当"智能制造"从热词变成企业生存的必答题，无数制造企业站在转型十字路口犹豫：
投入巨大却效果模糊？
技术堆砌却难成体系？
政策扶持如何精准匹配？
CMMM评估的五个阶梯能够给你想要的答案——它不仅是诊断器，更是智能制造成长的导航仪。
智能制造能力成熟度模型（China Manufacturing Maturity Model，简称“CMMM”）， 是由中国电子技术标准化研究院推出的、用于实施智能制造过程改进提升的成熟度评估模型。它像一把精密标尺，清晰衡量着制造企业在迈向智能化征途中所处的位置和努力的方向。这套评估的核心，就在于其科学划分的五个成熟度级别。
企业开始探索智能制造，对相关概念有所了解，初步尝试应用部分智能技术，但缺乏系统化策略与全局视野。或者，企业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（如设计、生产、物流、销售、服务）进行流程化管理。
· 核心特征：单点自动化尝试，暂无全局规划
· 痛点：信息孤岛，数据难流通
· 关键目标： 明确智能化转型方向，开始建设基础信息化系统
· 适合企业：转型起步中的中小型制造企业
企业具备一定的智能制造基础，能对特定环节进行数字化改造，初步实现数据采集与分析，但整体仍处于分散、孤立的状态。或者，企业采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和业务等进行改造和规范，实现单一业务的数据共享。
· 核心特征：关键流程标准化，数据开始采集
· 典型能力：MES覆盖主产线，工艺参数在线监控
· 突破点：建立基础数据流
· 关键目标：实现关键业务数字化、流程规范化，为后续集成打下基础
企业制定了明确的智能制造战略，开始构建集成化的信息系统，实现关键业务流程的数字化协同，资源优化初见成效。或者，企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务间的数据共享，提升整体运营效率。
· 核心特征：OT与IT深度融合，系统间实时交互
· 关键标志：ERP/MES/PLM无缝对接，数字孪生初现
· 价值跃升：全局优化成为可能
· 关键目标：打破信息孤岛，实现端到端的数据集成和业务协同
企业全面推行智能制造，实现跨部门、跨系统的深度集成与数据共享，借助大数据、人工智能等先进技术进行决策支持，运营效率显著提升。或者，企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务的精准预测和优化。
· 核心特征：AI深度参与决策，预测性制造实现
· 技术支撑：大数据分析+机器学习模型
· 核心竞争力：动态优化与自决策
· 关键目标：让数据真正成为生产力，驱动企业高效、柔性、高质量运行
企业达到智能制造的最高境界，实现全价值链的智能优化与创新，具备自我学习、自我调整的智能化生态系统，能在快速变化的市场环境中灵活应变，持续引领行业变革。或者，企业应基于模型持续驱动业务优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式，成为行业内的标杆和引领者。
· 核心特征：重构产业模式，输出行业标准
· 终极形态：C2M柔性制造，跨界生态协同
· 关键目标：实现全面智能化，并具备持续创新和引领行业发展的能力
智能制造不是一蹴而就的飞跃，而是一个循序渐进的过程。CMMM五级成熟度模型如同一张清晰的“航线地图”，指引企业找准定位，看清方向，精准提升自身的智能制造水平。