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      淺談CMMM四級評估(一)能力識別

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      2023-01-16 來源:電子標準院CESI?

       智能制造能力成熟度標準符合性評估(以下簡稱“CMMM評估”)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評估方法》兩項國家標準,對產品制造過程的智能化程度開展系統性評估。截至2022年底,全國已有400多家制造企業獲得相應等級的標準符合性證書,其中“四級(優化級)”是國內制造企業目前達到的最高級別,通過評估的企業也是國內高端制造業的典型代表。

      那么企業如何識別能否達到四級?建成四級企業需要具備哪些能力?四級評估相比與其他等級評估,在評估準備時需關注哪些要點?針對大家關心的問題,筆者從十余家四級企業評估活動進行總結,分享下體會。希望在企業智能化能力識別、能力建設、評估準備等方面,對申請四級評估的制造企業有所幫助。
      四級企業綜述
      四級(優化級):企業應對人員、資源、制造等進行數據挖掘,形成知識、模型等,實現對核心業務活動的精準預測和優化。
      --GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》
      四級能力是企業在達到三級(集成級)的基礎上,即數字化的生產、檢驗、物流設備聯網集成,各應用信息系統間信息集成,實現企業各生產環節互聯互通、數據共享、業務協同的基礎上,廣泛應用各生產環節、業務職能采集的數據,基于實時數據的深層次分析應用,輔助企業人員做出更為科學的決策,或自動對生產過程進行優化調整。
      截止2022年底,國內已有29家企業獲得CMMM四級證書,占所有已獲證企業的7.25%;其中制造大省的江蘇、廣東、山東通過四級評估的制造企業分別為9家、8家、4家,北京、安徽、福建、陜西、湖南、廣西、遼寧等省市也有當地龍頭企業通過四級評估。
      從行業分布來看,部分行業龍頭企業已達到國際領先水平。例如,以小天鵝、海爾為代表的家用電器制造行業,以深南電路為代表的印刷電路板制造行業,以徐工為代表的工程機械行業,以華星光電、京東方為代表的液晶面板制造行業,以中車為代表的軌道運輸設備制造行業,以及其他石油煉化、水泥、醫藥制造行業。同時,有近50%的四級企業,當地并無政策獎勵支持,為企業自發申請評估。由此可見,越來越多的行業龍頭企業,希望自身的智能化建設成果得到權威認可,或在評估中尋求繼續提升的方向。
      從目前四級企業評估結果來看,企業都存在一定的能力弱項,大部分企業還處在四級的初級階段,雖然在部分業務單點上構建了分析模型,但模型應用效果還需進一步驗證,四級的能力建設還需要很長的路要走。

      申請四級評估常見誤區
      在眾多申請四級評估的企業中發現,一些企業對申請四級評估并未充分了解,對四級評估考核的維度、難點、要求,未進行對標判斷。企業盲目申請四級,導致最終評估結論降級。針對四級能力識別,經常出現如下誤區。
       
      誤區一  大企業/行業品牌知名度高就能通過四級
      此誤區較為普遍,因為已獲證企業確實行業的知名企業居多。行業知名企業確實在產銷量、營業額、市場占有率、品牌形象上處于領先地位,且企業資金雄厚,智能化投入也較多。但CMMM評估考核的是實際的產品制造過程智能化應用情況。有些企業的品牌市場宣傳大于其實際制造水平、智能化水平;還有些品牌依靠外部代加工,沒有制造工廠,無法進行評估。
      曾經遇到一家業內知名的非標裝備制造企業,申請四級評估,生產工藝類型只有裝配,產品組裝環節采用全人工方式,且裝配過程打螺絲還是采用普通電動螺絲刀,不能實現扭矩參數的數據采集,其他智能化應用較少,最終預評估對標下來,評估組認為企業達到三級還有些困難,整體處于二級水平。企業無法接受作為行業龍頭而評估結論是二級,最后終止評估。
       
      誤區二  已獲得智能制造榮譽或權威認可就能通過四級
       有些企業已獲得省部級、國家級,甚至國際性的智能制造榮譽,這是很好的智能化建設基礎。但由于各種政策、榮譽評選的評價指標不同,不能說獲得某個榮譽,就可以等同通過CMMM四級。
      特別是有些企業反而容易借此榮譽,產生盲目自信心理,而忽視CMMM評估調查取證的全面性、客觀性、嚴謹性。比如,企業承擔了國家重點智能化攻關建設項目,已經由權威專家把關驗收,則認為通過四級沒有問題;但四級評估中,該項目可能只作為四級考核中一個子域的幾個條款的有效舉證,無法以偏概全代表企業整體智能化水平。
      通常的企業智能化成果申報,申報材料都是盡可能展示企業好的一面,而對弱項避而不提。而對于CMMM評估,企業應基于實際業務情況確認評估范圍、評估內容,應評盡評的條款不可隨意裁剪、回避,不能避重就輕,應基于統一標準開展CMMM評估。一個完整的CMMM四級評估包括預評估和正式評估兩個階段,在企業現場至少6天時間,評估組利用充分的時間,完整、細致的驗證企業各業務職能的智能化應用情況與應用效果。這里的調查取證包括企業獲得優勢、建設亮點的一面,也包括對標后的能力不足和建設缺失一面。
       
      誤區三  新建成的智能工廠就能通過四級
      這里“新建成”特指生產正式運行1年左右的工廠。很多企業投資幾億、十幾億元構建新型號產品制造工廠,且工廠在設計、建造之初就按照行業最高標準建設,吸取以往經驗,各種智能化技術一步到位,打造行業最先進智能工廠。不否認這些工廠的先進性,但通常新建成工廠的產量、銷量還在慢慢爬坡過程,制造產品的種類也有限,特別是智能化應用堆積了很多新技術,工廠整體運行需要一段時間磨合、消化、驗證,短期較難發揮智能工廠的特色能力。
      此外,四級評估要點中,大多數內容是審查基于數據分析模型的在線優化、預測,由于工廠建成時間短,很多工廠的業務數據累積量不夠,一些制造規律難以發現,并通過分析模型去表達、驗證。例如,【設備管理】子域四級要求的“設備預測性維護”,需要對歷史發生的故障做故障知識積累與分析,而新建工廠是新設備,短期故障發生率也較少,也較難提出預測、優化的需求。四級【能源管理】能力子域要求的精細化“節能模型”,新工廠運行之初重點考慮產量、質量、效率,因此智能化建設會側重這些方面,短期很少考慮節能降耗舉措,當工廠生產穩定,為進一步降低制造成本時,才會由此需求進行智能化建設。當然也有些新建工廠,在建廠之初就綜合考慮了之前的節能經驗,已經采用了節能化設備和方案,接下來就需要進一步挖掘新的節能空間。
      因此,CMMM四級評估的工廠需要穩定運行一段時間,生產運營模式較為成熟,智能技術較好的應用落地,當工廠運行積累了一定的數據,沉淀了知識,有優化提升的需求和舉措,四級的智能化成果也會很好的應用、展現。
       
      誤區四  生產運行展示效果好的工廠就能達到四級
      很多人去過這樣的工廠,工廠整潔明亮、工藝布局有序、設備全自動化運行、機器人協同運作、物流配送無人化、指揮調度大廳大屏看板數據展示,看起來非常先進。有的工廠還指定“紅毯”路線、觀光車路線,配備專職的講解員,每到之處講解亮點。
      首先,這種參觀方式只能了解工廠的局部,講解員固定的說辭未必是標準符合性評估需要采集的證據,而一些CMMM評估關注的要點,需要評估組去生產工位詳細了解驗證,例如產品換型時,設備是否自動切換加工程序。
      其次,上面提到的生產高度自動化、大屏看板展示等,大部分是二級、三級要求,四級條款要求的數據分析優化、預測模型,這些底層邏輯也很難用大屏看板展現。還有些大屏看板只是為了“秀”一下,看板上展示數據的時效性、準確性、真實性經不起推敲,一些統計數據很難對生產調度、生產控制起指導支撐作用。隨著移動技術的發展,很多實時信息未必要放到大屏上,通過移動終端、手機APP推送信息,特別是異常信息,比大屏更有意義。
      因此,在四級評估的生產車間現場巡視時,更多查證顯性的三級要求;而對于四級條款,一些實時的生產過程優化控制,要到總控的后臺“大腦”或者數據分析平臺去查證,還有些決策模型已集成到設備運行的底層控制邏輯中。生產現場展示效果好的工廠未必能達到四級。
       
      誤區五  高端智能化終端產品的制造工廠容易達到四級
      高端、智能化產品蘊含的高新技術多,產品研發周期長,部分制造工藝環節較為復雜,企業在產品研發和工藝研發智能化應用投入較多。隨著市場需求的旺盛,也驅動企業在生產環節智能化應用提升。對于結構復雜產品,產品制造的社會化分工較明顯,各家工廠分別負責其中關鍵零部件的制造,或者幾道關鍵工序的加工,再由終端整機廠商把所有零部件裝配。
      但是,由于終端廠商的品牌曝光度高,容易誤解為一切技術都出自終端廠商。然而,在某些行業會發現,企業制造技術水平、智能化應用水平,部分關鍵零部件制造廠商要比終端產品制造廠商高,例如,液晶面板制造廠商與顯示器、電視機制造廠商。
      當然,這里不是說絕對,很多終端產品制造廠商的智能化水平也較高,整機的核心零部件也是自家生產,大型復雜產品的裝配過程也需要較高水平的智能化技術支撐。
      針對以上常見誤區,企業需保持“歸零”心態,對照標準,認真、客觀的總結智能化優勢能力。

      四級企業識別方向
      為了準確識別企業四級能力,需要對照標準條款,判斷企業智能化應用的符合性。當然,企業還可以從其他幾個側面初步識別四級能力,這里提供幾點方向。
       
      產品制造的復雜性
      從智能化需求測出發,驅動企業在制造過程使用智能化技術的源動力,在于制造過程的復雜性。這里復雜性包括多個方面,如產品結構的復雜性、制造工藝的復雜性、產品種類的多樣性、市場需求的多樣性、生產組織的復雜性,這些復雜性的解決一方面促使企業職能分工越來越細,崗位人員增加,另一方面也促使不斷投入智能化建設減少人力??梢哉f,企業面對制造問題的復雜程度,解決復雜性問題的能力,代表了企業智能化應用的潛力,這也表現為每個行業獨有的制造特點。
      從這個角度來看,四級評估有些挑行業。有些企業雖然已經做到細分領域的行業龍頭,但是產品不復雜,生產工藝不復雜,工廠生產的產品有限幾種,市場需求較為固定,生產管理也較為簡單,這樣也就不需要多高的智能化建設,行業整體智能化程度也大致相當。企業也有提升的意愿,只是本身制造環境“復雜度”不夠,一些智能化技術用不上,沒有“需求”,通常這些行業的市場競爭也比較激烈。
       
      行業創新引領能力
      四級企業一般位于行業前列,為了保證其行業地位,在危機意識下會主動拉開與同行企業的差距,迫使自己不斷提升,但是因為沒有可對標的參照物,沒有可借鑒的案例,必須不斷激發自己的創新能力。四級評估要求的很多數據分析優化、預測模型,企業最終的應用場景都與行業制造特點密切相關,且解決的問題多是在行業內存在、但一直很難解決的,是行業內第一家攻關的。
      從標準條款的引導方面,二級、三級很多條款要求比較明確,給企業智能化建設鮮明的指引,且應用場景適用于大多數行業,很多優秀案例可以跨行業互相借鑒學習。而四級條款,有很多是方向性的指引,描述的較為簡要,這也給每家企業有更多的創新發揮空間。比如【倉儲配送4b】“倉儲模型實現庫存優化”,這里庫存優化可以是物料庫存水平優化,或是出入庫效率優化,或是庫存容積承載能力優化;同時,結合生產業務過程,優化實現的部位既可在原料倉庫,也可在半成品倉庫、成品倉庫。
       
      數據應用環境
      四級企業信息系統很多,有的是集團統一推進,有的是企業、事業部自行采購,動輒幾十個信息系統。四級企業已意識到上系統不是最終目的,更重要的是整合好系統內的數據,尤其應用好關聯的數據;同時,企業在三級建設中進行數據治理,規范數據編碼規范、數據交換格式,也為四級數據應用打基礎。
      四級企業開展業務數據應用分析,需要構建數據應用環境。面對眾多系統數據源,首要建立數據的匯聚平臺(數據倉庫、數據中臺、數據湖),實現各方數據的整合,明確數據來源、數據格式、數據同步頻率等等。根據生產業務需求,數據平臺可能是1個或者多個,且數據來源多樣,有的來自業務應用系統,有的來自數字化生產設備;用于后續數據分析的數據,還需在平臺內進行必要的清洗與轉換。通過數據分析應用工具,發現數據的關聯與量化關系;再建立生產數據優化、預測模型部署于制造系統。
       
       智能化人才
       四級智能化能力還體現在企業具備的智能化人才規模和能力。四級企業應用的信息系統多,企業IT硬件、軟件維護人員數量少則幾十人,多則上百人。除了系統運維,上面提到數據治理、數據分析工作都需要相應崗位的人員配備。
      此外,對智能化人才的要求不只是IT人員,還有來自各業務部門技術骨干,這些人員能夠將平時的業務難點轉化為智能化需求,具備智能化能力和意識,四級條款要求的生產優化預測模型構建,都離不開生產業務人員的探索和實踐。
      綜上,隨著更多的企業通過CMMM四級評估,對四級能力的識別會更加清晰。企業較難判斷時,可以邀請參與過CMMM評估的評估師,特別是參與四級的評估師進行就緒檢查,對照GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》四級條款調研企業智能化實施成效。
      有些企業經過能力識別,與四級水平還有些差距,或者當前已經達到三級,需要在哪些過程或哪些領域向四級繼續提升,我們在下一篇《淺談CMMM四級評估(二) 模型實踐》繼續探討。
      還有些企業通過能力識別,判斷與四級水平大體相當,可以著手準備申請四級評估。針對四級評估如何準備,需要注意哪些事項,我們在《淺談CMMM四級評估(三) 以評促建》篇進行討論。
       
      專家介紹
      楊卓峰,工學博士,CMMM®高成熟主任評估師、培訓講師 ,《智能制造能力成熟度模型》相關標準主要起草人之一。
       
       
       
       

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