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。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。

一、 工業互聯網成熟度評估提出的原因

（一）工業互聯網應用浪潮來襲

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）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。

（三）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）為政產研用搭建一個持續透明的信息窗口

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。

二、 工業互聯網成熟度評估模型

（一）評估模型的架構

1、三大核心要素

遵循《工業互聯網體系架構（版本 1.0）》的主體思路。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。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，本模型將工業互聯網成熟度評估的 3 大核心要素歸納為互聯互通、綜合集成、數據分析利用（如圖表 1 所示）。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、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

售服務等各個環節對應系統的互集成互操作。數據分析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1 工業互聯網成熟度評估三大核心要素

2、兩大目標對象

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、十三個關鍵能力和能力等級

通過對三大核心要素現階段發展所需具備的關鍵能力進行深入研究，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，其中面向離散行業的有 11 個，面向流程行業的有 10 個（如圖表 2 所示）。

圖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。

（1）互聯互通要素：智能設備聯網

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：

圖3 智能設備聯網能力等級

（2）互聯互通要素：信息網絡設施

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互聯基礎設施。能力等級如下：

圖4 信息網絡設施能力等級

（3）互聯互通要素：生產資源連接（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、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：

圖5 生產資源連接能力等級

（4）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：

圖6 橫向集成能力等級

（5）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：

圖7 縱向集成能力等級

（6）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。

離散行業能力等級如下：

圖8 端到端集成能力等級（離散）

流程行業能力等級如下：

圖9 端到端集成能力等級（流程）

（7）數據分析利用：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管理中遇到的復雜的決策問題。能力等級如下：

圖10 運營智能決策能力等級

（8）數據分析利用：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：

圖11 產品生命周期優化能力等級

（9）數據分析利用：生產智能管理（流程）

生產智能管理是指在產品工藝設計、原料生產轉化、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：

圖12 生產智能管理能力等級

（10）數據分析利用：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：

圖13 供應鏈優化能力等級

（11）數據分析利用：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同地域、不同規模的企業，將社會分散的資源、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：

圖14 網絡化協同能力等級

（12）數據分析利用：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優化能耗效率、降低安全生產事故概率。能力等級如下：

圖15 能耗與安全管理優化能力等級

（13）數據分析利用：服務化延伸

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來經營。能力等級如下：

圖16 服務化延伸能力等級

（二）評估模型的指標體系

1、具體指標

堅持易評估可量化的構建原則。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。

離散行業包括 3 個一級指標、11 個二級指標、28 個三級指標（如圖表17 所示）：

圖17 離散行業工業互聯網成熟度評估指標體系

流程行業包括 3 個一級指標、10 個二級指標、23 個三級指標（如圖表18 所示）：

圖18 流程行業工業互聯網成熟度評估指標體系

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、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。

圖 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。

經過三輪修正，確定一級指標和二級指標的權重值如下：

圖20 二級指標和三級指標的權重設置

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

1、指標量化采集

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 21 所示）。

圖21定量指標和定性指標的量化采集及打分原則

2、實時結果計算

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。

3、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：

圖22 單項能力評估分值和星級對應原則

總體能力評估分值和星級對應時不僅要求總體分值達標，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：

圖23 總體能力評估分值和星級對應原則

（二）試評估結果分析

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、 工業互聯網成熟度總體能力水平

基于本成熟度評估模型，22 份有效樣本中，1 星企業 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 所示）。

圖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：

圖25工業互聯網成熟度總體能力星級分布

4.5%的企業工業互聯網建設尚未啟動，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%的企業工業互聯網建設剛剛開始，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，數據采集和分析尚處于探索階段。

40.9%的企業工業互聯網建設逐步推進，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%的企業工業互聯網建設比較完善，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水平領先，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。