DB3401T 298-2023《工业互联网建设成熟度评估规范》.pdf

ICS 35.040 CCS M 10 3401 安徽省合肥市地方标准 DB 3401/T 2982023 工业互联网建设成熟度评估规范 Industrial internet construction maturity assessment specification 2023-12-15 发布 2023-12-15 实施 合肥市市场监督管理局 发 布 DB 3401/T 2982023 I 目次 前言.II 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 缩略语.1 5 评估流程.1 6 评估主体确定.2 7 评估组组建.2 8 评估方案编制.2 评估指标体系.2 8.1 方案编制.2 8.2 9 评估实施.2 数据采集.2 9.1 权重赋值.2 9.2 综合得分计算.3 9.3 10 输出评估结果.3 评估等级划分.3 10.1 编制评估报告.3 10.2 附录 A（资料性）工业互联网建设成熟度评估指标体系.4 A.1 概述.4 A.2 战略与组织.4 A.3 基础建设.5 A.4 数据驱动服务.5 附录 B（资料性）工业互联网建设成熟度评估指标采集表.8 参考文献.23 DB 3401/T 2982023 II 前言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由合肥市经济和信息化局提出并归口。本文件起草单位：合肥市经合智能制造工业互联网创新中心、合肥学院、合肥市经济和信息化局、安徽省产品质量监督检验研究院、安徽省电子产品监督检验所、中机第一设计研究院有限公司、安徽三禾一信息科技有限公司、安徽工赋云为科技有限公司、合肥市工业互联网协会、合肥若果科技有限公司。本文件主要起草人：干开峰、应玖艳、郭吉林、孙勇、汪劲草、范孝林、葛业玉、查长军、赵培培、汤正道、姜思思、王祥、严野、朱茂林。DB 3401/T 2982023 1 工业互联网建设成熟度评估规范 1 范围 本文件规定了工业企业工业互联网建设成熟度评估的评估流程、评估主体确定、评估组组建、评估方案编制、评估实施和评估结果输出。本文件适用于工业企业的工业互联网建设成熟度的诊断和评估。2 规范性引用文件 本文件没有规范性引用文件。3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。3.1 工业互联网建设成熟度 industrial internet construction maturity 工业企业的工业互联网建设水平与成效达到期望目标及相应的建设标准的程度。3.2 工业互联网建设成熟度评估 industrial internet construction maturity assessment 对工业企业的工业互联网建设水平与成效进行评估并确定其所处等级的过程。4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。APS：高级计划与排程（Advanced Planning and Scheduling）CAD：计算机辅助设计（Computer Aided Drafting）CRM：客户关系管理（Customer Relationship Management）CAE：工程设计中的计算机辅助工程(Computer Aided Engineering)EDA：电子设计自动化（Electronic Design Automation）ERP：企业资源计划（Enterprise Resource Planning）MES：制造执行系统（Manufacturing Execution System）SCADA：数据采集与监视控制系统（Supervisory Control and Data Acquisition）5 评估流程 工业互联网建设成熟度评估流程包括评估主体确定、评估组组建、评估方案编制、评估实施和评估结果输出，见图1所示。DB 3401/T 2982023 2 评估组组建评估主体确定评估实施评估结果输出评估方案编制 图1 评估流程 6 评估主体确定 工业互联网建设成熟度评估主体一般为第一方（企业自评）、第二方（客户评估）和第三方（专业诊断服务机构评估）。7 评估组组建 评估主体应组建评估组实施现场评估活动，评估组应由一名评估组长及多名评估组员组成，评估人员应为具有专业或行业背景，或经过培训后具备评估能力的专业人员。8 评估方案编制 评估指标体系 8.1 工业互联网建设成熟度的评估指标体系见附录A。方案编制 8.2 工业互联网建设成熟度评估前应编制评估方案，至少包含以下内容：a)评估目的；b)评估内容：可结合企业规模、行业和业务领域等特征对评估指标采集表（见附录 B）中指标采集项进行必要的细化和取舍（如，注塑行业企业一般为根据客户的产品模具进行生产，可裁剪指标体系中产品服务创新采集项内容，增加生产运营优化采集项权重），以确定评估内容；c)评估时间；d)评估人员；e)评估日程安排。9 评估实施 数据采集 9.1 依据8.2确定的评估内容，开展参评企业相关数据采集，数据采集方式包括但不限于：材料审查、听取汇报、现场走访、质询答疑和信息系统演示等。权重赋值 9.2 DB 3401/T 2982023 3 采用层次分析法（AHP）、试评估结果反馈法等确定各级指标权重和采集项评分，在本文件应用过程中，指标权重可根据实际情况进行定期修正和调整。指标权重的具体设置示例见附录A。综合得分计算 9.3 评估组应将采集的数据进行处理和计算，确定每个参评企业的各级指标得分以及总得分。工业互联网建设成熟度评估采用综合评分定级方法，总分值为100分，按照公式（1）来计算：111mnlijkkijkx （1）式中：工业互联网建设成熟的综合评估得分；第 个一级指标的权重系数；第 个二级指标的权重系数；第 个三级指标的权重系数；该企业第 个三级指标的得分；()()()。10 输出评估结果 评估等级划分 10.1 由企业的评估得分确定参评企业工业互联网建设成熟度的等级，参评企业评估得分与等级对应关系如表1所示。表1 分数与等级的对应关系 等级 分值区间 特征 一级（基础级）5,25)工业互联网基础设施与基本架构尚不完备，企业有数字化转型意愿和规划，基础功能建设逐步开展，但尚未形成工业资源接入和数据处理等方面的能力。二级（发展级）25,45)工业互联网基础设施逐渐完善，具有一定的工业资源接入和数据处理能力，但尚未形成规模化应用。三级（成熟级）45,65)工业互联网基础设施建设全面推进，具有一定规模的工业资源接入和数据处理能力，形成一定规模的应用。四级（标杆级）65,85)在工业互联网基础设施完备，企业内部数据流和供应链上下游价值流基本打通，在特定行业或特定领域实现规模化应用。五级（卓越级）85,100 工业互联网基础设施建设水平领先，企业业务流数据全线打通，企业实现基于数据驱动的新型管理优化和管理创新。编制评估报告 10.2 根据综合评估结果编制工业互联网建设成熟度评估报告，评估报告内容应包含但不限于：评估人员、评估时间、评估简要过程、各分项指标评估结果、总体结论、评估弱项及改进方向。DB 3401/T 2982023 4 A A 附录A （资料性）工业互联网建设成熟度评估指标体系 A.1 概述 工业互联网建设成熟度评估指标体系包括3个一级指标、11个二级指标和37个三级指标，其中，三级指标采集项见附录B。基础建设战略与组织数据驱动服务人员战略规划转型互联互通工业软件安全保障商业模式变革产品服务创新集成平台生产运营优化工业互联网建设成熟度评估指标体系组织结构投资战略模型数字化愿景商业敏捷性人才培育创新敏捷团队组织在线化经营管理软件部署研发设计软件部署生产管控软件部署标识解析OT网络覆盖IT网络覆盖智能物流与仓储设备分析建模泛在连接数据管理安全管理机制设备设施安全网络信息安全应用开发数字化的产品研发设计网络化的设计创新资源数据驱动的产品研发策划智能化生产管控数字化技术驱动的先进制造生产系统全生命周期优化智能化的产品及服务数据驱动的智能营销智能化运营管理柔性化供应供应链金融共享制造网络化协同个性化定制智能工业设备智能化产线与设备智能传感与控制设备智能检测设备 图A.1 工业互联网建设成熟度评估指标体系 A.2 战略与组织 A.2.1.1 战略规划转型 应对企业的数字化愿景、商业敏捷性和投资战略模型等情况进行评估。主要包括：a)企业为开展数字化转型所做的工作或取得的阶段性成就；b)企业对数字化转型项目的协调处理和快速响应的能力水平；c)企业为开展数字化转型，关于资金投入和投资战略方面的工作开展情况。A.2.1.2 组织结构 应对企业的组织在线化和敏捷团队等情况进行评估。主要包括：a)企业在组织在线化方面所做的工作或取得的阶段性成就；b)企业的研发团队对研发需求和外界环境变化的快速响应的能力水平。DB 3401/T 2982023 5 A.2.1.3 人员 应对企业人才培养创新等情况进行评估。主要包括：a)企业在员工能力水平提升和人才培育创新方面的能力水平。A.3 基础建设 A.3.1.1 工业软件 应对企业的研发设计软件、生产管控软件和经营管理软件的部署等情况进行评估。主要包括：a)企业在研发设计环节，如 CAD/CAE、EDA 或其他专业研发设计软件的覆盖率；b)企业在生产管控环节，如 MES、SCADA、APS 或其他类别的工业软件的覆盖率；c)企业在经营管理环节，如 ERP、CRM 或其他类别的工业软件的应用覆盖率。A.3.1.2 智能工业设备 应对企业的智能化产线与设备、智能传感与控制设备、智能物流与仓储设备和智能检测设备等情况进行评估。主要包括：a)企业中智能化生产设备/产线的数量占比；b)企业中与生产控制系统或制造执行系统直接连接的传感、控制设备的数量占比；c)企业厂内自动化物流设备与仓储设备的数量占比；d)企业中数据自动采集检测设备的数量占比。A.3.1.3 互联互通 应对企业IT网络覆盖和OT网络覆盖等情况进行评估。主要包括：a)企业在所有的办公和生产区域中，IT 主干网的覆盖情况；b)企业的生产车间和生产现场中，工业以太网、现场总线和无线网络的覆盖率。A.3.1.4 集成平台 应对企业的标识解析企业节点建设及应用、泛在连接、数据管理、分析建模和应用开发等情况进行评估。主要包括：a)企业的标识解析企业节点建设及应用水平；b)企业的信息化系统能够连接的各类生产要素的比例；c)企业的信息化系统在数据管理方面的能力水平；d)企业的信息化系统平台在模型分析和知识积累方面的能力水平；e)企业的信息化系统在构建应用开发环境方面的能力水平。A.3.1.5 安全保障 应对企业的网络信息安全、设备设施安全和安全管理机制等情况进行评估。主要包括：a)企业在保障网络信息安全方面的能力水平；b)企业在保障设备设施安全方面的能力水平；c)企业在建立健全安全管理机制方面的能力水平。A.4 数据驱动服务 A.4.1.1 产品服务创新 DB 3401/T 2982023 6 应对企业的网络化的设计创新资源、数据驱动的产品研发策划、数字化的产品研发设计和智能化的产品及服务等情况进行评估。主要包括：a)企业分布式研发设计体系的应用水平；b)企业应用在线化网络平台进行研发设计的能力水平；c)企业对研发项目进行集成管理的能力水平；d)企业在产品生命周期过程中对客户需求洞察掌握的能力水平；e)企业在产品规划方面的能力水平；f)企业在进行产品数字化设计时对数据进行分析利用的能力水平；g)企业在进行产品模型的仿真验证时对先进工具、系统以及技术的应用能力；h)企业利用数字化技术和平台提供产品服务虚拟体验的能力水平；i)企业在产品运维方面的技术应用能力；j)企业售后服务的能力水平；k)企业在产品流通各个环节中的数据采集与分析能力。A.4.1.2 生产运营优化 应对企业的生产系统全生命周期优化、数字化技术驱动的先进制造、智能化生产管控、智能化运营管理、柔性化供应和数据驱动的智能营销等情况进行评估。主要包括：a)企业为新建或升级生产产线，设计和规划的水平；b)企业为新建或升级产线，构建与调试的水平；c)企业对工厂、车间、产线等生产系统要素进行维护的水平；d)企业对生产技术、生产设备设施、生产能力等生产系统要素进行监控管理的水平；e)企业进行工艺设计时的数字化应用水平；f)企业应用数字化辅助制造技术的能力水平；g)企业推动生产计划排程数字化的方式；h)企业推动生产调度的智能化和动态化的方式；i)企业实现对生产过程监控的手段；j)企业实现对物料信息追踪和管理的手段；k)企业实现对产品质量管控的手段；l)企业实现对设备运行和维护过程管理的手段；m)企业实现对能耗排放过程高效管理的手段；n)企业实现对实践经验、知识产权等集成管理的手段；o)企业实现对财务活动精准化管理的手段；p)企业实现对经营项目动态管理的手段；q)企业实现人力资源智能化管理的手段；r)企业实现办公过程数字化的手段；s)企业仓储及产线物料配送方式及物流效率；t)企业提升仓储智能管理水平的方式；u)企业在优化库存方面采取的措施；v)企业提高供应链响应能力的方式；w)企业利用数据提市场分析准确性的方式；x)企业利用数据提升营销工作效率的方式。A.4.1.3 商业模式变革 DB 3401/T 2982023 7 应对企业的个性化定制、网络化协同、共享制造和供应链金融等情况进行评估。主要包括：a)企业在个性化定制方面的应用水平；b)企业在促进协同设计方面做的工作；c)企业在促进协同制造方面做的工作；d)企业是否具有相同或者类似的制造能力交易等水平；e)企业是否借助平台进行过类似设备共享行为；f)企业是否涉及了相关融资贷款业务；g)企业是否涉及了相关设备保险业务。DB 3401/T 2982023 8 B B 附录B （资料性）工业互联网建设成熟度评估指标采集表 工业互联网建设成熟度评估指标采集表见表B.1 表B.1 工业互联网建设成熟度评估指标采集表 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 战略与组织（20%）投资战略模型（30%）数字化愿景（40%）企业为开展数字化转型所做的工作或取得的阶段性成就：A：已经具备强烈的数字化转型的意愿，并开始进行相应的准备活动，但尚未形成路径规划或实施方案等阶段性成果（20分）B：对于数字化转型的各阶段有清晰的目标，并形成初步的发展路径或实施方案，但尚未具体实施（40分）C：针对数字化转型已经开展有相关的建设活动，如建立相关管理制度或对现有管理制度进行了调整与改进（60分）D：针对企业的实际条件已经制定并开始执行数字化转型战略，指导企业日常业务环节的进行（80分）E：数字化转型战略驱动企业取得更高的经济效益，成为企业发展的重要驱动力（100分）商业敏捷性（30%）企业对数字化转型项目的协调处理和快速响应的能力水平：A：企业仅设置了处理数字化转型项目的专职岗位，由专门人员负责（20分）B：企业成立了数字化转型专职部门，并由管理层人员分管，开始由管理层进行决策分析与处理（40分）C：企业建立数字化转型项目集成处理分析平台，实时监控企业相关商业活动情况（60分）D：企业在设计数字化转型项目时，具备充分的协调分析能力，能清晰了解项目的商业价值和依赖条件（80分）E：企业进行数字化转型项目时，能快速对市场和客户的需求变化做出相应，并不断优化改善项目的进行过程（100分）投资战略模型（30%）企业为开展数字化转型，关于资金投入和投资战略方面的工作开展情况：A：企业认识到数字化转型需要充足资金支持，有改善资金投入的规划（20分）B：企业制定针对数字化转型过程的投资计划，统筹资金分配和流向（40分）C：企业制定数字化转型投资方案，全面支持相关项目的进行（60分）D：企业建立投资风险管控快速试错机制，基于风险投资模式开发新型的管控数字化转型项目（80分）E：企业总结数字化转型项目的历史经验，建立了系统的数字化转型的投资战略，指导项目进行（100分）组织结构（30%组织在线化（50%）企业在“组织在线化”方面所做的工作或取得的阶段性成就：A：企业意识到使用网络等信息化手段进行组织活动的重要性，开始部署相关准备活动（20分）DB 3401/T 2982023 9 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 B：企业利用信息化网络设施实现组织关系的在线化，可以迅速准确查找相关资源信息（40分）C：通过专业级的企业邮箱、论坛等方式实现组织行为的在线化，帮助员工在线进行相关活动（60分）D：通过建立企业日志等方式实现组织业务的在线化，助力员工透明化的处理相关业务流程（80分）E：企业整合组织关系、行为和业务等方面，建设在线化的组织生态，实现全新的工作方式（100分）敏捷团队（50%）企业的研发团队对研发需求和外界环境变化的快速响应的能力水平：A：员工在企业各部门之间流转任职十分困难，研发团队基本上没有响应能力但是有响应规划（20分）B：企业员工在关键项目和核心部门之间进行流动，在多个研发队伍中承担任务（60分）C：企业员工能根据研发任务的需要，在所有的业务项目和业务部门之间均能实现快速的流转和任职（80分）D：企业研发团队能够以市场和客户需求为导向，快速响应外界环境条件的变化，作出快速决策（100分）人员（40%）人才培育创新（100%）企业在员工能力水平提升和人才培育创新方面的能力水平：A：企业设置相应的激励机制，使员工能够充分投入工作，增强专业技能（20分）B：企业定期开展数字化转型方面的技能培训和知识宣贯，提高员工工作能力（40分）C：企业搭建员工能力评估分析的信息化系统，让员工了解自身的数字化工作能力水平（60分）D：企业建立专门的人才梯度培养规划，根据员工能力阶段的不同提供不同的能力升级途径（80分）E：企业能够激励员工自我提升，与企业的培养规划相结合，鼓励员工在更多领域提升工作能力（100分）基础建设（50%）工业软件（20%）研发设计软件部署（30%）CAD/CAE、EDA或其他专业研发设计软件在企业研发设计环节的占比：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）生产管控软件部署（40%）MES、SCADA、APS或其他类别的工业软件在企业生产业务流程的占比：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）经营管理软件部署（30%）ERP、CRM或其他类别的工业软件在企业经营管理环节的占比：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）DB 3401/T 2982023 10 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）智能工业设备（20%）智能化产线与设备（25%）企业中高档数控机床、工业机器人、自动化成套产线或其他具备数据采集处理功能的生产设备/产线的数量占比：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）智能传感与控制设备（25%）企业中与生产控制系统或制造执行系统直接连接的传感、控制设备的数量占比：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）智能物流与仓储设备（25%）企业厂内自动化物流设备与仓储设备的数量占比：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）智能检测设备（25%）企业中数据自动采集检测设备的数量占比：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）互联互通（20%）IT网络覆盖（50%）企业在所有的办公和生产区域中，IT主干网的覆盖情况：A：覆盖部分办公区域，生产区域覆盖率低于20%（20分）B：覆盖部分办公区域，生产区域覆盖率低于30%（40分）C：覆盖部分办公区域，生产区域覆盖率在30%-50%之间（60分）D：覆盖部分办公区域，生产区域覆盖率在50%-80%之间（80分）E：覆盖部分办公区域，生产区域覆盖率在80%以上（100分）OT网络覆盖（50%）企业的生产车间和生产现场中，工业以太网、现场总线和无线网络的覆盖率：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）DB 3401/T 2982023 11 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 集成平台（20%）标识解析（20%）企业建设有工业互联网标识解析企业节点，有物品和数据注册为标识且可有效解析比例：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上 （100分）泛在连接（20%）企业的信息化系统能够连接的各类生产要素（人员、机器设备、物料等）比例：A：0-20%（20分）B：(20%,40%（40分）C：(40%,60%（60分）D：(60%,80%（80分）E：80%以上（100分）数据管理（20%）企业的信息化系统在数据管理方面的能力水平：A：有数据管理的规划（20分）B：能够对生产经营和运营管理过程中产生的海量数据进行传输与存储，无法进行更深层次的数据处理工作（40分）C：能在进行传输与存储的基础上，对海量数据进行清洗、集成、可视化等处理（60分）D：初步进行厂内云端的部署建设，建立了基于云计算架构的数据库，可以在云端进行数据管理工作（80分）E：可以在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据存储、预处理等工作，并与云端的数据管理形成协同（100分）分析建模（20%）企业的信息化系统平台在模型分析和知识积累方面的能力水平：A：能够运用数学统计方法对历史、实时、时序数据等进行简单分析工作，但不具备建立模型的能力（20分）B：具备基于工业机理的数据分析能力（40分）C：能够基于业务流程建立分析模型，基于数据学习与训练，诊断目前存在的问题（60分）D：能够基于模型的优化和大数据分析等技术，总结企业生产经营、运营管理等经验，形成知识（80分）E：能够实现知识的固化、积累和复用，指导后续业务流程的进行（100分）应用开发（20%）企业的信息化系统在构建应用开发环境方面的能力水平：A：有构建应用开发环境的规划（20分）B：平台能够为企业内部的研发设计、生产运营等环节提供开放的应用开发环境（60分）C：可以集成供应链上各企业的业务环节，为多个企业提供应用开发框架和开发工具（80分）D：能够将相关的知识、经验等固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，供开发者调用（100分）安全保障 网络信息 企业在保障网络信息安全方面的能力水平：DB 3401/T 2982023 12 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分（20%）安全（40%）A：企业意识到网络信息安全防护的重要性，有采取相应的安全技术措施进行防护的强烈意愿，但尚未开展具体行动（20分）B：企业通过信息化手段对网络信息进行安全监控，可以实时了解网络信息的运行状态（40分）C：企业针对网络信息安全采取分区保护、加密、备份等技术措施，能够抵御相关的恶意攻击（60分）D：企业通过网络信息安全认证，通过构建相关模型和数据分析，实现对潜在的不安全因素的自动识别和预警（80分）E：能够基于大数据、区块链和人工智能等技术，实现网络信息安全防护的自适应和自优化，对潜在安全隐患自动解决（100分）设备设施安全（30%）企业在保障设备设施安全方面的能力水平：A：企业意识到设备设施安全防护的重要性，有采取相应的安全技术措施进行防护的强烈意愿，但尚未开展具体行动（20分）B：企业针对部分设备设施制定了安全措施，实施了电源保护、关键数据备份等安全技术手段（40分）C：企业针对绝大部分设备设施的使用过程，由相关技术部门协同生产部门制定安全操作流程，配套安全防护措施，采取防泄漏、电源保护以及冗余备份等安全技术手段（60分）D：可以与设备设施运维管理等系统集成，通过设备设施运行数据的分析，监控运行状态，判断当前是否存在安全问题（80分）E：基于大数据和人工智能等技术，实现对潜在安全隐患的识别和预警，保障安全生产的进行（100分）安全管理机制（30%）企业在建立健全安全管理机制方面的能力水平：A：企业意识到数字化转型安全保障体系的重要性，开始着手制定相应的规划方案，但尚未形成成果（20分）B：企业开展了网络、信息、设备等方面的安全教育活动，提高员工的安全意识（40分）C：企业设立了网络、设备、控制、数据等相关的安全管理岗位，定期开展安全检查（60分）D：企业成立了负责安全管理工作的专职部门，建设安全管理制度，构建安全策略（80分）数据驱动服务（30%）产品服务创新（35%）网络化的设计创新资源（25%）企业分布式研发设计体系的应用水平：A：所有产品及服务均在本地进行研发设计，开始规划建立分布式研发设计体系（8分）B：企业开始着手进行分布式研发设计体系建立的前期工作，例如异地配备设施和相应研发团队等（16分）C：企业的分布式研发设计体系处于初级建设阶段，部分核心产品及服务、业务流程实现了异地分布式研发设计（24分）D：企业的分布式研发设计体系基本建成，可以覆盖绝大部分产品及服务、业务流程的研发设计过程（32分）E：企业的分布式研发设计体系形成完善的管理机制，例如及时的沟通机制、问题反DB 3401/T 2982023 13 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 馈机制等，大大提高研发设计效率（40分）企业应用在线化网络平台进行研发设计的能力水平：A：企业大部分产品采用线下协作模式，开始做在线化的协作方式规划（6分）B：企业开始着手进行建立在线协作模式的前期工作，如设备上云、扩大网络设施覆盖率等（12分）C：企业通过使用在线协助软件等方式实现部分产品的协作式研发（18分）D：企业建设有集成的在线协作平台，可通过论坛、社区等多种在线协作平台或方式，实现绝大部分产品的协作式研发（24分）E：企业能够实现在线协作平台不断更新优化，充分调动设计创新资源，使产品研发过程更加高效、可靠（30分）企业对研发项目进行集成管理的能力水平：A：企业的研发设计过程尚未形成统一的管理体系，开始着手研发项目集成管理规划（6分）B：企业研发项目可以进行单独的研发设计管理，项目之间无法进行集成管理（12分）C：企业建设或购买简单的研发设计管理软件，可以针对较为简单的研发项目进行集成管理（18分）D：企业建设有集成的研发设计管理平台，可以实现所有研发项目的集成管理（24分）E：与产品运维等系统集成，企业的研发设计管理平台可以实现项目的全生命周期管理（30分）数据驱动的产品研发策划（25%）企业在产品生命周期过程中对客户需求洞察掌握的能力水平：A：不涉及，开始对客户需求洞察掌握进行规划（10分）B：在产品处在前期设计和策划阶段时，能够准确把握客户关于产品和服务本身特征和卖点的需求，并将需求转化到产品设计过程中；对于已经上市的产品，通过分析产品目前特性与满足客户需求之间的差距，实现对产品和服务的调整和优化（20分）C：根据客户反馈的使用或体验数据，建立产品需求分析模型，基于模型的分析结果可发现产品使用中存在的问题（30分）D：基于产品的属性、销售和使用等数据，建立产品需求的预测模型，对其进行分群刻画和数据挖掘，正确预测客户潜在的产品需求（40分）E：结合售后服务响应需求、售后服务便利性需求、产品新特性需求，可以实时优化产品创新方案（50分）企业在产品规划方面的能力水平：A：企业缺乏体系化的产品规划过程，开始进行体系化产品规划准备（10分）B：企业设立兼职人员，能够对与产品相关的竞争对手、相关技术趋势等信息进行初步调研和分析记录（20分）C：企业成立专门的产品规划团队，基于产品需求的把握，进一步的对产品市场细分、市场机会与风险等进行分析，判断产品规划过程中存在的问题（30分）D：企业能够基于自身技术实力和发展方向等条件，制定出能把握市场机会、满足客户需求的产品创新目标（40分）E：企业能够基于产品创新目标，制定相对应的产品组合、产品技术路线、具体产品定义以及业务策略与资源计划，促进产品规划向产品创新目标进行（50分）数字化的 企业在进行产品数字化设计时对数据进行分析利用的能力水平：DB 3401/T 2982023 14 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 产品研发设计（25%）A：采用了数字化产品设计工具，初步实现了产品设计参数的可视化（10分）B：可以将产品的工艺描述信息、制造属性信息和管理属性信息等集成到统一的实体模型上，实现产品定义数据信息的集成（20分）C：基于设计数据，建立有设计审核模型，能够对设计方案的质量进行识别和判断（30分）D：能够对当前设计状态与设计目标进行实时对比分析，动态监测产品设计过程，对设计可能出现的错误进行预警（40分）E：根据产品的设计经验数据建立设计知识库，为后续类似产品的设计过程提供参考，辅助形成最优的设计方案（50分）企业在进行产品模型的仿真验证时对先进工具、系统以及技术的应用能力：A：采用了数字化模拟仿真工具，实现对产品的属性和功能等方面的分析仿真（10分）B：建立较完善的单元库和材料库，实现对产品多维度以及动态的分析仿真（20分）C：与设计系统实现良好集成，建立有先进的算法库，能高效、精确的模拟计算出产品设计中潜在的问题（30分）D：通过不断完善单元库、产品库、算法库等，能更加全面、更加精确的模拟产品的功能、性能及可靠性进行仿真，指导改进和优化设计方案（40分）E：与设计系统高度融合，通过运用人工智能、大数据等技术，优化算法模块，实现智能仿真、实时仿真，指导找出产品设计的最佳方案（50分）智能化的产品及服务（25%）企业利用数字化技术和平台提供产品服务虚拟体验的能力水平：A：企业缺乏相关的数字化体验技术与平台，开始规划构建数字化的产品服务体验（5分）B：企业开始为构建数字化的产品服务体验做前期工作，可以利用数字化技术实现部分产品和服务的虚拟体验（10分）C：企业建立了数字化体验平台，基于仿真建模实现对所有产品和服务的功能性体验，实时感受产品和服务是否满足自身的需求（15分）D：企业能够基于客户性格、地理位置、产品服务类型等数据，对客户进行群体细分与刻画，提供个性化的产品服务体验（20分）E：企业能够集成产品研发设计环节与数字化体验环节，基于产品服务体验的反馈数据，实时优化设计过程（25分）企业在产品运维方面的技术应用能力：A：建立了规范、完善的产品服务制度，以信息系统管理产品运维信息，相关信息反馈给相应部门，指导其过程提升（5分）B：产品具备数据采集、通信等功能，能采集并传输产品使用状态、运行数据、产品故障、地理位置等信息（10分）C：产品具备数据采集、通信和远程控制等功能，能通过网络或平台发送远程指令灵活调整设备运行参数，建立有产品故障诊断知识库，能对产品进行日常运行维护、在线检测、远程诊断（15分）D：通过远程运维服务平台，对产品上传的数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，向用户提供日常运行维护、预测性维护、故障预警、运行优化、远程升级等服务（20分）E：基于远程运维服务平台建有专家库和专家咨询系统，利用人工智能、大数据分析DB 3401/T 2982023 15 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 等技术，为产品的远程诊断提供智能决策支持，实现智能运维（25分）企业售后服务的能力水平：A：能够对客户提出售后维修服务请求的时间节点、售后服务项目等数据信息进行采集，并采用报表、文档、日志等方式进行记录和存储（5分）B：采集客户在使用产品过程中的反馈信息和售后维修服务请求信息，并对产品的质量信息和客户的个人信息进行集成处理，并通过信息化手段进行可视化展示（10分）C：建立在线的信息化售后服务平台，监控并规范售后服务流程，基于地域和产品建立不同的售后服务体系，能够实现及时响应客户的售后服务请求（15分）D：基于维修时间节点、维修项目、产品质量周期等历史维修信息，建立产品使用状态预测模型，通过对历史数据的分析，可以预测用户产品使用状态、用户使用习惯等信息（20分）E：基于大数据和人工智能等技术，结合客户信息数据和产品质量数据对模型进行深度挖掘训练，提前为客户进行备品备件，实现售后服务的精准化和智能化（25分）企业在产品流通各个环节中的数据采集与分析能力：A：通过数字编码、一维条码、二维码、RFID标签等方式对产品进行标识，实现产品原料、生产、包装、仓储等环节流通信息的采集，并以数字报表等方式呈现（5分）B：对产品各个环节的流通数据进行集成和存储，并建立产品信息追溯可视化平台，实时监控产品行为或历史、使用或位置等数据（10分）C：根据产品在销售、流通等环节的数据，分析查找出现质量、窜货、服务质量等问题的原因（15分）D：基于产品追溯数据，建立产品销售、流通、服务等环节的分析预测算法，预测产品流通中可能出现质量、窜货、伪造等问题（20分）E：对产品追溯分析算法进行优化，提前预判可能出现的问题并给出解决方案（25分）生产运营优化（35%）生产系统全生命周期优化（17%）企业为新建或升级生产产线，设计和规划的水平：A：采用二维设计软件，对设备、产线、车间进行了平面布局规划（5分）B：采用三维设计软件，对设备、产线、车间的布局进行三维建模（10分）C：利用仿真软件进行数字化车间或工厂的仿真模拟，以发现问题和验证KPI（15分）D：应用专业的仿真系统进行数字车间的仿真布局规划和设计，并通过物理检测与试验进行验证，对可能出现的问题进行有效规避，实现设计优化（20分）E：充分利用数字化仿真技术，升级或新建产线、车间，构建数字工厂，并将仿真设计结果用于生产系统的建设、管理，通过与生产制造实际场景的虚实结合，优化数字工厂的设计方案（25分）企业为新建或升级产线，构建与调试的水平：A：以经验为导向，按照设计图进行设备、产线、车间的构建和调试（5分）B：在设计方案的基础上，对产线的局部或关键环节进行数字化仿真，进行功能验证、合理性验证（10分）C：在新建或升级产线之前，对产线、车间全流程进行仿真，验证可行性，降低设计错误带来的风险，缩短构建、调试周期（15分）D：在新建或升级产线之后，运用虚拟现实技术对产线、车间或数字化工厂进行虚拟调试，模拟整个生产过程，进行提前编程和产品测试，对问题及时规避，及时优化生产过程参数（20分）DB 3401/T 2982023 16 一级指标及权重 二级指标及权重 三级指标及权重 采集项及得分 E：在产线正式投入使用后，集成应用运营维护数据，运用大数据分析，对产线、车间或数字化工厂进行重新调试、连续调试及重新配置，持续提升生产系统效率及敏捷性，以适应市场和供应链的变化（25分）企业对工厂、车间、产线等生产系统要素进行维护的水平：A：建立规范的生产系统维护制度，配备生产系统异常看板，机修人员和领导可以直观及时了解生产系统状况（5分）B：通过信息化手段记录点检、保养、维修、备件等信息，制定科学的维护周期，实现预防性维护（10分）实现重要关键环节的状态自感知，建立运行模型，并能进行诊断分析，及生产系统状态的预判，减少非计划停产（15分）C：建立故障模型，通过随机算法将数据与机器出现问题时的数据模式进行比对，实现异常状态预警及自诊断，D：指导开展数字化车间预测性维护（20分）E：基于大数据及人工智能技术，数字化工厂能够根据实时状况，进行自学习、自调整、自适应，达到最佳生产条件（25分）企业对生产技术、生产设备设施、生产能力等生产