当前智能制造正在引领制造方式变革与产业升级，并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。世界各国纷纷出台了一系列相关标准，指导、评价、诊断企业的智能制造业务开展，促进产业生态良性循环与健康发展。

我国基于《国家智能制造标准体系建设指南(2015 版)》对智能制造系统架构的定义，推出了智能制造能力成熟度模型(China Manufacturing Maturity Model，以下简称 CMMM)，新加坡经济发展局(以下简称新加坡EDB) 与 TÜV 南德意志集团(以下简称 TÜV 南德)等合作，基于德国工业4.0 参考架构模型推出了工业成熟度指数(Smart Industry Readiness Index，以下简称 SIRI)，作为钢铁行业领头羊，鞍钢集团联合冶金工业规划研究院于 2022年 8 月发布了鞍钢智能制造建设质量评价体系(AnSteel Manufacturing Maturity Model，以下简称 AMMM)。本文对上述三个模型进行了深入探讨，旨在发掘各模型优势，为我国钢铁企业数字化转型提供参考。

CMMM、SIRI、AMMM 比较

(一)模型提出背景

1.CMMM

为有序推进我国智能制造的快速发展、以评促建，2020 年中国电子技术标准化研究院联合相关单位修订了《智能制造能力成熟度模型》，旨在为企业实施智能制造提供指导，帮助企业认清自身所处的发展阶段，达到有针对性地提升和改进智能制造能力的目的。该标准给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标及演进路径，提出了实现智能制造的核心要素、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。

2.SIRI

为使企业对工业 4.0 关键环节有更深入更具体的了解，让企业在转型升级时“有章可依、有秩可序”，2017 年，新加坡 EDB 与 TÜV 南德合作，推出了“新加坡智能工业成熟度指数”，2020 年，世界经济论坛(以下简称 WEF)和新加坡 EDB 携手 TÜV 南德、麦肯锡等，将智能工业成熟度指数 SIRI 这一评估体系推广至全球。

3.AMMM

自 2021 年 4 月《数字鞍钢建设方案》发布以来，鞍钢集团钢铁、数字产业、钒钛、矿业等板块积极响应，迅速开展数字化建设工作。为提升对“数字鞍钢”建设质量的客观评价能力，鞍钢管信部、经研院会同冶金规划院启动了智慧指数—钢铁产业智能制造建设质量评价体系 AMMM 的设计工作，旨在通过智慧指数评价体系摸清各子企业数字化建设客观情况，方便对标找差，实现指数引领效应。智慧指数评价体系设计过程中按照科学性、可测性、系统性、权威性和动态性原则科学选取评价指标，广泛征求子企业意见和建议，不断完善，最终形成了钢铁产业“智慧指数”评价体系，并已经完成了两轮评价，使数字鞍钢建设跑出了加速度。

(二)模型构成

CMMM 模型的核心是一套预定义的、可复制、可定制的能力域 / 子域组合，可以应用于不同生产组织模式、不同行业、不同规模的制造企业。CMMM 由成熟度等级、能力要素和成熟度要求构成，包含 4 个能力要素、12 个能力域及 20 个能力子域(如图 1 所示)，并且模型对每个能力子域进行了详细的成熟度等级要求描述。

图 1 CMMM 模型构成

SIRI 模型包含评估矩阵(以下简称AMS)和优先级矩阵(以下简称 PM)两部分。评估矩阵用于评估每个 SIRI 维(指标)的工业 4.0 成熟度，优先级矩阵用于确定每个 SIRI 维的影响值，即下步改进的优先级。

SIRI模型架构如图2所示，包含流程、技术和组织 3 大核心要素，下设运营、供应链、生命周期、自动化等 8 个重要指标，这 8 个指标又映射到 16 个维。SIRI 基于该 16 个维形成评估矩阵 AMS。SIRI 模型对每个维都有详细的等级要求描述。

图 2 SIRI 模型架构

SIRI 优先级矩阵由四个相关矩阵组成，成本相关度矩阵(以下简称)、KPI相关度矩阵(以下简称)、行业最佳基准值矩阵(以下简称BIC)及影响值结果矩阵。

AMMM 模型包含评价体系和一套打分表。评价体系架构包含指标体系及对每个指标的定义，一级指标主要包含自动化、信息化、数字化、智慧化、保障体系和效益 6 个指标，30 个二级指标(其中 6 个观察指标)，61 个三级指标(其中 11 个观察指标)。具体框架如图3 所示。

图 3 AMMM 模型构成

AMMM 模型的自动化部分、资金保障及效益部分的指标，均为定量指标，每个指标都有计算公式。AMMM 的智慧生产部分，包含了钢铁行业从原料到炼铁、炼钢及热轧、冷轧、硅钢、钢管等几乎所有工序的成熟度等级描述，是体现行业特征的部分。AMMM 的观察指标指企业已经比较关注该指标，但目前尚未计入企业成熟度分数，不同阶段，观察指标可能转换为普通指标。

(三)模型评估方法

CMMM 模型对应的评估方法标准即“GB/T 39117-2020智能制造能力成熟度评估方法”，每个指标都有一个成熟度得分，最后计算出企业总分。SIRI 模型评估包括评估矩阵打分及优先级矩阵打分，评估矩阵根据 SIRI 模型对每个维的成熟度等级描述进行打分，企业没有总分;优先级矩阵用于计算每个维的影响值。AMMM 模型有定性指标也有定量指标，每个指标都有一个成熟度得分，可以计算企业总分。三种模型评估方法比较如表 1 所示。

表 1 三种模型评估方法比较

(四)模型评估结果

CMMM 模型参考《国家智能制造标准体系建设指南》中智能制造系统架构模型，SIRI 评估矩阵及优先级矩阵参考德国工业4.0 参考架构模型，AMMM 模型则参考了CMMM 模型，并结合了钢铁行业特征以及行业中先进企业的案例。各模型结果不尽相同，具有不同的指导意义，具体如表2所示。

表 2 模型评估结果比较

结语

CMMM、SIRI、AMMM 是对企业智能化成熟度的评估模型，但由于参考模型不同，评估指标的设置既有相似之处，也有一定差别，评估方法也不尽相同。

第 一，CMMM 是我国在 2021 年 5月开始实施的一项国家标准，规定了智能制造能力成熟度模型的构成、成熟度等级、能力要素和成熟度要求。该标准适用于制造企业、智能制造系统解决方案供应商和第三方开展智能制造能力的差距识别、方案规划和改进提升，具有权威性和全面性。

第二，SIRI 是由新加坡 EDB 与 TÜV南德机基于工业 4.0 推出的智能工业成熟度指数，并由世界经济论坛及麦肯锡推广至全球。SIRI 指数可以评估企业工业 4.0的成熟度，另外，SIRI 的优先级矩阵，可以帮助企业确定改进指标的优先级，能够帮助企业确定数字化转型的实施路线图，该路线图以那些能带来更大的成本降低与绩效提升，以及缩短与最佳行业基准值的差距的指标为优先改进的指标。

第三，AMMM 是鞍钢集团与冶金规划院合作推出的针对钢铁行业的智能制造能力成熟度评价体系，参考了 CMMM 及行业先进企业的做法，除具备钢铁行业特征外，AMMM 的定量指标，定义了详细的计算公式，具有较好的可操作性，也能够较准确地反映企业智能制造能力成熟度现状，帮助企业摸清家底，确定下步改进目标。

总体来说，CMMM、SIRI、AMMM 三个模型都是衡量企业智能制造能力成熟度的模型，企业可以根据自身特点与需求，选择适合的评价/评估模型，助力企业智能化发展。