流程型制造业：智能制造能力成熟度模型构建、体系与落地实践

fly 2026-06-22 次浏览

作者: fly 发布时间:2026-06-22 浏览次数:

现行国家标准《智能制造能力成熟度模型》（GB/T39116-2020，简称CMMM）为通用评估云表提供[智能制造能力成熟度模型]解决方案[免费体验]

摘要

流程型制造业涵盖化工、石油炼化、医药原料药、食品饮料、造纸、冶金、建材等连续化生产行业，具备连续不间断生产、工艺参数强耦合、配方与反应机理驱动、停机损失巨大、安全环保刚性约束等核心特征，与离散制造的单件组装、工序离散逻辑存在本质差异。现行国家标准《智能制造能力成熟度模型》（GB/T39116-2020，简称CMMM）为通用评估框架，但直接套用会出现指标不匹配、权重失真、升级路径失效等问题。本文立足流程工业生产机理，在国标五级成熟度分级基础上，重构适配流程制造专属的七大能力域、25个细分评估子域差异化成熟度模型，厘清各等级核心特征、量化评估指标、实施落地路径，解决流程企业数字化转型无统一标尺、智能化建设盲目投入、安全能耗质量管控数字化脱节等行业痛点，为化工、冶金、医药等流程企业开展自评估、智能工厂申报、分级迭代升级提供标准化专业体系。

一、引言：流程制造智能化评估的行业特殊性与模型研究价值

1.1流程制造与离散制造智能化核心差异

离散制造以零部件装配、多工单离散工序为核心，成熟度评估侧重PLM设计、工单排程、工序追溯、柔性自动化；流程制造是流体、粉体连续反应/混合/精馏生产，全流程受温度、压力、流量、pH、液位、催化剂等数百项实时参数联动约束，生产不可逆、批次质量高度依赖过程稳态，核心诉求集中在连续稳定运行、配方精准管控、能耗物耗最优、安全环保实时监控、全流程工艺机理建模五大维度。二者智能化建设重心差异直接决定成熟度模型不能通用：

1.控制系统底层差异：流程核心是DCS分布式控制系统、SCADA实时采集；离散以PLC单机控制为主；

2.数据特征差异：流程为毫秒级高频时序连续数据；离散为工单、设备状态离散事件数据；

3.管控优先级差异：流程优先安全、环保、能耗、工艺稳态；离散优先交付周期、产能、零部件库存；

4.系统集成难点：流程需打通DCS、MES、LIMS、能源管理EMS、安全SIS、ERP多异构工业协议；离散侧重ERP-MES-PLM单向数据流；

5.智能化价值落点：流程追求参数自适应寻优、预测性停机预警、反应机理数字孪生；离散追求柔性换产、视觉检测、机器人自动化。

1.2通用CMMM模型在流程行业的适配短板

国标GB/T39116-2020通用模型划分10大能力域、27个子域，但面向流程制造存在明显短板：

1.未单独设立工艺机理建模、连续过程控制、安全仪表SIS、能源实时优化、LIMS实验室闭环专属评估域；

2.生产域权重偏低，无法匹配流程制造“生产过程占经营成本70%以上”的行业结构；

3.五级成熟度描述偏向离散工单生产，缺少连续产线启停、批次追溯、配方保密管控、危化品全流程管控等场景标准；

4.无高频时序数据治理、DCS与上层系统双向闭环优化的量化评分规则。

在此背景下，构建专属流程型制造业智能制造成熟度模型，是实现行业转型标准化、评估专业化、建设分层化的核心工具，兼具理论标准化与产业落地双重价值。

二、流程型制造智能制造成熟度模型总体架构设计

2.1模型设计依据

1.基础框架：遵循GB/T39116-2020五级成熟度分级逻辑（规划级L1、规范级L2、集成级L3、优化级L4、引领级L5），等级逐级向上兼容；

2.行业补充标准：融合《流程工业企业数字化转型成熟度模型》（T/CCUA0000-2024）、石化、医药GMP、冶金行业智能工厂建设规范；

3.底层支撑要素：沿用国标人员、技术、资源、制造四大基础评估要素，针对流程行业重新分配权重：制造域63.5%、资源要素18%、互联互通10.5%、人员组织8%。

2.2模型三层核心结构

完整模型由成熟度等级层、七大核心能力域层、25个细分评估子域层三层架构组成，形成“等级-能力域-评估项”三级量化评估体系。

（一）五级成熟度等级层（L1~L5）

统一沿用国标命名，结合连续生产特征重新定义各等级核心定位：

1.L1规划级（基础数字化筹备）：企业具备基础自动化单机，无统一数字化规划，人工记录为主，仅局部仪表采集数据，数据孤岛普遍；核心目标：标准化业务流程、完成自动化基础改造规划。

2.L2规范级（单域数字化落地）：关键工段部署DCS/SCADA，独立上线ERP、LIMS、能源单体系统，单业务数据可追溯；核心目标：实现单一业务数字化规范、建立基础数据标准。

3.L3集成级（全系统互联互通）：DCS-MES-ERP-EMS-SIS-LIMS跨系统打通，全产线实时数据统一中台存储，实现跨业务闭环协同；核心目标：消除数据孤岛，完成工厂级数字化集成。

4.L4优化级（数据驱动智能寻优）：基于时序大数据构建工艺机理模型、能耗预测模型，实现参数自适应调整、设备预测性维护、异常提前预警；核心目标：数据转化为生产知识，实现全流程量化优化。

5.L5引领级（模型驱动产业协同）：全厂数字孪生全覆盖，自主训练行业工艺大模型，产业链上下游原料、生产、仓储、环保协同智能调度，输出行业智能制造标准；核心目标：模式创新、产业链全域智能化引领。

（二）七大流程专属核心能力域（差异化核心创新）

在通用10大能力域基础上裁剪重构，剔除离散制造专属设计域，新增流程工业专属管控域，形成七大核心能力域，覆盖流程企业全价值链：

1.连续生产过程域（最高权重）：DCS过程控制、配方批次管理、工艺参数管控、连续产线稳态运行、批次全链路追溯、SPC过程质量统计；

2.安全环保与危化管控域：SIS安全仪表联锁、VOC/废水废气实时监测、危化品存储转运数字化、安全生产预警闭环、环保合规自动上报；

3.能源与公用工程域（EMS）：水电气蒸汽实时采集、能耗单耗建模、公用工程负荷智能调度、余热回收优化、碳排数据自动核算；

4.资源与智能装备域：反应釜/精馏塔/压缩机等关键动静态设备管理、预测性维护、仪表在线校准、备品备件智能库存；

5.互联互通与数据融合域：DCS/PLC/SCADA多协议采集、工业实时数据中台、时序数据治理、数据标准体系、数字孪生平台；

6.实验室与质量管控域（LIMS）：原料中控化验、过程在线分析、成品全项检测、GMP/ISO质量数字化闭环、异常质量溯源；

7.组织协同与产业链域：数字化人才体系、生产经营一体化决策、上下游原料协同调度、成品智能仓储物流、客户服务数字化。

（三）25个细分评估子域

七大能力域向下拆解25个可落地评估子域，每个子域配套L1~L5五级判定标准、量化打分指标（0/0.5/0.8/1四分制），示例如下：

1.连续生产过程域：DCS实时控制、配方分级权限管理、连续产线启停管控、工艺参数版本管理、批次追溯、在线过程分析；

2.安全环保域：SIS联锁数字化、泄漏在线监测、危化品全流程台账、安全隐患闭环整改、环保数据自动上报；

3.能源域：多介质能耗采集、单耗实时核算、负荷智能调峰、碳足迹数字化；

4.装备域：动设备在线监测、预测性维护、仪表自动校验、备品智能仓储；

5.数据互联互通域：多工业协议适配、实时数据中台、时序数据清洗、数字孪生仿真；

6.LIMS质量域：原料/中控/成品三级化验、质量偏差闭环、合规报告自动生成；

7.组织产业链域：数字化岗位体系、产销一体化调度、供应链协同、智能仓储。

三、五级成熟度分域详细特征与量化判定标准

3.1L1规划级（0~0.2分）：自动化零散，数字化无体系

整体特征

企业以人工纸质记录为主，关键工段仅简易就地仪表，无统一DCS集中控制；ERP仅财务模块上线，生产、安全、能源完全人工统计；无数据标准，无智能化建设专项规划；产线异常依赖现场人工巡检发现，停机、质量波动无数字化记录。

分域核心要求

1.生产过程：无集中控制系统，配方、工艺参数纸质存档，批次追溯仅人工台账；

2.安全环保：SIS联锁为硬件本地控制，无数字化预警，排污数据手工填报；

3.能源：仅总表人工抄表，无分装置、分设备能耗拆分；

4.互联互通：无统一数据采集平台，设备、系统数据完全隔离；

5.组织：无数字化专职团队，智能化建设无年度预算与实施路线图。

3.2L2规范级（0.2~0.4分）：单工段数字化，业务独立闭环

整体特征

主生产装置部署基础DCS系统，关键温度、压力、流量参数本地存储；独立上线单机版MES、LIMS、EMS，各系统独立运行无互通；建立单业务数据标准，可实现单工段批次追溯、单次能耗统计；具备基础超限报警，但报警无自动处置流程。

分域核心要求

1.生产：DCS实现单装置参数监控，配方加密本地存储，单批次纸质+系统双重记录；

2.安全：SIS报警本地弹窗，环保监测设备独立采集，可导出月度合规报表；

3.能源：分装置安装计量仪表，月度核算单耗，无实时负荷调整；

4.数据：具备基础OPC采集工具，但数据仅本地存储，无跨系统流转；

5.短板：系统间数据人工导出导入，异常预警仅提示，无智能分析。

3.3L3集成级（0.4~0.7分）：全厂系统打通，数据全域流通（流程企业主流升级目标）

整体特征

搭建工业实时数据中台，实现DCS、MES、ERP、SIS、LIMS、EMS双向数据互通；全厂生产、安全、能源、质量数据统一可视化大屏；配方、工艺、质量、安全形成端到端数字化闭环；可实现全批次一键追溯、能耗实时对标、安全隐患线上整改闭环。该等级是国内中型流程企业智能工厂认定最低门槛。

关键量化指标

1.关键工艺参数实时采集覆盖率≥95%；

2.DCS与上层业务系统数据互通接口全覆盖；

3.批次全链路追溯时长≤10分钟；

4.安全、环保、质量异常整改闭环率100%线上留痕。

3.4L4优化级（0.7~0.9分）：数据建模驱动全流程智能寻优（标杆流程工厂水平）

整体特征

基于多年高频时序生产数据构建工艺机理+数据融合模型，系统具备自主参数寻优能力；关键动设备实现预测性维护，故障预警准确率≥90%；能耗AI实时调峰，单位产品综合能耗持续自动优化；部署车间级数字孪生，支持工艺仿真、异常模拟；质量偏差自动反向调整DCS控制参数，形成自主优化闭环。

行业典型成效指标

1.产品一次合格率提升8%~15%；

2.设备非计划停机时长下降30%以上；

3.单位产品综合能耗降低5%~12%；

4.工艺参数自动优化替代人工干预比例≥70%。

3.5L5引领级（0.9分以上）：数字模型驱动产业链协同（行业龙头标杆）

整体特征

全厂完整数字孪生虚拟工厂，覆盖原料进厂、反应生产、仓储出库、环保排放全链路；自研适配本行业的工艺大模型，可快速仿真新产品配方、新工艺路线；打通上下游供应商、客户协同平台，实现原料智能配送、成品按需柔性排产；建立行业智能制造标准输出能力，碳管理、安全管控体系数字化达到行业领先水平，可开展跨工厂远程智能调度。

标志性能力

1.新工艺、新产品全数字化仿真试产，减少中试成本60%以上；

2.集团多基地统一智能调度平台，跨厂区产能、能源协同优化；

3.对外输出流程行业智能化解决方案与成熟度评估体系。

四、流程型制造成熟度评估实施方法论

4.1评估全流程（适配GB/T39117-2020评估方法，行业裁剪）

1.范围界定与权重裁剪：区分化工/医药/冶金/食品细分行业，调整七大能力域权重（如危化化工提高安全环保域权重至22%，食品行业提高质量LIMS域权重）；

2.企业自评估：依托成熟度评分量表，各业务部门提供系统部署、数据采集、智能化应用佐证材料；

3.现场正式评估：评估专家核验DCS、数据中台、MES、SIS系统运行日志、批次记录、能耗台账、安全闭环记录等客观证据；

4.加权综合计分：子域得分×能力域权重汇总，判定企业整体成熟度等级；

5.差距分析与提升路线图：针对未达标子域输出分级升级方案，明确L2→L3、L3→L4分阶段改造投入、周期、预期收益。

4.2评估核心数据佐证清单（流程行业专属）

区别于离散制造工单、工装佐证材料，流程企业评估需重点提供：

1.DCS历史曲线存储、OPCUA/Modbus工业协议采集台账；

2.SIS安全联锁报警处置闭环记录、危化品数字化流转台账；

3.EMS分钟级能耗时序数据库、碳排自动核算报表；

4.LIMS原料/中控/成品三级化验原始数据、GMP数字化记录；

5.工艺仿真模型、数字孪生平台仿真案例、预测性维护预警记录。

五、模型应用价值与行业落地场景

5.1企业内部转型规划工具

1.现状诊断：精准定位数字化短板，区分自动化基础薄弱、系统未集成、缺乏智能建模等不同层级问题，避免盲目投资；

2.分阶段建设规划：按成熟度等级制定3~5年智能化升级路线，L1企业优先完善DCS与基础计量，L3企业重点布局时序数据中台与工艺建模；

3.投资收益量化测算：依托各等级能耗、质量、停机率改善指标，测算数字化改造投资回报周期。

5.2行业与政府管理应用

1.地方工信部门智能工厂、数字化车间分级认定标准化评估标尺；

2.化工、医药等高危流程行业数字化安全监管统一评价体系；

3.产业链对标：同行业企业成熟度横向对比，识别头部、追赶、基础型企业分层培育政策。

5.3数字化服务商交付标准

为工业软件厂商（DCS、流程MES、数字孪生、能源管理）提供标准化交付验收指标，杜绝“重硬件、轻数据、无智能闭环”的无效智能化项目。

六、当前模型落地关键挑战与优化对策

6.1核心挑战

1.异构工业系统集成难度高：老旧DCS、SIS设备协议老旧，数据采集成本高，时序数据治理能力不足；

2.工艺机理数据缺失：大量中小企业仅存储短期生产曲线，缺乏长期数据支撑L4级智能建模；

3.复合型人才缺口：同时掌握化工工艺、DCS控制、大数据建模的跨界人才稀缺；

4.安全合规约束严苛：危化行业数据上云、数字孪生仿真存在安全管控合规风险。

6.2针对性优化对策

1.分层建设数据底座：L2级企业采用边缘网关轻量化采集，L3及以上搭建分布式实时时序数据库；

2.建立工艺数据资产管理制度：强制存储至少3年完整生产时序曲线，构建企业工艺知识库；

3.推行“工艺工程师+数字化工程师”联合岗位培养机制；

4.采用本地私有云+边缘计算混合架构，满足危化行业数据不出厂合规要求。

七、结论与展望

流程型制造业智能制造能力成熟度模型以国家标准CMMM五级分级为底层框架，立足连续生产、工艺耦合、安全能耗优先的行业本质，重构七大专属能力域与25项细分评估维度，解决通用模型与流程行业场景不匹配的核心痛点，形成一套可量化、可落地、可分级迭代的标准化评估体系。

对于广大流程制造企业，成熟度模型并非单一评级工具，而是贯穿数字化转型全周期的顶层设计标尺：L1-L2夯实自动化与单业务数字化基础，L3完成全厂系统集成打通数据价值链，L4依托时序数据实现工艺智能优化降本增效，L5依托数字孪生与工艺大模型实现产业链创新引领。

未来，随着流程工业工艺大模型、全流程数字孪生、边缘实时智能控制技术迭代，本模型将持续纳入AI工艺寻优、碳智能管控、危化品数字安全孪生等新兴评估指标，进一步适配绿色制造、安全生产、产业协同等国家战略要求，推动化工、冶金、医药、食品等流程行业智能制造标准化、规模化、高质量转型。

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流程型制造业：智能制造能力成熟度模型构建、体系与落地实践

摘要

一、引言：流程制造智能化评估的行业特殊性与模型研究价值

1.1流程制造与离散制造智能化核心差异

1.2通用CMMM模型在流程行业的适配短板

二、流程型制造智能制造成熟度模型总体架构设计

2.1模型设计依据

2.2模型三层核心结构

（一）五级成熟度等级层（L1~L5）

（二）七大流程专属核心能力域（差异化核心创新）

（三）25个细分评估子域

三、五级成熟度分域详细特征与量化判定标准

3.1L1规划级（0~0.2分）：自动化零散，数字化无体系

3.2L2规范级（0.2~0.4分）：单工段数字化，业务独立闭环

3.3L3集成级（0.4~0.7分）：全厂系统打通，数据全域流通（流程企业主流升级目标）

3.4L4优化级（0.7~0.9分）：数据建模驱动全流程智能寻优（标杆流程工厂水平）

3.5L5引领级（0.9分以上）：数字模型驱动产业链协同（行业龙头标杆）

四、流程型制造成熟度评估实施方法论

4.1评估全流程（适配GB/T39117-2020评估方法，行业裁剪）

4.2评估核心数据佐证清单（流程行业专属）

五、模型应用价值与行业落地场景

5.1企业内部转型规划工具

5.2行业与政府管理应用

5.3数字化服务商交付标准

六、当前模型落地关键挑战与优化对策

6.1核心挑战

6.2针对性优化对策

七、结论与展望

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