X工程机械公司智能制造能力评价及提升策略思考

本文是一篇项目管理论文，本文构建了X工程机械公司智能制造能力评价指标体系，其中包括13项一级指标，31项二级指标。该评价指标体系的确定在充分结合X工程机械公司特点的基础上，综合了文献研究法、专家调查法等方法，具备较好的代表性与可操作性。
1 绪论 
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
自十八世纪中叶从英国发起第一次工业革命，开启工业文明以来，世界各国制造业迅速发展壮大，逐渐成为国家经济的支柱产业。然而，2007-2009年爆发的环球金融危机冲击了各个国家的制造业，导致制造业面临需求不断萎缩、利润缩减、成本持续上升的困境，此外，制造业市场面临更为复杂多变的环境，各国也在积极寻求改进的方向方法，以期实现转型升级和高质量发展。欧美发达经济体首先认识到制造业空心化的危害，提出推进“再工业化”，德国、美国及日本等国家相继提出“德国工业4.0”、“美国先进制造业计划AMP2.0”等工业制造振兴计划，通过支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新，以期提升制造业的智能化水平，推动制造业向智能制造转型。
改革开放40余年来，我国制造业的发展取得了前所未有的成就，开辟出一条具有中国特色的、新型工业化发展道路。尽管如此，我国制造业与世界先进水平相比，整体仍然处于大而不强的状态，尤其是企业自主创新能力欠缺、产业结构不协调、整体信息化程度偏低、质量效益普遍不佳等问题较为突出，企业转型升级和跨越发展的任务仍然紧迫且艰巨。同时，随着新一代信息技术的发展和产业变革的持续推进，我国加快转变经济发展方式，加快推进制造强国建设，国务院发布的《中国制造2025》这一制造强国十年行动纲领中提出，实现制造强国战略的核心便是智能制造。在《中国制造2025》发布的近十年间，我国制造业的各个领域持续深入实施智能制造，尤其是装备制造业在多个细分领域发展势头强劲，重型机械、港口机械、混凝土机械等装备制造行业达到了世界领先水平。

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1.2 文献综述
1.2.1 智能制造的研究
近年来，伴随着各类科学技术的迅猛发展，工业制造领域和信息技术领域都发生了深刻的变革，作为工业化与信息化高度融合产物的智能制造得到了长足发展，对智能制造的研究引起了越来越多学者的关注，现有研究文献在智能制造的概念框架[1][2]、技术进展[3][4][5]方面开展了大量研究。目前，对于智能制造并没有一个统一的明确定义，但专家学者们对于智能制造涵盖的内容、要实现的目标已经给出了很多种解答。
（1）智能制造内涵的研究
国外的一些工业发达国家对智能制造的研究和布局开始得比较早，首先对智能制造的内涵、智能制造技术以及智能制造系统等开展研究。智能制造这一概念最早是由美国学者P·K·Wright于1988年提出，他在研究中将智能制造的本质解释为制造的智能化。Yan L，Morris K C，Frechette S [6]认为通过在生产制造涉及的相关过程中应用信息技术、通信技术可实现智能制造，并且智能制造能够辅助生产制造企业达成业务目标。智能制造技术研究方面，Thames L，Schaefer D [7]提出智能制造技术包括先进制造技术、信息系统、云计算、物联网、人工智能、数据科学等，但也不局限于这些技术类别。Kohr.D[8]等研究了智能制造在离散制造领域的应用，认为离散型企业在战略与运营方面的复杂性，以及产品品种多样、按单生产、工艺路线繁杂等特点，使得其智能制造涉及的方面更为复杂。
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2 概念界定与理论基础
2.1 基本概念界定
2.1.1 智能制造及智能制造能力
对于智能制造具体定义而言，不同国家或行业领域的侧重点不同，对于智能制造的认知各有不同，因而在定义智能制造上也不完全一致，且具体的实践过程中对智能制造的内涵也未形成统一定论。《国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》中对智能制造进行了概括性描述，表示智能制造是一种先进的生产方式，这种生产方式以先进制造技术和新一代信息技术的深度融合、应用迭代为基础，具有自感知、自决策执行、自调整适应、自学习的特征，存在于包括产品研发、工艺设计、生产制造、运营管理、服务等业务环节在内的产品实现全过程，并且能够实现制造业的质量、效能效益以及柔性的全面提升。智能制造在一定程度了更新了机械制造、自动化制造的相关概念，向着数字化、网络化、智能化进行扩展。
智能制造能力是将智能制造技术所涵盖的信息化技术、工业化技术充分融合，应用到企业的生产制造过程中，从而对各类生产要素进行优化配置和高效利用，推动企业全面实现柔性化、数字化、智能化的目的。由于智能制造本身的复杂性和层次性，聚焦到具体的企业，智能制造能力在关注企业的生产制造水平的同时，还应充分关注企业产品全生命周期涵盖的各类价值创造活动的能力水平。因此，企业的智能制造能力是企业在全面发挥内外部资源优势，创造生产经营的有利条件，保证企业生产经营活动有序运转的情况下，帮助企业逐步迈向智能化生产、智能化管理、智能化服务，实现可持续发展的能力。
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2.2 智能制造能力评价的理论基础
2.2.1 智能制造能力评价理论
智能制造能力评价理论发展已有较长历史，智能制造能力评价研究最初的重点是围绕具体的某一类技术领域，伴随着对智能制造的认识不断加深，智能制造能力评价也由局部视角逐渐到整体视角，由单一方向逐渐到多元化方向。
欧盟的一家管理咨询机构首先提出罗兰贝格理论模型，该模型的提出主要用于帮助欧盟各国开展制造企业水平评价，在第四次工业革命中，分析企业的制造所能达到的水平，也叫“工业4.0就绪度”。罗兰贝格理论模型包括两个评价维度四个评价方面，即工业优秀度、价值网络度和互操作性、互联性、虚拟化、信息透明度。
美国国防部推出的制造成熟度（MRL）主要应用于采办项目的管理，随后又陆续颁布了《制造成熟度等级指南》、《制造成熟度评估手册》和《制造成熟度等级手册》，通过对制造成熟度进行等级划分，实现对装备生产的经济有效性评价。MRL模型共分为10个等级，结合制造管理的维度，划分了9个制造风险主线，并对主线再次细分为多条子线，对应的10个等级，各条子线均进行明确定义，从而构成了MRL与风险领域交叉的评价矩阵，以此对制造成熟度开展评估，并开展采办风险管理。
2016年，我国发布的初版《智能制造能力成熟度模型白皮书》对智能制造进行了解读，白皮书中也阐述了我国智能制造的发展现状与特点，并就实现智能制造所需的核心要素与要求进行解读，从智能和制造的维度，系统地解释了生产、销售、资源要素、系统集成、新兴业态等共10类核心能力，并将10类能力细分成27个能力域，并对能力域由低到高进行顺序，依据能力等级化的标准开展具体评价活动，实现对智能制造水平的量化分析。
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3 X工程机械公司智能制造现状及问题分析 ...................... 16
3.1 X工程机械公司简介 .......................... 16
3.2 X工程机械公司智能制造存在的问题分析 ................................. 18
4 X工程机械公司智能制造能力评价指标体系及评价方法 ............... 22
4.1 现行企业智能制造能力评价指标及方法 ................... 22
4.2 评价指标的选择与指标体系构建 ................................. 26
5 X工程机械公司智能制造能力评价 ........................ 43
5.1 指标权重调查问卷的设计与发放 .......................... 43
5.2 评价指标权重的确定 .......................................... 43
6 X工程机械公司智能制造能力提升策略
6.1 人员保障方面
根据第五章的分析结果，X工程机械公司的员工技能水平、信息化人才配置两项智能制造能力评价二级指标处于集成级水平，这两项二级指标属于X工程机械公司智能制造能力评价的人员要素类指标，因而，在由集成级向优化级、引领级跨越的过程中，要充分发挥人员要素的保障作用。
当前，“中国制造”正加快迈向“中国智造”，产业转型升级深化推进，我国制造业正逐步向工业化和信息化发展程度高的国家靠拢，在“中国智造”的深入推进过程中，同步衍生出各行业领域对于智能制造人才的需求，对于智能制造人才的培养培育也日益受到各界关注。通过多种途径和形式，加大专业领域人才的培养力度，丰富智能制造人才库，对智能制造的发展意义重大。
教育部、人力资源保障部、工信部等部门联合编制的《制造业人才发展规划指南》指出，为实现制造强国的目标，社会各界应广泛参与，全面提高制造业人才队伍的素质，充分发挥人才在制造强国建设中的引领作用。
具体到企业，要实现长远发展同样离不开优秀人才的支撑，在智能制造全面推进的大环境下，企业转型升级更离不开高素质的复合型人才。X工程机械公司的自动化设备设施配置已逐步完善，数字化、网络化、智能化等新兴信息技术的应用已全面开展，工业大数据分析、IOT平台、可视化管理、数字孪生等也在逐步规划实施中，这对公司的人才提出了更高的要求。

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7 结论与展望
7.1 主要研究结论
本文以智能制造、智能制造能力、智能制造能力评价等基本理论为基础，结合X工程机械公司生产经营的特点，构建了X工程机械公司智能制造能力评价指标体系，采用AHP（层次分析）、模糊综合评价法，对X工程机械公司智能制造能力开展应用研究，主要研究结论如下：
（1）构建了X工程机械公司智能制造能力评价指标体系，其中包括13项一级指标，31项二级指标。该评价指标体系的确定在充分结合X工程机械公司特点的基础上，综合了文献研究法、专家调查法等方法，具备较好的代表性与可操作性。
（2）建立了X工程机械公司智能制造能力评价模型，考虑到X工程机械公司智能制造能力评价指标均为定性指标，且难以进行量化处理，本研究分析了常用的几种智能制造能力评价方法之后，最终选择采用AHP（层次分析法）和模糊综合评价法构建X工程机械公司智能制造能力评价模型，模糊综合评价法因其能够量化处理多种定性指标，因此极大地降低了评价过程中主观因素的影响。
（3）根据构建的智能制造能力评价模型，对X工程机械公司开展了智能制造能力评价的应用研究。从评价结果来看，X工程机械公司的智能制造能力达到了集成级的水平，针对评价结果和X工程机械公司未来的智能制造发展路径，也提出了相应的提升策略，但整体研究也存在一些不足之处。例如，X工程机械公司的智能制造能力评价指标体系虽然考虑到智能制造绩效这一影响因素，并将价值效益列为一级指标，但由于离散型制造企业，尤其是工程机械行业企业的订单属性、生产经营特性，其智能制造绩效评估存在难度，而智能制造绩效在一定程度上可以定量反映企业的智能制造水平，因而在智能制造能力评价工作中，可结合企业的智能制造绩效开展综合分析。
参考文献（略）