1、 1 工業工業互聯網成熟度互聯網成熟度評估評估 白皮書白皮書 (1.0(1.0 版版) ) 工業互聯網產業聯盟（AII） 2017 年 7 月 3 前前 言言 “工業互聯網”概念自提出以來，在全球范圍內迅速得到認可，并成為工業企業特別是制造企業進行新一代科技變革和業務創新的重要利器。過去兩三年里，我國企業不斷加快工業互聯網的探索和實踐，使之逐漸發展為重要的基礎設施、關鍵的生產要素和持續的價值源泉。 作為政府主管部門推進我國工業互聯網建設的重要窗口，工業互聯網產業聯盟（AII）積極開展工業互聯網需求和產業研究，于 2016 年年中啟動了工業互聯網成熟度評估模型制定工作，經過半年多的努力，形成了工

2、業互聯網成熟度評估白皮書（1.0） 成果。本白皮書遵循工業互聯網體系架構 （版本 1.0） 的主體思路， 提出了互聯互通、 綜合集成、數據分析利用三大核心要素，并分別面向離散型和流程型制造企業提煉總結了 11 個和 10 個關鍵能力，制定了一套相對完整的評估模型和評估指標。目前該模型已經展開了在線評估驗證，已有幾十家企業參與其中，本白皮書也對當前獲得的評估數據進行了詳細分析和論述。 本白皮書旨在為企業提供一套評價自身實踐的方法論，為企業找到工業互聯網實施中的主要問題、改進方向和建設路徑；為聯盟各項工作及我國工業互聯網的技術創新、應用實踐提供參考和借鑒；為科研機構和政府主管部門提供有效 4 的數

3、據支撐和決策依據。與此同時，業界各方力量的應用和反饋也將不斷促進聯盟修正該方法論中存在的問題，為工業互聯網發展提供更科學更準確的指導。 在本白皮書成果形成過程中，聯盟面向內部成員和全社會進行了大量實際調研和在線評估問卷調查，中國電信、中興通訊、 中國移動、 中國聯通、 北京機械工業自動化研究所、北京簡易科技、上海禪月建筑科技、上海超算科技、江蘇通鼎互聯、天津沃克斯科技、安徽普奧云等信息通信企業，博世、 中聯重科、 威派格、 上海儀電、 重慶盟訊電子、 艾默生、深圳萬全智能技術、山東京博石油化工、中煤陜西榆林能源化工、中石油新疆油田、廣東南國藥業、紅塔煙草、河鋼股份、寶鋼工業爐工程、上海寶鋼節能

4、環保等工業企業，北京航空航天大學、上海交通大學等教育研究機構對評估模型和指標體系的制定積極建言獻策，并主動參與了在線評估問卷調查和模型驗證，為本白皮書的撰寫提供了重要參考和寶貴意見，在此一并感謝！ 5 目目 錄錄 一、工業互聯網成熟度評估提出的原因. 7 （一）工業互聯網應用浪潮來襲. 7 （二）聯盟需構建先導性的標準化模型. 7 （三）為企業提供一個便利的自我評價工具. 8 （四）為政產研用搭建一個持續透明的信息窗口. 8 二、工業互聯網成熟度評估模型. 9 （一）評估模型的架構. 9 1、三大核心要素. 9 2、兩大目標對象. 10 3、十三個關鍵能力和能力等級. 11 （二）評估模型的指

5、標體系. 19 1、具體指標. 19 2、權重設置. 21 三、工業互聯網成熟度評估模型的應用和試評估. 23 （一）應用方法. 23 1、指標量化采集. 23 2、實時結果計算. 23 3、對應星級評定. 24 （二）試評估結果分析. 25 1、工業互聯網成熟度總體能力水平. 25 2、工業互聯網成熟度單項能力水平. 27 3、離散型與流程型行業成熟度比較. 28 四、下一步落地與實踐. 30 （一）動態優化評估指標和評估問卷. 30 （二）推進在線評估服務平臺建設. 31 （三）提供評估診斷和咨詢服務. 32 （四）公開發布成熟度評估報告. 32 附件 1：術語和縮略語. 33 附件 2：

6、國內外相關成熟度評估理論研究. 35 參考文獻. 39 6 圖圖 表表 目目 錄錄 圖表 1 工業互聯網成熟度評估三大核心要素 . 10 圖表 2 工業互聯網成熟度評估的關鍵能力 . 11 圖表 3 智能設備聯網能力等級 . 12 圖表 4 信息網絡設施能力等級 . 12 圖表 5 生產資源連接能力等級 . 13 圖表 6 橫向集成能力等級 . 13 圖表 7 縱向集成能力等級 . 14 圖表 8 端到端集成能力等級（離散） . 15 圖表 9 端到端集成能力等級（流程） . 15 圖表 10 運營智能決策能力等級 . 16 圖表 11 產品生命周期優化能力等級 . 16 圖表 12 生產智能

7、管理能力等級 . 17 圖表 13 供應鏈優化能力等級 . 17 圖表 14 網絡化協同能力等級 . 18 圖表 15 能耗與安全管理優化能力等級 . 18 圖表 16 服務化延伸能力等級 . 19 圖表 17 離散行業工業互聯網成熟度評估指標體系 . 20 圖表 18 流程行業工業互聯網成熟度評估指標體系 . 20 圖表 19 權重設置的思路和修正方法 . 22 圖表 20 二級指標和三級指標的權重設置 . 22 圖表 21 定量指標和定性指標的量化采集及打分原則 . 23 圖表 22 單項能力評估分值和星級對應原則 . 24 圖表 23 總體能力評估分值和星級對應原則 . 25 圖表 24

8、 工業互聯網成熟度總體能力試評估結果 . 26 圖表 25 工業互聯網成熟度總體能力星級分布 . 26 圖表 26 工業互聯網成熟度單項能力試評估結果 . 28 圖表 27 離散型和流程型成熟度總體能力星級分布 . 29 圖表 28 離散型和流程型成熟度單項能力星級分布 . 30 圖表 29 權重配置動態變化示意 . 31 圖表 30 軟件能力成熟度模型（CMM）的五個梯度 . 35 圖表 31 德國 VDMA 工業 4.0 成熟度評測模型 . 36 圖表 32 美國 NIST 企業 MBE 能力評估模型 . 37 圖表 33 我國 CESI 智能制造能力等級矩陣 . 38 7 一、 工業互聯

9、網成熟度評估提出的原因 （一一）工業工業互聯網互聯網應用應用浪潮來襲浪潮來襲 隨著工業互聯網概念興起，美德先導應用不斷涌現，目前德國工業 4.0 平臺已有 140 多個應用案例，美國 IIC 有接近 50 個應用案例，主要聚焦在生產管理優化、物流倉儲優化、 質量管理優化、 產線柔性部署、 產品服務價值化等領域。與此同時，我國產業界也加快了面向各類場景的工業互聯網應用探索。2016 年，工信部相關部門組織實施了 10 個工業互聯網試點示范項目，AII 聯盟也評選出了首批 12 個工業互聯網優秀案例。然而，目前我國工業互聯網應用與發達國家相比還存在總體發展水平較低、行業間企業間基礎差異較大、大規模

10、推廣難度巨大、缺乏工業互聯網評估體系和實施指南等問題。 （二二）聯盟需構建先導性的標準化模型聯盟需構建先導性的標準化模型 從國內外已有的主要成熟度模型來看，德國構建了工業4.0 成熟度評級模型， 但因兩國發展基礎不同， 建設水平不同，并不能直接用于我國工業互聯網成熟度評估。AII 聯盟作為推進我國工業互聯網政產學研用協同發展的公共平臺，需要率先開展研究，針對我國自身特點，制定一套評估模型和方法，推進工業互聯網理論與實踐。 8 （三三）為企業提供一個便利的自我評價工具為企業提供一個便利的自我評價工具 當前產業界對工業互聯網的理解不統一，企業對自身工業互聯網發展的定位、現狀和發展路徑不明確，缺乏一

11、致的方法論來評判具體實踐。聯盟希望通過工業互聯網成熟度評估體系的制定助力企業了解自身建設水平，發現存在的問題，并獲取相關的診斷建議。該評估模型并不是為了創造一套復雜的理論，而是希望以提供互聯網服務的方式為企業提供一個便利的自我評價工具。 （四四）為為政產研政產研用用搭建一個搭建一個持續持續透明的信息透明的信息窗口窗口 工業互聯網成熟度評估模型的制定并不是一蹴而就的，當前的 1.0 版本主要是結合現階段工業互聯網發展的特點和先進實踐而得出的，將來還有持續發展、反復迭代的過程，需要借助產業界各類主體的意見和建議深化模型，并結合企業對模型的應用結果和反饋，不斷更替或補充更符合不同階段實際情況的評估因

12、素，不斷修正完善評估指標、權重和評估問卷設置等。這個過程不僅能助力政府部門了解我國工業互聯網的最佳實踐，也能幫助應用企業和解決方案服務商建立透明的信息窗口，促進產學研結合。 9 二、二、 工業互聯網成熟度評估模型 （一一）評估）評估模型模型的的架構架構 1、三大核心要素三大核心要素 遵循遵循工業工業互聯網體系架構互聯網體系架構（版本（版本 1.0） 的的主體思路主體思路。 工業互聯網的核心是基于全面互聯而形成數據驅動的智能，基于工業互聯網的網絡、數據與安全，將構建面向工業智能化發展的三大優化閉環，即面向機器設備運行優化的閉環、面向生產運營優化的閉環、面向企業協同、用戶交互與產品服務優化的閉環。

13、三大閉環并不是簡單割裂的關系，而是環環相扣、互相貫穿，機器設備的互聯互通、生產運營系統的綜合集成，為企業協同、用戶交互所需的數據流動和協作奠定了良好的基礎。 基于上述體系架構的思想，本本模型模型將工業互聯網成熟度將工業互聯網成熟度評估的評估的 3 大大核心核心要素歸納為互聯互通、綜合集成、數據分析要素歸納為互聯互通、綜合集成、數據分析利用利用 （如圖表 1 所示） 。 互聯互通互聯互通是指企業內部或企業內外部之間的人與人、人與機器、機器與機器、機器與產線、產線與產線、以及服務與服務等之間的網絡互聯和信息互通。綜綜合集成合集成是指企業內部或企業內外部之間通過數據庫集成、點對點集成、數據總線的集成

14、、面向服務的集成等多種模式，實現產品設計研發、生產運營管理、生產控制執行、產品銷 10 售服務等各個環節對應系統的互集成互操作。數據分析數據分析利用利用是企業基于互聯互通、綜合集成所匯聚的各類數據，進行數據分析和深度挖掘， 對企業智能化決策與生產、 網絡化協同、服務化轉型等提供支撐和土壤。 圖表 1 工業互聯網成熟度評估三大核心要素 2、兩大目標、兩大目標對象對象 本評估模型主要面向離散型和流程型制造企業，在構建評估體系時著重考慮了兩者不同的行業特性。在互聯互通環節，離散行業生產現場設備中機床、機器人、傳感器等占主導，而流程行業中以工藝設備、閥門、儀器儀表設備等占主導。在綜合集成環節，離散和流

15、程行業除具備現場層、車間層、企業層縱向集成等共同特性外，離散行業對產品設計研發系統建設與集成有較高的要求，而流程行業側重于工藝設計、能源安全管理等方面。在數據分析利用環節，離散行業基于大數據進行新業務和新模式創新主要體現在產品遠程 11 運維、個性化定制、網絡化協同等方面，流程行業則主要體現在供應鏈優化、能耗與安全管理優化等方面。 3、十三個關鍵能力十三個關鍵能力和和能力等級能力等級 通過對三大核心要素通過對三大核心要素現階段現階段發展發展所需具備所需具備的關鍵能力的關鍵能力進行深入研究進行深入研究， 本著化繁為簡、 去粗取精、 求同存異的原則，本模型提取了 13 個關鍵能力， 其中面向離散行

16、業的有 11 個，面向流程行業的有 10 個（如圖表 2 所示） 。 圖表 2 工業互聯網成熟度評估的關鍵能力 參照 CMM 理論思路 （在附件 2 中有詳細介紹） ， 本模型對 13 個關鍵能力分別給出了相應的能力等級， 等級越高， 表示能力越強。 12 （1）互聯互通互聯互通要素要素：智能：智能設備設備聯網聯網 智能設備聯網是指生產現場的生產設備、產線和工藝裝置、工業機器人、傳感設備等數字化物理實體通過標準通信接口、協議轉換等方式將數據上傳至車間層、企業層管理系統或監控系統。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 數字化設備處于孤立狀態，僅有不到20%的設備實現了數據信息采集與上傳

17、數字化設備處于聯網改造的初 級 階 段 ， 21%-40%的設備實現了數據信息采集與上傳 數字化設備開始進入規?；摼W建設或改造，41%-60%的設備實現了數據信息采集與上傳 大部分數字化設備實現了聯網 建 設 或 改造，較大規模實現了數據信息采集與上傳 數字化設備聯網建設或改造基本完成，全面實現了生產現場數據信息采集與上傳 圖表 3 智能設備聯網能力等級 （2）互聯互通互聯互通要素：信息網絡要素：信息網絡設施設施 信息網絡設施是指企業通過全面的 IT 網絡和 OT 網絡（涉及現場總線、工業以太網、無線網等）建設、靈活的信息系統架構以及完善的信息安全機制建立等為制造企業構建良好的網絡互通和信息

18、互聯基礎設施。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 規劃或開始建設期，尚未構建信息網絡設施和信息安全機制 初 級 建 設 階段，部分辦公和生產區域實現了網絡覆蓋和信息交互，無安全管理機制 實現了一定規模的網絡設施覆蓋和信息交互，有安全管理和防范機制 大部分辦公和生產區域實現了網絡設施覆蓋和信息系統統一架構，管理手段和災備措施健全 信息網絡設施全面建成，信息系統云端統一部署完成，已通過信息安全認證 圖表 4 信息網絡設施能力等級 13 （3）互聯互通互聯互通要素：生產資源要素：生產資源連接連接（離散）（離散） 生產資源連接是指生產現場的人與機器、機器與機器之間通過電腦、 移動交互界面、

19、互聯網、 AR （增強現實） 與 VR（虛擬現實）技術等手段實現互連接、互感知、互操作。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 人機之間、機器之間沒有信息交換和通訊 人機之間利用電腦連接、機器之間有總線連接 人對機器實現了 分 布 式 監控，機器之間有工業以太網接口 利 用 手 機 和pad 移動端作為人機交互界面，機器可以直接連上互聯網 AR 和 VR 技術用于生產過程人機交互，機器之間可通過網絡服務互相訪問 圖表 5 生產資源連接能力等級 （4）綜合集成：橫向集成綜合集成：橫向集成 橫向集成主要實現企業與企業之間、企業與售出產品（客戶）之間的協同，將企業內部的業務信息向企業以外的供應

20、商、經銷商、用戶進行延伸，實現企業與產業鏈上下游之間的集成。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 企業與產業鏈上下游沒有數據共享與交互協作 企業與產業鏈上下游數據共享與交互協作次數非常有限 基于人工拷貝、郵件等方式進行日常數據共享與交互協作 基于 http 調用、java 遠程調用或 web services 等方式進行數據共享與交互協作 基于統一的數據處理平臺進行實時共享與交互協作 圖表 6 橫向集成能力等級 14 （5）綜合集成：縱向集成綜合集成：縱向集成 縱向集成主要解決企業內部的集成，即解決信息孤島的問題，實現現場層、車間層、企業層等所有層次，研發、生產、銷售等所有環節的信息無

21、縫鏈接，包括一個環節上的集成（如研發設計內部信息集成） ，也包括跨環節集成（如研發和制造環節的集成） 。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 設備層、車間層和企業管理層之間無數據傳輸和共享 企業內部各層級之間數據傳輸和共享程度非常有限 基于人工拷貝、郵件等方式進行日常數據傳輸和共享 采 用 文 件 傳輸、共享數據庫、 數據接口、消息隊列等方式進行自動數據傳輸和共享 采用統一數據模型框架構建企業級共享服務平臺 圖表 7 縱向集成能力等級 （6）綜合集成：端到端集成綜合集成：端到端集成 端對端集成是指貫穿整個價值鏈的工程化數字集成，在所有終端（點）數字化的前提下實現企業內部、企業之間基于價

22、值鏈的一種整合，目前各界對端到端集成有不同的理解，本模型中主要是指基于模型的數字化工程（MBD）和基于模型的企業（MBE）/虛擬企業構建。 15 離散行業能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未開展基于MBD 技術的產品定義工作 以 MBD 為核心的產品和工藝設計工作處于試點或局部應用階段 三維數字化模型已經貫穿于整個產品數字化制造過程中，并開始構建 MBE 先進制造體系 MBD 模型可以在產品制造環節順暢流通和直接重用，實現基于模型的制造（MBM） MBD 模型以及相關數據在企業內外能夠順暢流通、可直接重用，支撐企業實現跨供應鏈的產品生 命 周 期 的MBE 業務 圖表 8 端到端

23、集成能力等級（離散） 流程行業能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，尚未建立模型庫 開始嘗試建立工廠、生產車間、生產單元、工作站和生產裝置等多個層次的仿真模型 工廠、生產車間、生產單元、工作站和生產裝置等多個層次的仿真模型基本建立完成 在虛擬企業中建立起了各層次仿真的信息交互，并能和現實場景進行實時映射 圖表 9 端到端集成能力等級（流程） （7）數據分析數據分析利用利用：運營智能決策運營智能決策 運營智能決策是指通過企業數據庫、模型庫和知識庫的建立，將行業領域專家水平的知識與經驗積累固化到計算機系統中，進而充分應用人類專家的知識和解決問題的方法來幫助企業解決在運營

24、管理中遇到的復雜的決策問題。能力等級如下： 16 L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，尚未建立決策支持模型庫和知識庫 建立了決策支持系統的基礎關鍵數據庫，即用于檢索問題可能解決方案的模型庫和知識庫 建立了決策支持系統，在模型和知識管理的基礎上，增加 了 專 家 系統，數據挖掘技術、知識發現技術 建 立 了 基 于Web 的智能決策支持系統，充分調用企業內部、外部的數據資源，輔助決策 圖表 10 運營智能決策能力等級 （8）數據分析數據分析利用利用：產品生命周期優化（離散）產品生命周期優化（離散） 產品全生命周期優化是指從客戶對產品的需求開始，從產品設計到產品淘汰報廢的全部生命歷程

25、中，企業通過各環節數據的采集、分析、建模、仿真、反饋等預測產品生產可行性、實時跟蹤產品質量、有效進行產品功能和性能創新。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，嘗試建立產品全生命周期數據庫 建立了產品設計、原材料、生產、在制品和產品服務/維護數據的一體化數據庫 對數據進行處理和分析，實現可追溯的產品譜系，實現后端數據向前端數據的及時反饋 基于數據反饋結果在設計階段進行產品優化，進行從設計到生產可行性的預測和優化 圖表 11 產品生命周期優化能力等級 （9）數據數據分析利用：生產智能管理（分析利用：生產智能管理（流程流程） 生產智能管理是指在產品工藝設計、原料生產轉化、

26、生產裝置運行的過程中，企業通過各環節數據的采集、分析、建模、仿真、反饋等預測加工工藝的可行性、實時監控與追 17 溯生產過程、實現異常工況提前診斷與自愈控制。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，嘗試建立生產過程數據庫 已經采集整合了裝置運行數據、工藝數據和環境數據 對數據進行處理和分析，提前驗證生產過程的可行性、實現生產過程實時監控與追溯 基于數據反饋結果在設計階段進行工藝優化、生產過程優化和生產設備遠程診斷維護服務 圖表 12 生產智能管理能力等級 （10）數據分析數據分析利用利用：供應鏈優化：供應鏈優化 供應鏈優化是指對供應鏈上游物料流轉數據、供應鏈下游客戶需

27、求數據（包括個性化需求）進行采集和分析，并將分析結果及時反饋給供應鏈上游企業，實現供應鏈上下游數據共享和反饋協作。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，嘗試建立供應鏈上下游數據庫 已經采集整合了上游物料流轉數據和下游客戶需求數據 對采集數據進行 處 理 和 分析，使得企業內部物料供應管理實現了有效協同 基于數據分析結果實現了生產與供應計劃的無縫對接，實現了與上游企業的及時數據共享與反饋協作 圖表 13 供應鏈優化能力等級 （11）數據分析數據分析利用利用：網絡化協同（離散）：網絡化協同（離散） 網絡化協同是指基于網絡協同平臺，將訂單信息、設計任務、制造任務等分配給不

28、同地域、不同規模的企業，將社 18 會分散的資源、制造能力在網絡平臺進行集聚共享，形成網絡化協同的組織模式。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，尚未實現 企業內部不同部門之間、不同工廠之間實現了本地協同設計和制造 企業內部不同部門之間、不同工廠之間實現了跨區域的網絡化設計和制造 企業內部與外部企業間實現了跨區域的網絡化設計和制造 圖表 14 網絡化協同能力等級 （12）數據分析數據分析利用利用：能耗與安全管理優化（流程）：能耗與安全管理優化（流程） 能耗與安全管理優化是指通過現場各種儀器儀表、傳感器等采集和上傳能耗數據、環境數據等，然后基于大量實時和歷史數據的分析

29、優化能耗效率、降低安全生產事故概率。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，采集了少量能耗數據、環境數據 能夠通過現場各種檢測儀表或傳感器，采集絕大部分能耗數據、環境數據 基于統一平臺整合了實時和歷史數據，對數據進行處理和分析 基于數據挖掘反饋結果優化能耗和安全管理 圖表 15 能耗與安全管理優化能力等級 （13）數據數據分析利用：分析利用：服務化服務化延伸延伸 服務化延伸主要指通過自建或利用第三方統一云平臺，整合企業設備、產線、生產、經營、產品以及企業內外部價值鏈上各類數據，并基于大數據建模分析提供數據增值服務，如產品遠程運維等，且正在形成或已經按照一定的商業模式

30、19 來經營。能力等級如下： L1 L2 L3 L4 L5 尚未規劃 開始規劃，尚未實現 對企業內部數據構建了統一的工業數據平臺，并基于數據分析挖掘提供新型工業應用服務 對企業內部和外部數據構建了統一的工業數據平臺，并基于數據分析挖掘提供新型工業應用服務 已形成商業模式，且開始產生收益 圖表 16 服務化延伸能力等級 （二二）評估模型的指標）評估模型的指標體系體系 1、具體指標、具體指標 堅持易評估堅持易評估可量化的可量化的構建構建原則原則。為便于工業互聯網成熟度評估體系的快速應用推廣，在選擇評估指標時既要避免指標信息遺漏，又不能過于繁瑣，需要從廣度和深度兩方面進行平衡。 工業互聯網成熟度模型

31、采用三層指標評估體系， 3 大核心要素、13 個核心能力分別作為一級指標、二級指標。三級指標充分考慮了評估的簡單易行，力求突出重點，從近百個評估指標中分別選取了 28 個和 23 個，形成了離散行業和流程行業的評估指標體系。 離散離散行業行業包括包括 3 個一級個一級指標、指標、11 個個二級指標、二級指標、28 個個三三級指標級指標（如圖表 17 所示） ： 20 圖表 17 離散行業工業互聯網成熟度評估指標體系 流程流程行業行業包括包括 3 個一級個一級指標、指標、10 個個二級指標、二級指標、23 個個三三級指標級指標（如圖表 18 所示） ： 圖表 18 流程行業工業互聯網成熟度評估指

32、標體系 在互聯互通要素中，主要評估機床設備、工藝裝置、工業機器人、傳感設備、智能產線等生產要素的聯網能力及網絡、信息和安全基礎設施建設水平。 在綜合集成要素中，主要評估企業從現場層、車間層到 21 企業層的縱向集成能力，企業和供應鏈上下游協同的橫向集成水平，以及基于產品全生命周期、工藝和產線等模型的MBE 構建的端到端集成能力。 在數據分析利用要素中，主要評估企業的數據庫、知識庫建設情況，以及企業基于數據建模、分析和挖掘是否形成了自反饋、自優化、自決策的機制，是否衍生出了創新的業務模式。 2、權重設置、權重設置 權重設置將直接影響企業的評估結果，在整套評估體系中至關重要。本模型主要結合專家法、

33、問卷調查法和試評估結果反向調整法（如圖表 19 所示） ，確定了一級和二級指標的權重。首先，在評估指標體系制定初期，在聯盟內部和全社會廣泛征集業界專家和企業意見；然后，在線上試評估過程中，設置開放題，邀請應答企業選擇其認為最重要的 5 個指標并進行排序。最后，結合收集上來的問卷結果對權重進行調整，主要是為了避免出現少數指標分值很高而決定整體評估結果的情況。 22 圖表 19 權重設置的思路和修正方法 根據專家和企業意見的反饋統計，各三級指標重要性被排在前 5 名的次數相當。說明整體而言，各三級指標的重要性并無明顯差異，即權重配置基本相同，因此本模型對各二級指標下三級指標的權重采取了均值處理。

34、經過三輪修正，確定一級指標和二級指標的權重值如下： 圖表 20 二級指標和三級指標的權重設置 一級指標一級指標 權重權重 二級二級指標指標 離散型企業離散型企業 權重權重 流程型流程型企業企業 權重權重 互聯互通 0.35 智能設備聯網 0.32 智能設備聯網 0.40 信息網絡設施 0.48 信息網絡設施 0.60 生產資源連接 0.20 綜合集成 0.33 橫向集成 0.28 橫向集成 0.32 縱向集成 0.48 縱向集成 0.50 端到端集成 0.24 端到端集成 0.18 數據分析利用 0.32 運營智能決策 0.20 運營智能決策 0.20 產品生命周期優化 0.30 生產智能管理

35、 0.30 供應鏈優化 0.25 供應鏈優化 0.24 網絡化協同 0.15 能耗與安全管理優化 0.16 服務化延伸 0.10 服務化延伸 0.10 23 三、 工業互聯網成熟度評估模型的應用和試評估 （一）應用方法（一）應用方法 1、指標指標量化采集量化采集 依照評估指標體系，本模型設置了對應的評估問卷，問卷題目包括定量和定性兩種，定量指標可以直接采集數值對應不同分值，定性指標通過對不同發展程度給出階段性描述，然后根據企業具體實踐情況對應不同分值。 定量題均設置 5 個層級，定性題設置 3-5 個層級，設置方法主要依據上文中關鍵能力的能力等級。每個層級對應一定的分值，以下各舉一例（如圖表

36、21 所示） 。 圖表 21 定量指標和定性指標的量化采集及打分原則 2、實時、實時結果計算結果計算 各選項均對應 100 分內的不同分值，而且是分值越高越 24 好，因此不需要對指標進行無量綱化處理，可直接應用如下公式中的加權平均模型來計算具體的評價得分情況。 其中， 為工業互聯網建設水平的綜合評價得分， 為第i 個一級指標的權重系數，為第 j 個二級指標的權重系數，第 k 個三級指標的權重系數，為該企業第 k 個三級指標的得分；i= (1m) ，j= (1n) ，k= (1l) 。 當前在線評估網站正在啟動建設中，系統后臺將配置好當前在線評估網站正在啟動建設中，系統后臺將配置好權重和計算模

37、型，企業在進行線上自評后，系統會實時計算權重和計算模型，企業在進行線上自評后，系統會實時計算分值并顯示評估結果分值并顯示評估結果。 3、對應星級評定對應星級評定 評估問卷中每道題的選項設置均依照梯次遞進的思路，一定程度上反映了企業工業互聯網建設的過程。該模型可以對一級指標和二級指標中的單項能力進行評估，也可以對總體能力進行評估，最終評估結果采取星級制。 一級指標和二級指標的單項能力評估分值和星級對應原則如下： 1 星 2 星 3 星 4 星 5 星 一級/二級指標能力 0-20 分 21-40 分 41-60 分 61-80 分 81-100 分 圖表 22 單項能力評估分值和星級對應原則 總

38、體能力評估分值和星級對應時不僅要求總體分值達 25 標，也對單項能力分值設置了門檻，避免了單項能力過于薄弱而總分達標的企業獲取較高星級的情況，如果總體分值達標，但某一單項能力分值未達標，則做降級處理，如 A 企業總體分值達到了 3 星，但其中一個單項能力低于 35 分，則只能評定 2 星。對應原則如下： 1 星 2 星 3 星 4 星 5 星 綜合能力 總體分值 0-20 分 21-40 分 41-60 分 61-80 分 81-100 分 互聯互通能力分值 10 分 30 分 50 分 70 分 綜合集成能力分值 10 分 30 分 50 分 70 分 數據分析利用能力分值 10 分 30

39、分 50 分 70 分 圖表 23 總體能力評估分值和星級對應原則 （二）試評估（二）試評估結果分析結果分析 為了保證該評估模型的適用性和科學性，聯盟上線了在線評估調查問卷簡版，并邀請聯盟成員結合自身實際情況進行問卷填寫，并反饋對問卷的意見和建議。歷時 2 周，聯盟共收到了有效問卷 22 份，其中包括離散型制造企業 12 個，流程型制造企業 10 個， 雖然樣本數量有限， 但也一定程度上代表了當前工業互聯網的建設水平和發展特點，能夠為企業、研究機構、政府部門等提供一定的參考。 1、 工業互聯網工業互聯網成熟度成熟度總體能力總體能力水平水平 基于本成熟度評估模型，22 份有效樣本中，1 星企業

40、1家，2 星企業 5 家，3 星企業 9 家，4 星企業 6 家，5 星企業1 家，其中有 4 家企業因單項能力弱被降級（如圖表 24 所 26 示） 。 圖表 24 工業互聯網成熟度總體能力試評估結果 以上評估結果顯示現階段我國工業互聯網成熟度水平呈現如下特點： N=22 圖表 25 工業互聯網成熟度總體能力星級分布 4.5%的企業的企業工業工業互聯網建設互聯網建設尚未啟動尚未啟動，設備和系統孤島問題明顯，數據采集工作尚未起步，數據價值意識薄弱。 22.7%的的企業工業企業工業互聯網互聯網建設剛剛建設剛剛開始開始， 互聯互通基礎設施具備一定基礎，系統集成工作覆蓋部分環節，數據采集 27 和分

41、析尚處于探索階段。 40.9%的企業工業互聯網建設的企業工業互聯網建設逐步推進逐步推進， 互聯互通能力不斷提升，縱向集成基本完成，端到端集成和橫向集成具備一定基礎，數據采集工作已經啟動。 27.3%的企業的企業工業工業互聯網建設互聯網建設比較比較完善完善， 基礎設施互聯互通和系統集成度較高，數據流已經基本貫通，對新型工業網絡、云計算、大數據等新技術的應用比較廣泛，數據價值挖掘意識較強。 4.5%的企業工業互聯網建設的企業工業互聯網建設水平水平領先領先，基礎設施互聯互通和系統集成度高，企業內部數據流和供應鏈上下游價值流已經全線打通，新技術應用比較成熟，數據價值挖掘比較充分。 2、 工業互聯網工業

42、互聯網成熟度單項成熟度單項能力水平能力水平 就三個核心要素的單項能力成熟度而言，22 份有效樣本反映出的差異比較明顯（如圖表 26 所示） ： 互聯互通互聯互通：成熟度水平比較接近成熟度水平比較接近，86.4%的企業基礎設施互聯互通能力達到了 3-4 星水平，即基礎設施互聯互通已經具備一定基礎，并逐步提升完善。 綜合綜合集成：集成：成熟度成熟度水平水平分布分布均衡，均衡，22.7%的企業仍停留在孤島和個別環節實現集成的狀態， 68.2%的企業達到了 3-4星水平，即縱向集成已部分完成或基本完成，橫向集成和端 28 到端集成處于逐步推進和完善狀態。 數據數據分析利用： 成熟度水平差異分析利用：

43、成熟度水平差異較大較大， 企業的數據價值意識存在較大差距，27.3%的企業低于 2 星，數據采集和分析尚處于未起步和探索前期；30.8%的企業達到 3 星水平，正在推進數據采集工作；30.8%的企業達到 4 星水平，正不斷增強數據分析和價值挖掘能力，9.1%的企業數據分析利用已經處于領先水平。 圖表 26 工業互聯網成熟度單項能力試評估結果 3、 離散離散型與流程型型與流程型行業行業成熟度成熟度比較比較 就總體能力水平來看，離散型和流程型制造在工業互聯網建設方面差異明顯（如圖表 27 所示） 。 離散離散行業工業行業工業互聯網成熟度水平互聯網成熟度水平呈現呈現分化局面分化局面，部分企業基礎非常

44、薄弱，但也有不少先鋒型企業對工業互聯網建設進行了積極探索和實踐， 已經達到了不錯的水平， 特別是在綜合集成和數據分析利用方面已經發展比較成熟。 29 流程流程行業行業工業工業互聯網成熟度互聯網成熟度呈現呈現 “中間“中間高， 兩邊高， 兩邊低” 的低” 的特點特點，60%的企業正在逐步推進，但達到 4-5 星水平的企業較少， 說明流程型企業大多工業互聯網建設基礎較好， 但有待完善和提升，企業對先進技術和應用的探索相對滯后。 圖表 27 離散型和流程型成熟度總體能力星級分布 就單項能力來看，流程行業的互聯互通基礎設施和綜合集成水平方面已經具備比較良好的基礎，幾乎全部達到了 3-4 星水平（如圖表

45、 28 所示） ，而離散行業兩極分化現象明顯，特別是在綜合集成能力方面，部分企業剛剛起步低于 2 星水平，但也有相當一部分已經達到 4-5 星的較高水平。在數據分析利用能力方面，離散行業的探索和實踐更為積極，已經出現了少數達到領先水平的企業。 30 圖表 28 離散型和流程型成熟度單項能力星級分布 四、 下一步落地與實踐 （一）（一） 動態優化評估動態優化評估指標和評估指標和評估問卷問卷 在成熟度模型不斷落地實踐的過程中，會根據獲得的評估統計結果考慮評估指標的新增和取舍，舉例來說，如果絕大多數企業在某一指標上都達到了最高水平，說明該指標已經成為基本能力，無需再評估。如果發現企業在工業互聯網建設

46、方面有新的創新點和新模式，將被作為新指標納入。 權重配置是成熟度模型中的一個重要決定因素，考慮到當前實際發展情況，現階段對數據分析利用要素設定的權重最低，就遠期來看，互聯互通和綜合集成要素作為基礎能力將逐漸完備，權重配比可能會稍有下降，數據分析利用要素的權重會相應上升（如圖表 29 所示） 。 31 圖表 29 權重配置動態變化示意 在試評估階段，評估問卷設置比較簡單，針對每一個三級指標均僅設立了一道問題，因此在數據采集上難免不夠全面，對很多細節性問題的考慮也有所欠缺。下一步聯盟將不斷充實和完善評估問卷，增強評估問卷的普適性，更加細化問題的選項設置，提升評估結果對企業、科研機構和政府部門的指導

47、意義和參考價值。 （二二）推進推進在線評估服務平臺在線評估服務平臺應用應用 當前聯盟已經基本建成工業互聯網評估服務平臺（http:/ ， 平臺面向流程和離散兩類企業免費開放評估服務，企業在完成自評估后可以實時獲取評估結果，對照統計分析了解自身實踐水平和存在差距，也能及時了解業界工業互聯網建設的總體水平和發展方向。評估服務平臺包括業界動態、評估服務、評估結果可視化、評估報告等模塊。 32 （三）（三）提供提供評估診斷和評估診斷和咨詢咨詢服務服務 在評估服務推進過程中，聯盟將不斷加強與業界專家、解決方案商的溝通交流，構建從需求側到供給側的生態體系。在經過一定數量的診斷和咨詢服務驗證后，會將專家診斷

48、經驗和知識固化到評估服務平臺中，當企業參與評估完成后，系統會自動對各項二級指標代表的關鍵能力給出反饋診斷結果和改進建議。 此外， 評估服務平臺將設立診斷服務專區，制造企業和解決方案商可以在該平臺上進行答疑解惑和供需對接。 （四）（四）公開公開發布成熟度評估發布成熟度評估報告報告 工業互聯網成熟度模型除用于評估診斷、改進提升外，其統計分析結果也具備較高的參考價值。聯盟將根據評估服務平臺數據采集結果不定期公開發布我國工業互聯網成熟度水平報告，可以科學地、連續地動態監測我國工業互聯網的建設需求、建設進展和先進性水平，供所有制造企業、研究機構、產業主管部門、解決方案服務商等使用借鑒。 33 附件 1：

49、術語和縮略語 序號序號 詞匯詞匯 定義定義 1 工業互聯網 互聯網和新一代信息技術與工業系統全方位深度融合所形成的產業和應用生態，是工業智能化發展的關鍵綜合信息基礎設施 2 IT 網絡 IT Technology Network，用于連接信息系統與終端的數據通信網絡 3 OT 網絡 Operation Technology Network，用于連接生產現場設備與系統，實現自動控制的工業通訊網絡 4 現場總線 連接智能現場設備和自動化系統的數字式、雙向傳輸、多分支結構的通信網絡 5 工業以太網 基于標準以太網協議，用于工業自動化或過程控制中連接現場設備和系統的通信網絡 6 基于模型的設計（MBD

50、） Model Based Definition，用集成的三維實體模型來表達完整產品定義信息的方法體，它在三維實體模型上附加了產品的尺寸、公差信息，是一種更便于用戶理解且更具效率的產品信息定義方法 7 基于模型的企業（MBE） Model Based Enterprise，采用建模與仿真技術對設計、制造、產品支持的全部技術的和業務的流程進行徹底的改進、無縫的集成以及戰略的管理，利用產品和過程模型來定義、執行、控制和管理企業的全部過程 8 可制造性預測（離散型制造） 在產品設計時能夠對其制造過程進行仿真模擬，驗證設計結構的可生產性，并能基于驗證結果進行從設計到生產可行性的預測、優化和調整 9 可