去年10月，我國發布了《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度評估方法》兩項國家標準，開展企業自評估工作。近期，中國電子技術標準化研究院根據《智能制造能力成熟度模型》的宣貫、實施和企業自評估情況，形成并發布了《智能制造發展指數報告（2020）》。

　　制造業發展現狀

　　1.智能制造能力水平明顯提升

　　截至2020年12月，全國12000多家企業通過平臺開展智能制造能力成熟度自診斷，江蘇、浙江、山東、寧夏回族自治區、四川、湖南、陜西等工業和信息化主管部門高度重視，有效推動標準應用。通過對自診斷數據進行分析，以反映現階段我國智能制造的發展現狀。

　　全國智能制造能力成熟度自診斷企業分布

　　全國智能制造能力成熟度自診斷企業Top5地區

　　整體來看，2020年全國制造業智能制造能力成熟度較2019年有所提升。75%的企業開始部署智能制造，14%的企業屬于成熟二級邁向數字化，6%的企業處于成熟三級階段網絡化特征明顯，5%的企業處于成熟四級階段標桿示范效應明顯。

　　2.不同行業智能制造發展水平不均衡

　　離散型制造業的成熟度水平略高于流程型制造業。汽車、電器等排頭兵行業在智能制造方面進行了大量探索和實踐，帶動了行業的整體水平提升。

　　流程型制造業在流程化管理、自動化改造方面具備良好的基礎和優勢，但在智能化提升的過程中仍需加快推進，特別是新一代信息技術在工藝優化、系統集成、服務等環節的應用。

　　離散型和流程型智能制造能力成熟度等級分布對比圖

　　行業等級分布情況

　　3.重點龍頭企業發揮示范引領效應

　　參與自診斷的企業中，有370家是2015—2018年來獲批工信部智能制造試點示范或新模式項目的企業。這些企業中，平均得分達到3.05分，相比2019年提高0.24分，獲得重點支持的企業在人員、資源、技術等方面均具備了智能制造能力提升的保障基礎，仍是創新智能制造技術與模式的主力軍，未來將繼續保持領先優勢，逐步向高成熟度等級發展，有望成為標桿企業，并在相關行業大規模移植、推廣成功經驗和模式。

　　獲得重點支持的企業智能制造能力成熟度水平提升情況

　　4.中小企業聚焦生產制造模式轉型

　　參與自診斷的中小企業占比達87.92%，通過統計分析顯示，中小企業以生產制造過程的能力提升為優先發力點，主要聚焦生產制造模式轉型與裝備自動化改造。中小企業更專注于細分市場，專業化生產、服務和協作配套能力是企業發展的核心，聚焦產品質量和生產效率的穩步提升仍是我國中小企業提高核心競爭力的重要突破點。

　　中小企業智能制造發展情況

　　制造業發展趨勢

　　1.聚焦智能制造遠景目標擘畫發展藍圖

　　制造企業已深刻意識到智能制造是提升核心競爭力的關鍵，并逐步將智能制造細化到企業的戰略舉措中。

　　2.提升設備數字化和網絡化能力，夯實智能制造基礎

　　設備的數字化和網絡化是智能制造的基礎，根據平臺結果分析，截至目前企業設備的數字化水平已有明顯改進，設備數字化率達到50%，完成設備聯網和設備運行數據采集的達到23%，實現設備遠程監控的達到24%，開始探索設備預測性維護的達到14%。

　　3.扎實推進數字化設計，快速應對需求變化

　　數字化設計是實現智能制造的關鍵基礎技術，是制造業提升智能制造能力水平的關鍵方面，目前已從傳統二維設計，轉變為基于知識庫的參數化/模塊化、模型化設計。

　　4.著力推進生產過程智能化，建設智能化車間

　　根據平臺結果分析， 40%的車間可實現作業指導、加工程序、工藝參數等工藝文件的遠程下達，36%的車間部分實現了生產的人、機、料、法、環、測數據采集，12%的車間實現了生產計劃和作業工單的自動排程，23%的車間實現了生產信息的可視化與數據統計，29%的車間實現了設備的信息化管理。

　　5.關注在線質量管控，提升產品品質可靠性

　　質量控制的能力與水平成為衡量企業智能制造能力水平的重要指標和關鍵要素。通過實現工序狀態的在線檢測，借助于數理統計方法的過程控制系統， 把產品的質量控制從“事后檢驗”演變為“事前控制”，做到預防為主，防檢結合，可達到全面質量管理的目的。

　　6.加強集成技術深度應用，消除信息孤島

　　集成技術的應用及效果是企業邁進成熟度三級的關鍵核心，促進企業實現各業務、信息等的互聯與互操作，最終達到信息流、數據流無縫傳遞的狀態。

　　7.提升數據分析利用率，基于模型驅動精準決策和業務優化

　　隨著新一代信息技術的在制造業的深度應用，生產制造過程數據倍增，系統地挖掘分析生產制造數據，將數據轉化為知識、知識轉化為決策，基于數據驅動的制造是實現智能化的必要前提。

　　8.加快智能制造人才培養，支撐產業持續發展

　　未來智能制造人才培養要聚焦專業化、體系化，服務企業內部智能化過程改進工作。