本文基于SAP在工程机械领域的智能制造实践案例，基于“智能制造能力成熟度模型” 对客户在智能制造方面的实际应用能力等级和发展状况进行评估，帮助企业识别差距、确立目标，并指导SAP项目的下一步业务改进。
工程机械行业是现代化建设、基础设施建设和工业生产中不可或缺的关键领域。它涉及到各种各样的机械设备，用于土木工程、建筑工程、矿山和采石场工程、公共设施建设以及农业和林业领域等，它是经济发展的重要风向标和支柱之一，为行业及企业带来如下收益：
1. 提高劳动生产力：工程机械的使用可以大大提高劳动效率和生产力，完成大规模、高强度的工作任务。
2. 保障工程质量：工程机械的精确性和高效性，可以保障工程项目的质量和进度，减少人为因素对工程造成的不确定性。
3. 降低人力成本：相较于纯人力作业，工程机械的使用可以减少人力资源投入，降低劳动力成本。
4. 促进经济发展：工程机械行业的发展与基础设施建设紧密相关，促进了国民经济的发展和社会的进步。
智能制造能力成熟度模型概要
成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次层层递进不断发展的过程。比较著名的成熟度理论有：软件 能 力 成 熟 度 模 型 （S W - C M M） 、 制 造 成 熟 度 模 型 （M R L） 。不同成熟度模型遵循的方法论是一致的，智能制造能力成熟度模型就是成熟度理论在智能制造领域的应用。
智能制造能力成熟度模型给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，提出了实现智能制造的核心能力及要素、特征和要求，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架，帮助企业识别当前不足，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。
本文遵循《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》中对智能制造系统架构的定义，基于国家最新修订的《智能制造能⼒成熟度模型》，对智能制造内涵和核心要素做了深入剖析, 从生命周期、系统层级、智能功能3个维度统筹考虑，归纳为“智能+制造”2个维度来解释智能制造的核心组成，进一步分解形成设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10大类核心能力要素，并对每一类核心要素分解为域以及五级的成熟度要求。如下图所示：
图1 智能制造能力成熟度要素图
模型架构与能力成熟度矩阵核心内容提炼
智能制造能力成熟度模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成：维度、类和域是“智能+制造”两个维度的展开，是对智能制造核心能力要素的分解；等级是类和域在不同阶段水平的表现，成熟度要求是对类和域在不同等级下的特征描述。智能制造能力成熟度矩阵是模型架构的具体实例，涵盖了智能制造能力成熟度模型所涉及的核心内容，是模型组成部件的展现。
根据“智能+制造”两个核心维度，分解为设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10大类能力以及细化的27个要素域，对每个域进行分级，每一级别对应相应的要求，构成智能制造能力成熟度矩阵，模型架构与能力成熟度矩阵的关系如图2所示。
图2 模型架构与能力成熟度矩阵关系图
等级定义了智能制造的阶段水平，描述了一个组织逐步向智能制造最终愿景迈进的路径，代表了当前实施智能制造的程度，同时也是智能制造评估活动的结果。智能制造能力成熟度模型共分为以下5个等级，如图3示
图3 智能制造能力成熟度等级
成熟度要求描述了为实现域的特征而应满足的各种条件，是判定企业是否实现该级别的依据。每个域下分不同级别的成熟度要求，其中对制造维及资源要素的要求是从1级到5级，对互联互通和系统集成的要求是从3级到5级，对信息融合的要求从4级到5级，对新兴业态的要求只有第5级。
工程机械行业具有以下特点
一是产品多样性。工程机械包括挖掘机、装载机、压路机等众多种类，每种机械都有不同的规格和功能，以适应不同施工场景的需求。
二是生产过程复杂性。工程机械的制造过程涉及机械结构设计、动力系统搭建、电子控制等多个领域，需要综合运用机械、电子、液压、传动等技术，增加了制造难度和复杂性。
三是市场需求波动性大。工程机械需求与经济形势和基础设施建设相关，市场需求波动性大，需要企业具备快速响应能力。
四是售后服务重要性。工程机械使用时间长、工作环境复杂，售后服务对用户至关重要，包括维护、保养、零配件供应等方面。这些特点影响着工程机械行业的发展和竞争格局。
工程机械行业面临的挑战和机遇
工程机械行业在应对挑战的同时，也面临着广阔的市场前景和技术进步的机遇。
挑战
一是市场竞争激烈，产品同质化问题突出，企业需要不断创新与差异化竞争。
二是环保和节能要求日益严格，企业需要推动技术升级和绿色发展。
三是全球供应链压力增加，企业需要应对原材料价格波动、物流成本等变化。
机遇
一是国内依赖，国内基础设施建设需求依然巨大，市场潜力待国内发展走向。
二是海外机会，“一带一路”等国家发展战略为工程机械行业带来更多合作机会。
三是智能化和数字化趋势带来创新空间，企业可以借助新技术提升产品性能和服务水平，实现转型升级。
某工程机械企业SAP 智能制造方案企业应用回访
依托智能制造能力成熟度的方法，我们在客户生产基地做了系统化调研与回访工作。
客户在制造管理类上存在诸多基础管理层面的问题，根据制造业管理的特点，从决策与管理、核心业务管理和基础管理等三个层面整理、总结了多个方面的问题。如下表。
表1 调研与访谈的问题与总结
针对某企业智能制造能力评估
根据智能制造能力成熟度的要求，按照每个评价域的评价依据要求，把客户的各个方面现状与制造维及资源要素、互联互通和系统集成要求、信息融合要求和新兴业态等做了对照匹配。
表2 智能制造能力成熟度评价模型 2.0
根据这个总体认知和各企业和行业协会的公开数据，从数字化战略、数字化运营、数字化分析能力、数字化核心技术、数据治理、数字化组织和人才等多个维度做了综合分析。
在调研过程中可以很明显地看到目标客户与行业领先企业在数字化方面地差距，目标客户的数字化总体水平处在“智能制造集成级向优化级”的发展阶段，总体数字化水平处于数字化加速阶段和走向成熟的阶段。
通过此次回访，针对SAP助力企业智能制造能力中的作用和优势双方做了总结
1. 定量总结：
上线后回访年份比过往一年指标达成情况：库存周转天数由原来的平均50多天，下降至20天；生产计划达成率由原来的20%左右，提升到55%；制造周期（小时）由原来的90天左右，下降至60天；早期故障率（250H）由40%左右，下降至39%；工缴费由原来的80%多，下降至70%。
2. 定性总结：
首先，SAP提供全面的智能制造管理解决方案，帮助企业实现了制造执行过程的数字化转型，优化了与物流和库存的衔接，提高了整体制造效率和准确性。
其次，SAP的智能制造解决方案此次的应用，帮助了企业实时监控和分析生产过程中的数据，提高生产线的可视性和灵活性，实现了精益生产和质量控制。
此外，双方针对SAP的AI技术可以提供智能的数据分析和预测能力进行了探讨，预期选用SAP的AI帮助企业实时监控设备状况、预测故障，可进行维修计划的优化，提高设备的可靠性和效率。
最重要的是，企业选用SAP的制造执行解决方案开始进行数据分析和工厂报表的展现，已帮助企业进行业务洞察和决策支持，推动企业的智能化升级。
3. 改进与提升建议：
人员管理流程改进：增加工序/设备操作资格证确认，确保作业人员合规;
设备/模具/刀具管理改进：增加设备关键参数跟踪监控点，及时发现质量异常风险; 优化设备维修保养管理流程，降低设备停机异常风险
现场物料管理改进：优化现场物料拉动，提升配送效率，降低现场库存;优化物料防错和追溯，提升产品质量管控能力
工艺过程改进：实现工艺参数自动下发，提升作业效率，降低错误风险;优化工序过程管理，及时产出报工，提升车间作业透明度
质量管理:测试数据采集和分析改善，提升质量改善能力。SPC实时监控产品关键参数改善，提早预判质量异常风险。
从以上的回访和总结，我们不难看出SAP在企业智能制造场景的应用主要包括生产计划、设备管理、供应链优化等诸多方面。通过SAP的解决方案，该工程机械企业实现了生产计划的协同向智能化稳步迈进，同时实现了设备管理的优化以及供应链管理的实时监控。SAP智能制造方案通过集成各类数据，能够提供准确的生产计划与调度，帮助企业在生产过程中提高效率和资源利用率，并支持设备的预测性维护和故障管理，以减少停机时间。总之，通过SAP智能制造方案在企业的深入应用，辅助企业在诸多制造场景提高生产效率、降低成本并优化供应链管理，未来也夯实了企业走向自动化、智慧化等的实践基础。
李枝国 (Gary Li) 业务架构师