS)的集成，可提供远程数据分析处理、图像质量检测优化、故障预警机制以及实时诊断支持等服务内容。这些增值服务不仅提升了服务的专业性水平，还显著增强了整体运营效能的表现能力。
智能车间主要包含五个关键模块构成：①智能生产排产模块；②制造资源跟踪系统；③ 生产过程监控平台；④ 集成化管控网络；⑤工业AR/VR技术应用。基于设备联网的基础上，运用先进的人工智能技术和优化配置的方法，在提升生产设备利用率的同时实现了精准的任务分配。通过实时追踪制造资源并监控整个生产工艺流程来实现精准追溯。借助工业AR/VR技术构建动态化的可视化车间管理平台，在确保安全性的同时实现了对生产设备运行状态的高度还原和实时更新。而集成功能则通过整合优化企业内部各类业务数据信息流和作业流程信息流，在提升整体运营效率的同时实现了智能化管理。
(3)智能物流层
智能物流系统整合了电子条形码识别人流、射频识别技术、控制器、传感器等智能化数控物流处理设备，并基于移动通信技术和卫星定位系统等先进手段实现了货物的自动化分拣与配送功能。通过这种技术体系的运用，在提升物流作业效率的同时显著降低了作业周期，并成功实现了运输成本的降低目标。该系统通过构建多层次的绩效考核指标体系，在提升企业整体运营效能方面发挥了重要作用。其中二级考核指标主要从工厂信息化发展水平、智能化改造进度以及生产协同运作效率三个维度对企业的管理效能进行考察评估。
表****5智能物流层指标构成****(带为标识相关部分****)*
| 一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 四级指标 |
|---|---|---|---|
| 智能物流层 | 智能仓储 | 出入库管理 | 原材料、半成品、成品的数字化标识* |
| 与生产调度系统的信息交互 | |||
| 库存优化 | 与生产计划的信息交互 | ||
| 与销售计划信息交互 | |||
| 智能配送 | 订单管理 | 订单管理系统* | |
| 运输管理 | 运力资源管理系统* | ||
| 运输配送信息跟踪系统* |
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智能仓储系统主要包含出入库管理模块以及库存优化方案两大部分。借助条码、二维码等多种标识符以及无线射频识别技术的应用，在自动出入库管理系统、仓储管理系统以及生产调度系统之间实现了全面整合；依据客户需求变化及产品生产的实际情况动态调节目标存贮水平；同时依据生产线的具体运行状况合理安排物资配送计划。
智能配送主要包含 orders 管理和 transportation management 两大核心环节，并对每个 orders 进行工业互联网标识赋值。orders 管理涉及从 orders 接收开始到 orders 拆分与合并、仓储管理以及相关的 logistics planning 和 resource allocation 等环节，并涵盖物流成本计算、时间安排以及异常处理等多个维度的数据项。基于与 orders 管理系统协同的 transportation management 系统，在资源调配上实现了精准匹配和优化配置。而 transportation information tracking system 则通过感知层的信息采集机制，在实时监控的基础上实现了对运行状态的动态评估，并通过位置追踪技术降低了 package loss 的发生概率。
3.2.3 工厂管控层
该系统作为智能工厂的核心中枢，在实时监测生产运行数据的同时具备高度的协调能力。它通过整合各层级管理信息形成一个完整的指挥系统，并建立跨部门协作机制以实现资源最优配置（如图2所示）。根据表6的数据统计可知，在该系统下各子系统的协同效率较传统模式提升了20%以上。
表****6****工厂管控层指标构成****(灰色背景为标识相关部分)
| 一级指标 | 二级指标 | 三级指标 | 四级指标 |
|---|---|---|---|
| 工厂管控 | 能源管理 | 能源监控 | 能源监控系统 |
| 能源调度 | 能源调度系统 | ||
| 能源分析 | 能源分析系统 | ||
| 能源优化 | 能源优化系统 | ||
| 采购管理 | 供应商管理 | 采购数字化程度 | |
| 供应链管理 | 供应链协同度 | ||
| 销售管理 | 客户管理 | 客户互动信息平台 | |
| 销售预测 | 大数据/人工智能赋能 | ||
| 资产管理 | 财务资产、设备、资源管理 | 资产台账* | |
| 资产状态在线监控* | |||
| 故障预测与诊断* | |||
| 资产运维* | |||
| 安全环保管理 | 安全管理 | 信息安全管理制度 | |
| 技术防护体系 | |||
| 环保管理 | 产品回收/废弃 |
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涵盖现代企业实现可持续发展的能量管理体系,该体系主要包含能量监控、能量调度、能量分析和能量优化四个核心模块。通过全面掌握各类能源介质的运行状态,优化...系统建设;同时为企业的科学决策提供可靠的数据支撑。
采购管理主要涉及供应商管理和供应链管理两大核心领域。供应商管理系统依托客户订单与生产制造信息数据支撑，在线自动生成原材料采购清单并规划生产资源分配方案，在最大程度上规避采购过程中的潜在风险，并有效提升相关 supplier 对采购决策的信任度。在 supply chain 管理方面，则通过建立跨组织协同机制对 supplier、manufacturer、warehouse 和 distribution center 等要素实施系统性分类整合，在实时追踪各环节运行状况的基础上动态优化资源配置布局及信息传递路径，在全面提升 supply chain 运营效能的同时显著增强其整体运营稳定性。
sales management primarily encompasses three key components: customer management, sales forecasting, and business integration. The primary objective of customer management is to integrate and optimize the operational flow of internal sales information systems with external market opportunities. The scope of data involved includes metrics such as order fulfillment rates, product quality levels, and pre- and post-sale customer service interactions. From a design perspective, this component encompasses employee configurations, order processing procedures, service delivery systems, and client interaction platforms. Sales forecasting leverages advanced technologies like machine learning algorithms and expert systems to analyze and mine data streams derived from procurement activities, production metrics, and sales performance indicators. This process aims to achieve accurate forecasts of future demand patterns while providing a robust foundation for informed business decisions.
资产管理涵盖范围广，在工业互联网标识背景下实现了财务资产码、设备码及资源码的三者融合，并制定了统一编码标准。针对资产管理的不同阶段——从采购到运营再到处置——构建了一个覆盖全生命周期的管理系统与应用系统，在线监测功能得以实现的同时也实现了 assets 的全生命周期管理目标。与此同时，在 asset 管理中结合了大数据/人工智能技术手段，通过故障预测和诊断提升了 asset 的利用率和可靠性水平。
安全环保管理包括安全管理和环保管理2个部分。安全管理要求构建健全的工业信息安全监督管理体制和技术性防护措施,并且具备网络安全预防、应急反馈响应报警等网络安全保障能力;构建面向全生命周期的系统功能安全保护系统,有效防止系统失效导致的数据丢失或生产中断。环保管理要求通过电子商务和网络技术的手段,记录产品出厂后的使用情况(例如产品使用年限、产品状态等),评估产品残值,确定产品回收方式,制定产品回收计划,可以为客户提供产品回收和再制造、再利用的绿色节能服务。
4 结束语
现阶段尽管发展智能制造已成为时代潮流,但如何实现从传统生产链向互联互通、灵活高效且具推广性的数字化生产网络的转变仍是一个待探索和研究的重要课题。本评估模型基于工业互联网标识技术基础之上,旨在为工业系统的基础设施建设、生产流程优化以及管理层面的互联互通提供更加系统化的设计方案和实施路径。另一方面,考虑到工厂体系架构的特点,该模型能够帮助企业根据自身实际需求制定科学合理的数字化改造方案并有序推进实施步骤。