1、 ICS 35.240.50 CCS L 70 12 天津市 地方 标准 DB12/T 1073 2021 工业企业智能制造能力成熟度评估规范 Maturity assessment specification of industrial enterprises intelligent manufacturing capability 2021 - 08 - 16 发布 2021 - 09 - 16 实施 天津市市场监督管理委员会 发 布 DB12/T 1073 2021 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 成熟度评估模型 .
2、1 模型构成 . 1 4.1 成熟度等级划分 . 2 4.2 5 能力要素 . 2 6 成熟度要求 . 3 人员 . 3 6.1 技术 . 5 6.2 资源 . 8 6.3 制造 . 10 6.4 治理 . 24 6.5 7 评估内容 . 30 8 评估过程 . 31 评估流程 . 31 8.1 预评估 . 31 8.2 正式评估 . 32 8.3 发布现场评估结果 . 32 8.4 改进提升 . 33 8.5 9 成熟度等级判定 . 33 评分方法 . 33 9.1 评估域权重 . 33 9.2 计算方法 . 35 9.3 成熟度等级判定方法 . 36 9.4 参考文献 . 37 DB12/
3、T 1073 2021 II 前 言 本文件按照 GB/T 1.1 2020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。 本文件由 天津市工业和信息化 局 提出 并归口 。 本文件起草单位： 天津市工业和信息化研究院、天津智慧城市研究院有限公司、海尔数字科技（天 津）有限公司、天津市金蝶软件有限公司、宜科（天津）电子有限公司、紫光云技术有限公司、天津爱 波瑞科技发展有限公司、曼德产业协同创新设计院（天津）有限公司、远发耀翼（天津）企业管理咨询 有限公司、中汽数据（天津）有限公司、机械工业第六设计研究院有限公司、天津渤海管理咨询有限公 司、天 津聪友科技有限公司、天津用友
4、软件技术有限公司、格创东智（天津）科技有限公司、东方国信 （天津）科技有限公司、天津锐网科技股份有限公司。 本文件主要起草人： 周鹏、刘媛媛、于良、万学峰、宋跃武、曹广宇、王慧、周雪静、李万超、苏 浩、王庆和、郑奇、杨君、王昱山、赵甲、侯文浩、李明、张兴晖、许立红、吕楠、李建伟、刘晓鸣、 张树茂、刘弘蔚、蔡聪。 DB12/T 1073 2021 1 工业企业智能制造能力成熟度评估规范 1 范围 本文件规定了工业企业智能制造能力成熟度模型的构成，包括成熟度等级、能力要素和成熟度要求。 规定了智能制造能力成熟度的评估内容、评估过程，给出了成熟度等级判定的方法。 本文件适用于生产制造企业、智能制造系
5、统解决方案供应商和第三方评估机构开展智能制造能力成 熟度评估、差距识别、方案规划和改进提升。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 23020 工业企业信息化和工业化融合评估规范 GB/T 25069 信息安全技术 术语 GB/T 39116 智能制造能力成熟度模型 GB/T 39117 智能制造能力成熟度评估方法 3 术语和定义 GB/T 23020、 GB/T 25069、 GB/T 39116、 GB/T 3
6、9117界定的术语和定义适用于本文件。 4 成熟度评估模型 模型 构成 4.1 智能制造能力成熟度评估 模型由成熟度等级、能力要素和成熟度要求构成，其中 能力要素由能力域 构成，能力域由能力子域构成，如图 1所示 。 该模型包括了 5个能力要素，分为 13个能力域 ， 覆盖 23个能力子域 。 图 1 智能制造能力成熟度评估 模型构成 DB12/T 1073 2021 2 成熟度等级划分 4.2 成熟度等级规定了工业企业智能化在不同阶段应达到的水平。成熟度等级分为五个等级，自低向高 分别是一级（规划级）、二级（规范级）、三级（集成级）、四级（优化级）和五级（引领级），如图 2所示。较高的成熟度
7、等级涵盖了低成熟度等级的要求。 图 2 成熟度等级 一级（规划级）：企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划，能够对核心业务活动（设计、 生产、物流、销售、服务）进行流程化管理，并能够有序开展两化融合建设活动。 二级（规范级）：企业应采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和业务活动等进行改造和规范， 实现单一业务活动的数据共享，并能够结合国内外最佳实践和标准实施两化融合管理。 三级（集成级） ：企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务活动间的数据共享；且具备明确的 精细化经营管控目标，能够动态优化各项管理。 四级（优化级）：企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核
8、心业 务活动的精准预测和优化；并结合多体系融合，建设决策能力现代化。 五级（引领级）：企业应基于模型持续驱动业务活动的优化和创新，实现产 业链协同并衍生新的制 造模式和商业模式，引领产业链集群化经营治理，形成发展共同体。 5 能力要素 能力要素给出了智能制造能力提升的关键方面，包括人员、技术、资源、制造和治理 。 人员包括人 员技能 1个能力域。技术包括数据、集成和信息安全 3个能力域。资源包括装备、网络 2个能力域。制造 包括设计、生产、物流、销售和服务 5个能力域。治理包括管控和两化融合 2个能力域。 设计 能力域 包括产品设计和工艺设计 2个能力子域。生产 能力域 包括采购、计划与调度、
9、生产作业、 设备管理、仓储配送、安全环保和能源管理 7个能力子域。服务 能力域 包括客户服务 和产品服务 2个能力 子域。管控 能力域 包括组织战略和经营管控 2个能力子域。两化融合 能力域 包括融合管理和 IT运维 2个能 力子域。 DB12/T 107 3 2021 3 6 成熟度要求 人员 6.1 人员能力要素包括人员技能 1个能力域 ， 人员技能能力域 包括 1个 能力 子 域 。人员 能力要素 成熟度要求见表 1。 表 1 人员的成熟度要求 能力子域 及 分项 一级 二级 三级 四级 五级 人 员 技 能 人员部署 应通过培训、研讨、宣传等方 式，确保相关人员充分意识到 智能制造的重
10、要性 应具备具有智能制造统筹规划能 力的个人或团队 应构建人才梯队建设，建立智 能制造各领域的专家确立机制 应组建涵盖组织内外部专家在 内的专家组织， 以及 量化的考 评机制，支撑组织的部门级、 组织级战略的落地和动态优化 应独立或联合客户、研究院等 外部机构，组建满足组织可持 续竞争力的智能制造、数字化 转型创新中心 人力资源 应培养或引进智能制造发展需 要的人员 应具备掌握 IT基础、数据分析、 信息安全、系统运维、设备维护、 编程调试等技术的人员 应建立覆盖多专业领域的智能 制造联合创新团队，并持续推 动智能制造人才和团队的专业 化 建设 应具备掌握人工智能、大数据、 物联网、虚拟现实、
11、数字孪生 等新一代信息技术及其应用的 人才，持续智能化创新 应具备所处产业领域的智能 制造领军人才，并确保这些人 才具备实现产业链融合创新 或实施技术变革的能力 人员技能 应确保关键岗位人员，掌握智 能制造相关的知识 应制定适宜的智能制造人才培训 体系、绩效考核机制等，及时有 效的使员工获取新的技能和资 格，以适应企业智能制造发展需 要 应基于国家和行业组织确立的 相关要求，识别智能制造相关 岗位所需的知识、技能和经验， 并持续推动相关人员的能力建 设 应建立智能制造相关的人员能 力素质模型，并通过信息系统 动态掌握人员的各项能力素质 的状态 应将人员知识、技能和经验进 行数字化与软件化，并通
12、过信 息系统持续推动人员技能与 其岗位需求技能的动态匹配 DB12/T 107 3 2021 4 表 1（续） 能力子域 及 分项 一级 二级 三级 四级 五级 人 员 技 能 创新能力 应建立鼓励智能制造相关人员 敢于尝试新模式、新思想、新 技术的机制 应总结提炼智能制造相关的典型 创新案例，并通过案例中蕴含的 技术路径、创新思维等解析，培 养培育创新人才 应建立知识管理体系和创新管 理机制，持续开展智能制造相 关技术创新和管理创新 应创建良好的创新环境和氛 围，通过创新知识教育、创新 技术培训等提高人员的创新效 率，并持续扩大具备观察、发 问、实验、交际等特征的创新 人群；通过信息系统对创
13、新实 施有效的管理 应建立包含创新活动、创新成 果、创新应用等在内的创新数 字化评估评价机制，并建立创 新推动业务发展的价值模型 资源工具 应采用信息技术手段实施人员 能力管理 应通过信息系统实现智能制造相 关人员的培训、考核和能力管理 应通过信息技术手段管理人员 贡献的知识和经验，并结合智 能制造需求，开展分析和应用 应建立知识管理平台，实现人 员知识、技能、经验的沉淀与 传播 应通过大数据、机器学习等新 一代信息技术手段，构建人员 与网络空间智能融合的模型， 实现知识自动化 DB12/T 107 3 2021 5 技术 6.2 技术能力要素包括数据、集成、信息安全 3个能力域。 数据能力域
14、 、集成能力域、信息安全能力域各 包括 1个能力子域， 技术的成熟度要求见表 2。 表 2 技术的成熟度要求 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 数 据 数据获取 应采集业务活动所需的数据 应基于二维码、条形码、 RFID、 PLC、智能仪表等信息化技术手 段，实现数据采集 应采用传感技术，依照业务对 数据的实际应用需求，实现关 键 制造 环节数据的自动采集 应通过有效的数据治理体系 建设，实现智能制造相关全流 程、全过程的数据的自动采集 应建立完善的数据集成体系， 自动实现数据的获取、清洗和 转换等，形成高质量数据内容 数据共享 应通过文控中心（ DCC)实现对 纸质数据的线下归档
15、、共享、 回收、报废等管理职责 应实现数据及分析结果在部门 内在线共享 应通过信息系统整合数据资 源，支持跨部门的业务协调， 数据及分析结果，依照岗位职 责及访问权限，实现跨部门在 线共享 应建立企业级的统一数据中 心 应通过容灾建设、区块链技术 的应用，确保数据的高可靠 性，并能够与产业链形成完善 的数据交互体系 数据标准 应结合对数据采集的形式和方 式，明确各种填写、录入的规 范性要求 应建立数据管理体系，规范数 据的一致性，以及各种信息技 术应用的数据规范管理 应建立统一的数据编码、数据 交换格式和规则 应将数据标准覆盖企 业全部 数据活动，包括数据开发利用 环节，并与信息系统建设充分
16、融合 应基于数据标准规范，对数据 编码更新与优化，并能够实现 与产业链、法律法规、行业规 范的协同变更 数据分析与应用 应基于经验开展数据分析 应基于信息系统数据和人工经 验开展数据分析，满足特定范 围的数据使用需求 应建立数据开发利用的规范 化要求，并确保智能制造关键 活动，建立了数据分析的模 型，提升活动效率或决策效率 应建立数据分析模型库，支持 业务人员快速进行数据分析； 应采用大数据技术，应用各类 型算法模型，预测制造环节状 态，为制造活动提供优化建议 和决策支持 应对数据分析模型实时优化， 实现基于模型的精准执行 DB12/T 107 3 2021 6 表 2（续） 能力子域及分项
17、一级 二级 三级 四级 五级 集 成 集成规划 应具有系统集成的意识，有初 步规划文件 应开展系统集成规划，包括网 络、硬件、软件等内容 应形成完整的系统集成架构， 有明确的落实责任部门和推 进计划 应建立完善的信息化规划，包 含应用、基础架构、安全等层 面融合智能制造发展需求的 演进路径 应充分考虑企业高质量发展 和数字化转型需求，策划具备 弹性 /柔性、可动态扩展的信 息服务创新体系 集成标准 应建立初步集成框架 应建立集成管理规范体系，包 括技术、设备和软件等选型、 实施、调整和优化 应具备设备、控制系统与软件 系统间集成的技术规范 ， 包括 异构协议的集成规范、工业软 件的接口规范等
18、应持续跟踪新技术、新模式的 应用，动态调整各类集成规范 应充分考虑企业内外部生态 融合，研发、部署智能合约和 共识机制计算的算法体系，满 足内外部生态的动态变革 集成实施 应具备设备、系统间的集成经 验 应实现关键业务活动设备、系 统间的集成 应通过中间件工具、数据接 口、集成平台等方式，实现跨 业务活动设备、系统间的集成 应通过企业服务总线（ ESB） 等方式，实现全业务活动的集 成 应通过操作数据存储系统 （ ODS）等方式，实现全业务 活动的集成 信 息 安 全 安全管理 应制定信息安全管理规范，成 立信息安全协调小组，并有效 执行 应制定信息安全事件管理规 范，并根据信息资产的分级分
19、类制定安全管理措施 应确立、保持并持续改进信息 安全管理体系 应基于信息系统持续提升信 息安全管理水平 应借助新一代信息技术和自 组织模式构筑信息安全动态 应急体系 风险评估 应建立信息安全风险评估的工 作机制，确保重大信息安全风 险得到识别和应对 应定期对关键工业控制系统开 展信息安全风险评估 应基于体系化、数字化方法开 展信息安全风险的全面评估， 包括资产、威胁、脆弱、风险 残值等内容，覆盖智能制造所 有相关信息资产 应通过信息系统采集信息资 产的状态、面临的威胁等，动 态实施风险全面管理 应基于态势感知平台，结合风 险管理的历史数据分析和挖 掘，实施风险自评估、自处理 和自优化 安全配置
20、 应制定服务器和网络安全配置 规范，并有效执行 应在工业主机上进行安全配置 和补丁管理 工业控制设备的远程访问应 进行安全管理和加固 应自建离线测试环境，对工业 现场使用的设备进行安全性 测试 在工业企业管理网中，应采用 具备自学习、自优化功能的安 全防护措施 DB12/T 107 3 2021 7 表 2（续） 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 信 息 安 全 入侵防护 应在办公主机上安装正规的防 病毒软件 应在工业主机上安装正规的工 业防病毒软件 工业控制网络边界应具有边 界防护能力 工业网络应部署具有深度包 解析功能的安全设备 应通过大数据建模的方式对 入侵行为进行攻防演练，
21、建立 网络空间安全指挥平台，协同 网络安全空间各类事件的调 度和处置 应急响应 应建立信息安全应急处置机 制，并得到实施 应建立信息安全的应急响应的 组织架构和管理制度 应建立完善的应急响应体系， 覆盖应急响应的全生命周期， 包括应急准备、监测与预警、 应急处置和总结改进等 应通过信息系统强化应急响 应的高效预警、执行规范和处 置协同，并能通过数据模型持 续提升应急影响效能 应通过应急数字化，实现信息 化应急能力现代化 DB12/T 107 3 2021 8 资源 6.3 资源能力要素包括装备、网络 2个能力域。 装备能力域 、网络能力域各 包括 1个能力子域。 资源的成熟度要求见 表 3。
22、表 3 资源的 成熟度要求 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 装 备 智能装备 应在关键工序应用自动化设备 应在关键工序应用数字化设备 关键工序设备应具备数据管 理、模拟加工、图形化编程等 人机交互功能 关键工序设备应具有远程监 测和远程诊断功能，可实现故 障预警 关键工序设备、单元、产线等 应实现基于工业数据分析的 自适应、自优化、自控制等， 并与其他系统进行数据 共享 装备联网 关键工序设备应具备性能和状 态的自感知功能 关键工序设备应具备标准通讯 接口 (例如： RJ45、 RS232、 RS485 等 )，并支持主流通讯协议（例 如： OPC/OPC UA、 MODBUS、
23、 PROFIBUS等） 关键工序设备应与制造执行 系统、工艺设计等信息系统实 现数据集成 关键工序设备应具有数据接 收、存储、处理以及应用的开 放接口，具备数据处理、分析、 建模等可视化快速开发功能 应基于智能传感器、无线传输 技术、大规模数据处理与远程 控制等物联网核心技术，与互 联网、无线通信、云计算 、 大 数据技术高度融合，形成物联 网云服务平台，能够支持设备 在线采集、远程控制、无线传 输、数据分析、预警信息发布、 决策支持、一体化控制等功能 装备孪生 应具备关键工序设备工作原理 和性状描述的完整资料 应采用信息技术手段获取关键 工序设备的功能设置、性能、 工作状态等数据 应建立关键
24、工序设备的三维 模型库 关键工序设备的性能、状态数 据能够基于三维模型进行呈 现和表达 关键工序设备三维模型应集 成设备实时运行参数，实现设 备与机理模型间的信息实时 互联 装备维护 关键工序设备应具备故障告警 的功能 关键工序设备应具备预防性维 护提醒功能 关键工序设备应具维护保养 和零部件寿命等管理功能 关键工序设备应具有预测性 维护功能 关键工序设备应结合知识库， 自动推送维修方案 DB12/T 107 3 2021 9 表 3 （续） 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 装备 升级改造 应根据业务发展需要，对关键 工序设备形成技改方案 应通过工业网络连接关键工序 设备，建立单
25、元级以上的集成 控制中心 应建立关键工序设备智能化 技术改造方案 应对关键工序设备升级改造 前后数据进行挖掘分析，并与 设备管理系统、生产管理系统 集成，实现设备升级优化 应采用大数据、机器学习等技 术，生成精准的关键工序设 备、单元、产线等升级改造建 议方案 网 络 网络覆盖 应实现办公网络覆盖 应实现工业控制网络和生产网 络覆盖 应具备网络冗余和防错等能 力，从而保障关键业务数据传 输的完整性 应建立分布式工业控制网络 应部署多种形态的网络体系， 充分保障网络的可用性 网络防护 应建立并实施办公网访问控制 策略 应通过防火墙等措施，实施网 络安全防护 应建立工业控制网络、生产网 络和办公网
26、络的防护措施，包 括但不限于网络安全隔离、授 权访问等手段 应通过网络行为分析系统和 统一日志管理，实时获取网络 的运行与安全状态，并根据安 全策略自动化实施安全处置 措施 应通过态势感知平台结合内 外部安全情报，实时对网络 防 护进行大数据分析和预测性 防护 网络配置 应建立网络配置和管理的规 范、模板 应建立网络配置信息库，管理 和优化网络配置 网络应具备远程配置功能，包 括不限于带宽、规模、关键节 点的扩展功能和升级功能 应通过一体化网管平台实施 网络监控、网络优化、故障处 理等 基于软件定义网络（ SDN）的 敏捷网络，实现网络资源优化 配置 DB12/T 107 3 2021 10
27、制造 6.4 制造 能力要素包括 设计 、 生产、物流、销售、服务 5个能力域。 6.4.1 设计 设计能力域包括产品设计和工艺设计 2个能力子域。设计的成熟度要求见表 4。 表 4 设计的成熟度要求 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 产 品 设 计 设计工具应用 应基于计算机辅助开展二维产 品设计 应基于计算机辅助开展三维产 品设计 应基于三维模型实现对外观、 结构、性能等关键要素的设计 仿真及迭代优化，实现快速定 制化设计 应构建完整的产品设计仿真 分析和试验验证平台，并对产 品外观、结构、性能、工艺等 进行仿真分析、试验验证与迭 代。实现个性化的设计和验证 一体化 应基于参数
28、化、模块化设计， 建立产品个性化定制平台，具 备个性化定制生产的接口与 能力 知识管理 应建立有产品设计知识与资源 的管理规范，便于产品设计知 识的查找与更新 应基于典型产品或特征的产品 设计模板，实现设计信息的重 用 应建立典型产品组件的标准 库及典型产品设计知识库，在 产品设计时进行匹配和引用 应基于产品组件的标准库、产 品设计知识库的集成和应用， 实现产品参数化、模块化设计 应基于产品标准库和设计知 识库的集成和应用，实现产品 高效设计 数据管理 应建立产品设计数据管理归口 部门，实现对数据的归档、共 享、保密、回收、销毁等管理 职责 应通过产品数据管理系统实现 产品设计数据或文档的结构
29、化 管理及数据共享，实现产品设 计的流程、结构的统一管理， 以及版本管理、权限控制、电 子审批等 三维模型应集成产品设计信 息（如：尺寸、公差、工程说 明、材料需求等），确保产品 研发过程中数据源的唯一性 应将产品的设计信息、生产信 息、检验信息、运维信息等集 成于产品的数字化模型中，实 现基于模型的产品数据归档 和管理 应基于统一的三维模型，实现 产品全生命周期动态管理，满 足设计、生产、物流、销售、 服务等数据应用 DB12/T 107 3 2021 11 表 4（续） 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 产 品 设 计 协同与集成 应制定产品设计过程相关规 范，并有效执行 应实
30、现产品不同专业或者组件 之间的并行设计 应实现产品设计与工艺设计 间的信息交互、并行协同 应通过产品设计、生产、物流、 销售或服务等系统的集成，实 现产品全生命周期跨业务之 间的协同 应建立产品设计云平台，实现 用户、供应商等多方信息交 互、协同设计和产品创新 工 艺 设 计 设计工具与活动 应基于产品设计数据开展工艺 设计和优化 应基于计算机辅助开展工艺设 计和优化 应基于数字化模型实现制造 工艺关键环节的仿真分析及 迭代优化 应实现基于三维模型的制造 工艺全要素的仿真分析及迭 代优化 应基于设计、工艺、生产、检 验、运维等数据分析，构建实 时优化模型，实现工艺设计动 态优化 知识管理 应建
31、立工艺知识的管理方法， 促进工艺设计知识、经验的获 取、总结和提炼 应基于典型产品或特征建立工 艺模板，实现关键工艺设计信 息的重用 应建立典型制造工艺流程、参 数、资源等关键要素的知识 库，并能以结构化的形式展 现、查询与更新 应基于工艺知识库的集成应 用，实现工艺流程、工序内容、 工艺资源等知识的实时调用， 为工艺规划与设计提供决策 支持 应依托大数据、人工智能等技 术，将生产过程的工艺结果历 史数据与内外的最新工艺和 技术进行自动化整合，辅助工 艺优化 数据管理 应建立工艺文档或数据的管理 机制，能够对工艺信息进行记 录、查阅和执行 应实施工艺物料清单 (BOM)、工 艺规程、操作规程、
32、质量标准 等标准化、数字化，并能够与 生产衔接，指导生产 应通过工艺设计管理系统，实 现工艺设计文档或数据的结 构化管理、数据共享、版本管 理、权限控制和电子审批 应实现基于模型的三维工艺 设计和优化，并将完整的工艺 信息（如：工装、工具、设备 等）集成于三维工艺模型中 应基于三维模型的参数化、模 块化设计，集成产品个性化定 制信息，建立工艺数据孪生平 台，实现工艺的动态虚实管理 协同与集成 应制定工艺设计过程相关规 范，并有效执行 应实现工艺不同专业之间的并 行设计 应实现工艺设计与产品设计 之间的信息交互、并行协同 应基于工艺设计、生产、检验 等系统的集成，通过工艺信息 下发、执行、反馈、
33、监控的闭 环管控，实现工艺设计与制造 协同 应建立工艺设计云平台，实现 产业链跨区域、跨平台的协同 工艺设计 DB12/T 107 3 2021 12 6.4.2 生产 生产能力域包括采购、计划与调度、生产作业、设备管理、仓储配送 、安全环保 、能源管理 7个能力子域。生产的成熟度要求见表 5。 表 5 生产的成熟度要求 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 采 购 采购计划 应根据产品、物料需求和库存 等信息制定采购计划 应通过信息系统制定物料需求 计划，生成采购计划 应将采购、生产和仓储等信息 系统集成，自动生成采购计划 应 通过与供应商的销售系统 集成，实现协同供应链 应实现企业
34、与供应商在设计、 生产、质量、库存、物流等多 方面的计划协同 过程管理 应建立规范化采购管理，并实 现对采购订单、采购合同和供 应商等信息的管理 应明确采购活动的关键环节， 并通过信息系统管理和追踪采 购执行全过程 应建立采购与生产、仓储等活 动之间的规范化协同流程，并 通过信息系统实现出入库、库 存和单据的同步 应基于采购执行、生产消耗和 库存等数据，建立采购模型， 实时监控采购风险并及时预 警，自动提供优化方案 应实时监控采购变化及风险， 自动做出反馈和调整，实现采 购模型自优化 供应商管理 应建立合格供应商机制，并有 效执行 应通过信息技术手段，实现供 应商的寻源、评价和确认 应通过信息
35、系统开展供应商 管理，对供应商的供货质量、 技术、响应、交付、成本等要 素进行量化评价 应基于信息系统的数据，建立 供应商评价模型，辅助供应商 的选择与决策 应实现供应商评价模型的自 优化 采购比选 应建立采购比选机制，并有效 执行 应通过信息化技术手段，实现 采购比选过程管理 应建立采购比选、采购合同、 订单与入库之间的协同流程， 并通过信息系统实现业务数 据的同步 应建立企业的线上采购比选 平台，实现与供应商的线上协 同 应实时监控比选过程及风险， 自动做出预警与反馈 采购结算 应建立采购结算机制，并有效 执行 应通过信息技术手段，实现采 购结算的管理 应建立采购订单、入库与结算 之间的规
36、范化协同流程，实现 结算与采购数据的集成管理 应基于采购执行情况，实时监 控采购结算业务并及时预警， 自动提供优化方案 应实现实时监控采购结算变 化与风险，自动做出反馈和调 整，实现采购结算管理的自优 化 DB12/T 107 3 2021 13 表 5（ 续 ） 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 计 划 与 调 度 生产计划 应基于销售订单和销售预测等 信息，编制主生产计划 应通过信息系统，依据生产数 量、交期等约束条件自动生成 主生产计划 应基于安全库存、采购提前 期、生产提前期、生产过程数 据等要素开展生产能力运算， 自动生成有限能力主生产计 划 应根据生产计划、生产作业、
37、销售等历史数据分析，辅助精 准、精细产能规划 应通过云计算、大数据、区块 链等建立供应链合作关系，并 通过供应链计划系统（ SCP） 实现集成化供应链体系 作业调度 应基于主生产计划进行排产， 形成详细生产作业计划并开展 生产调度 应基于信息技术手段编制详细 生产作业计划，基于人工经验 开展生产调度；应基于企业的 安全库存、采购提前期、生产 提前期等制约要素实现物料需 求计划的运算 应基于约束理论的有限产能 算法开展排产，自动生成详细 生产作业计划 应基于先进排产调度的算法 模型，系统自动给出满足多种 约束条件的优化排产方案，形 成优化的详细生产作业计划 应通过统一平台，基于产能模 型、供应商
38、评价模型等，自动 生成产业链上下游企业的生 产作业计划；应通过工业大数 据分析，构建生产运行实时模 型，实现动态实时的生产排产 和调度 异常管控 应确立生产计划编制和生产调 度的协同机制，总结实践经验， 形成知识沉淀 应采用信息技术手段跟踪生产 计划变更、生产进度、采购与 库存状态、设备运行情况等， 建立健全异常情况的应对机制 应实时监控各生产环节的投 入和产出进度，系统实现异常 情况（如：生产延时、产能不 足）的自动预警，并支持人工 对异常的调整 应实时监控各生产要素，系统 实现对异常情况的自动决策 和优化调度 应支持产业链上下游企业间 生产作业计划异常情况的统 一调度；应通过生产运行实时
39、模型，提前处理生产过程中的 波动和风险 生 产 作 业 标准化作业 应制定生产作业相关规范，并 有效执行 应通过信息技术手段，将工艺 文件下发到生产单元 应根据生产作业计划，自动将 工艺文件下发到各生产单元 应根据生产作业计划，自动将 生产程序、运行参数或生产指 令下发到数字化设备 宜结合行业标准和规范，实现 生产资源自组织、自优化，满 足柔性化、个性化生产的需求 DB12/T 107 3 2021 14 表 5（ 续 ） 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 生 产 作 业 数据采集应用 应记录关键工序的生产过程信 息 应基于信息技术手段，实现生 产过程关键物料、设备、人员 等的数据
40、采集，并上传到信息 系统 应实现对生产作业计划、生产 资源、质量信息等关键数据的 动态监测； 应构建模型实现生产作业数 据的在线分析，优化生产工艺 参数、设备参数、生产资源配 置等 应基于人工智能、大数据等技 术，实现生产过程非预见性异 常的自动调整 过程质量控制 应制定关键工序质量检测规 范，并有效执行 应在关键工序采用数字化质量 检测设备，实现产品质量检测 和分析 应通过数字化检验设备及系 统的集成，实现关键工序质量 在线检测和在线分析，自动对 检验结果判断和报警，实现检 测数据共享，并建立产品质量 问题知识库 应基于在线监测的质量数据， 建立质量数据算法模型预测 生产过程异常，并实时预警
41、 应基于模型，采用互联网、区 块链等信息技术手段，实现质 量知识库自优化 质量追溯 应对产品有批次控制和质检记 录，可查询 应通过信息系统记录生产过程 产品信息，每个批次实现生产 过程追溯 应实现生产过程中原材料、半 成品、产成品等质量信息可追 溯 应实时采集产品原料、生产过 程、客户使用的质量信息，实 现产品质量的精准追溯，并通 过数据分析和知识库的运用， 进行产品的缺陷分析，提出改 善方案 采用互联网、区块链等信息技 术手段，实现产品质量端到端 的全程信息公开透明、可追溯 计量管理 应制定计量器具管理制度，并 对计量器具实施有效管理 应通过信息技术手段管理生产 各环节的计量器具及计量点 应
42、通过计量管理体系，落实对 计量活动、计量组织、计量人 员、计量设备的全面管理；应 确保计量数据获取、传输的准 确性 应通过计量管理系统，实现计 量数据模型管理和计量配置 管理，如计量点模型和计量点 配置等，并实现计量数据统一 管理、综合分析等 应采用大数据、人工智能、区 块链等技术，实现计量基准、 计量单位定义与转换、计量量 值传递与保证等的自动化优 化 DB12/T 107 3 2021 15 表 5（ 续 ） 能力子域及分项 一级 二级 三级 四级 五级 设 备 管 理 巡检监控 应制定设备点检计划，并通过 人工或手持仪器开展设备点巡 检 应采用设备管理系统实现设备 点巡检、维护保养等状态和过 程管理 应实现设备关键运行参数（温 度、电压、电流等）数据的实 时采集、故障分析和远程诊断 应实
