制造业企业数字化转型成熟度评估规范

制造业企业数字化转型成熟度评估规范范围本文件规定了制造业企业数字化转型的成熟度评估模型与指标体系、评估方法与流程、成熟度等级和评估报告要求。本文件适用于制造业企业、行业组织、第三方机构和各级工业和信息化主管部门开展数字化转型成熟度评估工作。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T23011信息化和工业化融合数字化转型价值效益参考模型GB/T39117智能制造能力成熟度评估方法术语和定义GB/T23011、GB/T39117界定的术语和定义适用于本文件。

数字化转型digitaltransformation深化应用新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，建设提升数字时代生存和发展的新型能力（3.3），加速业务优化、创新与重构，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。注:推进数字化转型通常坚持以价值效益为导向、以新型能力为主线、以数据要素为驱动、以业务变革为核心。[来源：GB/T23011，3.3]

数字化转型成熟度digitaltransformationmaturity对于数字化转型（3.1）发展深度与广度的度量。

新型能力enhancedcapability深化应用新一代信息技术，建立、提升、整合、重构企业的内外部能力，形成应对不确定性变化的本领。[来源：GB/T23011，3.2]

评估域assessmentdomain用于开展数字化转型成熟度评估的能力域或能力子域集合。[来源：GB/T39117，3.1，有修改]评估模型与指标体系成熟度模型框架数字化转型成熟度模型框架见图1，框架制定遵循“组织、技术、数据以及资源是基础，生产是核心，经营是手段，成效是目的”原则。资资源组织数据产品设计工艺设计计划调度生产作业质量管控安全管控设备管理能耗管理仓储配送营销管理供应链管理财务管理售后管理决策支持产品质量数字绩效社会效益技术企业效率数字化基础能力域数字化生产数字化经营数字化成效能力子域成熟度等级成熟度要求数字化转型成熟度模型框架指标构成模型指标包括数字化基础、数字化生产、数字化经营以及数字化成效等4个一级能力域指标，以及组织、产品设计、营销管理、产品质量等22个二级能力子域指标，各项指标考察重点见表1。指标构成及评估考察重点一级指标二级指标考察重点数字化基础组织重点考察数字化转型的战略引领与组织保障能力，包括转型战略、团队建设、权责划分、流程优化与人才管理等方面。技术重点考察技术研发管理与创新应用能力，包括研发体系、技术平台（中台）建设、系统集成、信息安全及新技术应用水平。数据重点考察数据作为生产要素的开发与应用能力，包括数据的采集、存储、治理、分析建模以及驱动业务智能决策的水平。资源重点考察支撑数字化转型的硬件装备与软件资源能力，包括设备设施数字化、网络连接、工业软件应用、平台建设及资源协同配置水平。数字化生产产品设计*重点考察企业应用二维、三维软件(CAD/CAE)、数字平台(PLM/PDM)实现产品设计、仿真分析、标准库建设、产品全生命周期管理等情况。工艺设计*重点考察企业应用先进技术工具（CAPP），实现工艺设计、仿真验证、流程创新等情况。计划调度重点考察企业应用信息系统(ERP/MES/APS)实现生产计划优化、智能排产排程、精准作业派工等情况。生产作业重点考察企业应用信息系统（MES/SCADA/DCS）实现关键数据采集、生产过程监控、精益生产管理等情况。质量管控重点考察企业应用智能检测装备、信息系统(MES/QMS)实现智能在线检测、质量精准追溯、质量数据管理、产品质量优化等情况。安全管控重点考察企业现场生产操作监控、危险源和隐患行为识别、潜在危险控制等情况。设备管理重点考察企业应用AR/VR技术、信息系统(MES/EAM/PHM)实现设备自动巡检、在线运行监测与故障诊断、预测性维护、资产全生命周期管理等情况。能耗管理重点考察企业通过数字化技术（如物联网监测、大数据分析、AI算法优化等）对能源消耗进行全流程精细化管控的能力情况。

表1指标构成及评估考察重点（续）一级指标二级指标考察重点仓储配送重点考察企业应用传感技术、智能终端、信息系统(WMS/TMS)实现智能仓储、精准配送、物料实时追踪、物流监测与优化等情况。数字化经营营销管理*重点考察企业应用信息系统(ERP/CRM)实现客户管理、市场快速分析预测、销售计划动态优化、大规模个性化定制等情况。供应链管理*重点考察企业应用信息系统(ERP/SCM)实现采购策略优化、供应链可视化、供应链风险预警与弹性管控等情况。财务管理重点考察企业应用信息系统(ERP)、数据模型实现成本精细化管控、敏捷经营决策、业财一体化等情况。售后管理*重点考察企业面向用户提供主动式客户服务、产品远程运维、数据增值服务等情况。决策支持重点考察企业利用数字化技术（如大数据分析、人工智能、实时数据可视化等）构建数据驱动型决策机制的能力情况。数字化成效产品质量重点考察企业产品质量合格率的提升情况。数字绩效重点考察企业数字化生产设备普及率、生产设备联网率、关键工序数控化率、经营管理数字化率、数字化研发设计工具覆盖率、人均机器人拥有量等。企业效率重点考察企业的运营效率、成本控制以及盈利能力等。社会效益重点考察企业社会效益，包括全员劳动生产率、单位产值综合能耗等方面。标*为可裁剪指标，可根据企业业务实际开展情况进行裁剪。指标权重一级指标权重占比见表2，二级指标权重占比详见附录A评分细则。一级指标权重一级指标权重考察重点数字化基础25%组织、技术、数据、资源数字化生产45%研发、设计、调度、生产、质量、安全、设备、能耗、配送数字化经营20%营销、供应链、财务、售后、决策数字化成效10%产品、数字、企业、社会评估方法与流程评估方法本标准的评估实施，以线上问卷调查为主要方式，并鼓励结合其他方法进行交叉验证，确保评估结果的客观性与准确性。具体方法包括：线上问卷调研：企业通过指定的数字化评估平台，依据本标准附录B的评估问卷进行在线填报；平台应具备用户认证、答题保存、数据校验与自动计分等功能；现场核查：评估实施机构可根据需要，对问卷中存在疑问或需要进一步验证的信息，通过现场走访、观察、访谈等形式进行核实；系统验证：对于涉及具体技术应用（如ERP、MES等系统功能）的选项，评估实施机构可要求企业提供系统界面截图、操作日志、管理后台等作为证明依据；线上问卷调研是核心与必需的评估方法，现场核查与系统验证为辅助性验证手段。评估流程评估流程如下：评估发起：由评估实施机构向企业发出评估邀请，明确评估目的、范围、流程和截止时间；数据采集：企业授权专人登录评估平台，根据自身实际情况，如实填写附录B中的评估问卷；诊断分析：评估平台依据附录A的评分细则，对企业提交的问卷数据进行自动计算，生成初步得分与等级。评估实施机构应对自动计算结果进行复核，必要时启动5.1中b)、c)的辅助验证流程；报告生成：评估实施机构基于诊断分析结果，生成统一的评估报告（内容应符合第7章的要求）；结果反馈：将评估报告交付企业，并可应企业要求，对评估结果进行解读，提供转型发展建议。指标裁减规则鉴于制造业企业业务模式的多样性，对于不涉及某些业务环节的企业，允许其对特定二级指标申请裁减，以确保评估的公平性与适用性：可裁减指标：本文件中，“产品设计”、“工艺设计”、“营销管理”、“供应链管理”、“售后管理”5个二级指标可作为裁减项；裁减条件：企业需在评估问卷的“指标裁切说明”部分勾选其确认不涉及的指标项。该申辩须经评估实施机构审核认可；裁减后评分规则：获准裁减的指标，其权重将按比例分摊至其所属一级指标下的其他二级指标中；具体分摊计算方法应在评估平台中自动完成，并在评分细则（附录A）中予以明确说明；裁减限制：每个一级指标下至少保留三个二级指标方可进行评估；不应裁减“数字化基础”与“数字化成效”下的指标。成熟度等级等级划分依据企业数字化转型程度，将数字化转型成熟度等级分为六个等级，自低向高分别为L0初始级、L1单点应用级、L2局部协同级、L3集成优化级、L4智能驱动级、L5生态创新级，较高的数字化转型成熟度等级应涵盖低数字化转型成熟度等级的要求。数字化水平等级划分等级分数要求L0初始级[0,10)分企业尚未系统性地开展数字化转型工作，无专职团队与明确战略，核心业务未应用专业信息系统，生产设备未联网，不具备数据采集与自动化控制基础。L1单点应用级[10,20)分企业已开展基础业务梳理与数据规范化管理，在单一业务环节（如财务、库存）应用信息系统（如基础ERP、MES）实现数字化管理，但系统间孤立，未实现协同。L2局部协同级[20,40)分企业在主营业务环节（如生产排产、质量管控）应用成熟信息系统（如APS、QMS）进行数据分析与数字化管控，提升了局部业务的柔性与响应能力，实现部门内协同。L3集成优化级[40,60)分企业制定数字化转型总体规划并有序实施，完成关键业务系统（如ERP与MES）的集成与数据交互，基于数据分析和系统集成优化运营、生产与服务流程，实现跨部门效率提升。L4智能驱动级[60,80)分企业将数据作为核心生产要素，通过构建数据智能平台与算法模型，在运营、生产、服务等关键领域实现精细化管理和智能预测优化，赋能业务创新与智能决策。L5生态创新级[80,100]分企业通过全业务链数据的深度集成与智能分析，驱动跨组织、跨领域的协同创新与动态决策，构建以数据为核心的生态系统价值网络，重塑商业模式，实现生态伙伴的共生共赢。等级判定企业数字化转型成熟度的最终等级判定，应同时基于总分区间和关键项两项要求进行，并遵循就高原则进行判定。具体判定方式如下：总分区间要求：根据本规范附录B计算出的企业评估总分（Z），对照表4所列区间进行等级判定；关键项要求：企业在其核心业务（数字化生产、数字化经营对应的二级指标）的评估中，所选选项的等级须满足表4规定的最低数量要求；仲裁原则：若依据总分区间与关键项要求判定的等级不一致，则以两者中较高的等级作为最终判定结果。数字化转型成熟度等级判定等级分数关键项要求L0初始级[0,10)未开展数字化转型L1单点应用级[10,20)至少5题达到B选项及以上L2局部协同级[20,40)至少6题达到C选项及以上L3集成优化级[40,60)至少7题达到D选项及以上L4智能驱动级[60,80)至少8题达到E选项及以上L5生态创新级[80,100]至少10题达到F选项及以上关键项指附录A中评估企业数字化生产与经营能力的相关题目（题号Q7～Q15、Q17～Q21）。评估报告评估结束后，应形成统一的评估报告。报告应客观、准确地反映企业数字化转型现状，并包含以下基本内容：企业信息与评估背景：包括企业名称、统一社会信用代码、所属行业、评估日期及评估实施机构等基本信息；综合评估结果：清晰列明企业数字化转型成熟度的最终等级、总得分以及各一级指标、二级指标的得分情况；等级判定与优势分析：宜明确企业所处的成熟度等级，并简要总结企业在数字化转型过程中的优势领域与典型实践；改进建议：宜基于评估发现的短板和不足，提出具有针对性的、可操作的改进建议与未来提升方向。ADDINCNKISM.UserStyle

（规范性）

评分细则评分规则参数简写参数简写见表A.1。部分参数简写对应表序号参数对应简写序号参数对应简写1数字化基础得分Z10数字化生产的基础得分G2数字化生产得分Z11数字化经营的基础得分G3数字化经营得分Z12数字化基础的调整分A4数字化成效得分Z13数字化生产的调整分A5数字化基础权重W14数字化经营的调整分A6数字化生产权重W15产品质量得分Z7数字化经营权重W16数字绩效得分Z8数字化成效权重W17企业效率得分Z9数字化基础的基础得分G18社会效益得分Z一级指标得分一级指标得分评估要求如下：数字化基础得分（Zb数字化生产得分（Zp数字化经营得分（Zo数字化成效得分（Zr总得分计算总得分（Z）为数字化基础、数字化生产、数字化经营、数字化成效的得分分别乘对应权重之和，按式（A.1）计算： Z=Zb×Wb+Zp×W保留小数点后一位，Wb、Wp、Wo、Wr数字化基础评分细则总则数字化基础部分包含4个二级指标，1～4题为主问题，5～6题为子问题，具体评分规则见A.2.2～A.2.5。主问题评分规则主问题评分规则见表A.2。题目选项分值及权重表（1～4题）题号取值权重QA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i)WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(8×i);E=60+(8×i);F=80+(8×i)WQA=5;B=10+(4×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i)WQA=5;B=10+(4×i);C=20+(8×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i)Wi为该选项勾选数（取值为1或者2或者3）。基础分计算基础分按式（A.2）计算： Gb=i=14Qi×W子问题调整分规则参数说明（5～6题）见表A.3。参数说明（5～6题）符号含义取值范围与规则G主问题基础分对应基准成熟度整数，取值范围为0至5（根据GbLQ5、QA=0,B=1,C=2,D=3,E=4,F=5计算规则：勾选项得分Scorei勾选项总得分Sraw=Sraw5+Sraw6，其中S调整分限幅Sclamped：ifSraw<−10，thenSclamped=−10；ifSraw>10调整分Ab=Sclamped总分计算与级别判定总分公式数字基础总得分（Zb）为基础分与调整分之和，按式（A.3 Zb=Gb+Ab成熟度判定数字化基础成熟度按表A.4的规定进行判定。数字化基础成熟度判定总分区间数字化基础成熟度级别[0,10)L0（初始级）[10,20)L1（单点应用级）[20,40)L2（局部协同级）[40,60)L3（集成优化级）[60,80)L4（智能驱动级）[80,100]L5（生态创新级）数字化生产评分细则总则数字化生产部分包含9个二级指标，7～15题为主问题，16题为子问题，具体评分规则见A.3.2～A.3.5。主问题评分规则题目选项分值及权重（7-15题）见表A.5。题目选项分值及权重表（7～15题）题号取值权重

表A.5题目选项分值及权重表（7～15题）（续）题号取值权重QA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i);G=0WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i);G=0WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i)WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(8×i)WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(4×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i)WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(8×i)WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(8×i)WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i)WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(4×i);D=40+(4×i);E=60+(8×i);F=80+(6×i)Wi为该选项勾选数（取值为1或者2或者3或者4）。基础分计算基础分按式（A.4）计算： Gp=i=715Qi×WQ7、Q8如果选择G选项（不涉及本环节）导致其权重失效时，总有效权重（即所有未被失效的权重之和）将小于100%。为确保最终分数代表所有有效问题的平均水平，计算实际有效总权重（有效总权重=所有原始权重之和-失效项的原始权重），再按比例缩放得分，最终得分(Gp)=原始分数/有效总权重。例如:Q7子问题调整分规则表A.6参数说明（16题）见表A.6。参数说明（16题）符号含义取值范围与规则G主问题基础分对应基准成熟度整数，取值范围为0至5（根据GpLQ16A=0,B=1,C=2,D=3,E=4,F=5计算规则：勾选项得分Scorei勾选项总得分Sraw16=Score调整分限幅Sclamped：ifSraw16<−10，thenSclamped=−10；ifSraw16>10生产调整分Ap=Sclamped总分计算与级别判定总分公式数字化生产得分（Zp）为基础分与调整分之和，按式（A.5）计算 Zp=Gp+Ap成熟度判定数字化生产成熟度按表A.7的规定进行判定。数字化生产成熟度判定总分区间数字化生产成熟度级别[0,10)L0（初始级）[10,20)L1（单点应用级）[20,40)L2（局部协同级）[40,60)L3（集成优化级）

表A.7数字化生产成熟度判定（续）总分区间数字化生产成熟度级别[60,80)L4（智能驱动级）[80,100]L5（生态创新级）数字化经营评分细则总则数字化经营部分包含5个二级指标，17～21题为主问题，22题为子问题，具体评分规则见A.4.2～A.4.5。主问题评分规则题目选项分值及权重（17～21题）见表A.8。题目选项分值及权重表（17～21题）题号取值权重QA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i);G=0WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(6×i);G=0WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(6×i);F=80+(8×i)WQA=5;B=15;C=20+(8×i);D=40+(8×i);E=60+(8×i);F=80+(6×i);G=0WQA=5;B=10+(3×i);C=20+(6×i);D=40+(6×i);E=60+(8×i);F=80+(8×i)Wi为该选项勾选数（取值为1或者2或者3）。基础分计算基础分按式（A.6）计算： Go=i=1721Qi×WQ17、Q18、Q20如果选择G选项（不涉及本环节）导致其权重失效时，总有效权重（即所有未被失效的权重之和）将小于100%。为确保最终分数代表所有有效问题的平均水平，计算实际有效总权重（有效总权重=所有原始权重之和-失效项的原始权重），再按比例缩放得分，最终得分(Go)=原始分数/有效总权重。比如:Q子问题调整分规则参数说明（22题）见表A.9。参数说明（22题）符号含义取值范围与规则G主问题基础分对应基准成熟度整数，取值范围为0至5（根据GoLQ22A=0,B=1,C=2,D=3,E=4,F=5计算规则：勾选项得分Scorei勾选项总得分Sraw22=Score调整分限幅Sclamped：ifSraw22<−10，thenSclamped=−10；ifSraw22>10经营调整分Ao=Sclamped总分计算与级别判定总分公式数字化经营得分（Zo）为基础分与调整分之和，按式（A.7）计算 Zo=Go+Ao成熟度判定数字化经营成熟度按表A.10的规定进行判定。数字化经营成熟度判定总分区间数字化经营成熟度级别[0,10)L0（初始级）[10,20)L1（单点应用级）[20,40)L2（局部协同级）[40,60)L3（集成优化级）[60,80)L4（智能驱动级）[80,100]L5（生态创新级）数字化成效评分细则总则数字化成效包含4个二级指标，具体评分规则见A.5.2～A.5.4。产品质量（20%）评分标准合格率降低，评分为0分；合格率持平，评分为50分；合格率增加，评分为100分。得分计算产品质量得分（Zq数字绩效（40%）指标评分标准数字绩效指标评分标准见表A.11。数字绩效指标评分标准指标0分50分100分生产设备数字化率（Z1<50%50%～65%≥65%设备联网率（Z2<40%40%～55%≥55%关键工序数控化率（Z3<50%50%～70%≥70%经营管理数字化率（Z4<60%60%～85%≥85%产品数字化研发设计工具覆盖率（Z5<70%70%～90%≥90%人均机器人拥有量（Z6<0.010.01～0.05≥0.05以上数据参考当前全国平均水平与福建平均水平动态调整。得分计算数字绩效得分（Zd）为生产设备数字化率、设备联网率、关键工序数控化率、经营管理数字化率、产品数字化研发设计工具覆盖率、人均机器人拥有量的得分分别乘相应权重之和，按式（A.8）计算 Zd=Z1×20%+子权重可依行业调整。企业效率（20%）评分标准评分基准：行业平均销售利润率OSR（默认为8%）。利润率<（OSR-1%），评分为0分；（OSR-1%）≤利润率≤（OSR+1%），评分为50分；利润率>（OSR+1%），评分为100分。得分计算企业效率得分（Ze社会效益（20%）评分标准全员劳动生产率（Z7评分基准：全国工业平均劳动生产率APL（默认为17万元/人）。全员劳动生产率<（APL×90%），评分为0分；（APL×90%）≤全员劳动生产率≤（APL×110%），评分为50分；全员劳动生产率>（APL×110%），评分为100分。单位产值综合能耗（Z8评分基准：全国工业平均能耗IEE（默认为0.8吨标准煤/万元）。单位产值综合能耗<（IEE×90%），评分为100分；（IEE×90%）≤单位产值综合能耗≤（IEE×110%），评分为50分；单位产值综合能耗>（IEE×110%），评分为0分。得分计算社会效益得分（Zs）为全员劳动生产率、单位产值综合能耗的得分分别乘相应权重之和，按式（A.9）计算 Zs=Z7×60%+总分计算与级别判定总分公式数字化成效得分（Zr）为产品质量分、数字绩效分、企业效率分、社会效益分分别乘各自权重的和，按式（A.10 Zr=Zq×20%+Zd×40%+成熟度判定数字化成效不单独进行成熟度判定。

（规范性）

制造业企业数字化转型成熟度评估问卷评估问卷制造业企业数字化转型成熟度评估问卷见表B.1。评估问卷序号评估内容01组织能力：数字化团队建设与战略引领()【主选项单选，其下子项可多选】A)□无数字化专职人员。B)□有数字化专职岗位/兼职人员；□依托现有部门（如行政部、IT部）开展数字化工作；□由基层业务负责人统筹数字化事务。C)□有数字化部门（隶属其他部门）；□中层管理者领导；□明确权责及人才管理。D)□设立高管级数字化负责人；□组建跨部门转型团队；□数字化部门为一级部门（如专班委员会）。E)□设立专职数字化战略部门；□建立知识管理平台实现知识数字化与软件化；□统筹流程优化与组织变革。F)□有完备的数字化转型决策、权责划分与流程治理体系；□数字变革组织高效运行并高度成熟；□拥有行业数字化转型领军专家队伍。02技术能力：技术基础与应用水平()【主选项单选，其下子项可多选】A)□没有研发管理，技术选择和应用各自为政。B)□建立了基础的研发管理流程；□部分业务实现了线上操作，但数据不互通（存在数据孤岛）；□具备部分设备数据采集能力。C)□有较完善的研发制度；□建立了企业级统一技术工具箱（标准化技术中台）；□实现主要设备数据的统一接入与存储。D)□建成了整合研发、生产、管理等系统的技术平台；□建立了企业数据“大脑”（数据中台），能整合和分析跨系统的多种数据（如销售、生产、供应链、设备等）。E)□实现了从研发到生产的全流程数据打通；□能在电脑上进行生产过程的虚拟测试（数字化模拟）。F)□通过数字孪生、AI大模型、工业智能体等关键技术，实现生产实时自动优化和智能决策；□与上下游合作伙伴共同构建智能技术协作网络。03数据能力：数据要素水平与应用深度()【主选项单选，其下子项可多选】A)□关键数据零散记录，未数字化统一管理。B)□定期收集关键设备基础数据（如报表）；□数据仅用于简单统计展示。C)□多业务数据统一存储；□能人工或系统处理特定需求；□有模型但未使用分析。D)□建立统一数据标准与交换规则；□实现跨部门/系统数据流转使用；□开始构建模型算法支持业务分析优化。E)□通过数据平台（中台/湖）集中管理内部数据；□有积累可复用模型/算法库；□开展深度或关联业务分析。F)□搭建基于AI大模型/数字孪生的复杂业务预测分析平台；□实现数据驱动的自适应智能应用；□支持实时优化与智能决策。04资源能力：装备设施与网络基础数字化水平()【主选项单选，其下子项可多选】A)□设备完全离线运行，依赖人工感官判断状态；□无专用工业网络；□无实时数据采集能力。B)□关键设备部署独立传感器/仪表；□网络仅限局部连接，未形成统一网络架构。C)□部署基础监控系统（如SCADA），数据集中存储与静态展示；□网络覆盖关键生产区域，实现基础连通。D)□设备广泛部署智能传感器/仪表，数据集成至统一物联网平台；□平台支持基础数据分析；□网络初步融合办公与生产系统（IT/OT）。E)□设备互联形成智能网络；□部署边缘计算节点，支持实时数据预处理与本地分析；□网络架构实现云-边-端协同。F)□设备全域互联，支持跨平台接入；□网络具备零信任架构，实现跨企业数据可信共享与按需调用；□基于工业互联网平台，装备资源可跨企业协同调度。05能力深度：关键领域成熟度与规范建设()【多选】A)□未做任何网络安全防护；□没有统一的数据标准；□设备未联网；□未通过任何管理体系认证（如ISO）。B)□有基础网络防护（如密码保护）；□部分产品/物料有统一编码；□用ERP、MES等基础管理软件；□少量设备能自动记录数据；□通过基础单体系认证（如ISO9001）。C)□有防火墙、数据加密等防护手段；□主要数据统一管理且定期备份；□用多种工业软件+工业APP；□多个生产环节的设备能实时监控。D)□部署入侵检测、漏洞扫描等高级网络防护；□数据标准完善，可跨部门共享；□能深度用工业软件（覆盖设计/生产/运营）；□核心设备可预测性维护；□通过多领域基础认证（如质量+安全双体系）。E)□具备动态优化网络能力；□应用AI/大数据技术提升安全与数据价值；□能自主开发/深度定制工业软件；□全流程设备可智能优化；□关键设备实现国产化。F)□用5G/边缘计算/AI保障安全；□通过知识图谱驱动智能决策；□创新工业软件生态；□有全流程自适应优化系统；□牵头制定国家/行业级标准。06覆盖广度：应用场景与协同范围()【多选】A)□业务全靠人工+纸质；□资源分散管理；□数据零散孤立；□无共享能力。B)□仅个别环节有数字化应用（如财务软件、OA）；□工业APP仅应用于单一环节（如进销存）；□无云平台应用或仅基础公有云存储/计算；□资源未集中管控或仅内部局部管控。C)□数字化系统覆盖主要业务流程（如生产管理、进销存）；□工业APP应用于1-2个环节（如生产制造、经营管理）；□应用私有云或特定云端系统（如生产/设备管理）；□初步AI应用（如机器视觉质检）；□通过OA/ERP等系统进行内部数据共享。D)□数字化系统覆盖研发、生产、供应链、销售等主要业务环节；□工业APP应用多于3个环节（含研发设计）；□应用多种云服务类型；□AI应用于多个生产/管理场景（如预测维护、智能排程）；□实现内部资源全局动态优化配置。E)□数字化系统深度覆盖产品全生命周期（设计、工艺、生产、服务）；□工业APP应用于全环节；□综合应用公有云、私有云及多种工业云服务；□AI深度辅助决策；□与供应商数据对接。F)□重构商业模式；□云/AI成核心驱动力；□跨行业资源协同共享；□全场景智能预测；□构建行业级价值网络（如零库存生态）。07企业产品设计数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□产品设计完全依赖手工绘图；□产品数据以纸质文档管理。B)□应用二维/三维CAD等工具辅助设计；□试验验证依赖物理样机，工具软件辅助基础仿真；□初步以电子文档管理设计数据。C)□部署PDM/PLM系统，实现设计数据版本管控与流程协同；□建立数字化设计规范与并行工程机制；□试验验证以物理样机为主，仿真工具用于局部设计优化验证。D)□构建参数化组件库，支持模块化设计；□实现功能/性能多物理场仿真，替代部分实物试验；□实现设计-仿真-试验数据联动，支持设计迭代优化。E)□以数字模型为核心贯通研发全流程；□建立协同研发平台，支持跨部门/供应链在线协作；□试验验证以虚拟仿真为主，物理试验仅用于关键场景验证。F)□构建产品数字孪生体，实现虚拟实验完全替代实物验证；□嵌入AI大模型辅助创新设计；□通过云化知识库实时调用组件与历史验证数据。G)□不涉及本环节。08企业工艺设计数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□以传统方式设计工艺流程；□纸质文档管理工艺信息。B)□运用建模工具（如CAM、CAPP等）辅助工艺设计；□初步实现工艺数据电子文档管理；□工艺试验以物理试产为主，工具软件辅助基础验证（如工序节拍模拟）。C)□部署PDM/PLM系统，实现工艺数据集成与版本管控；□建立三维工艺模型，集成产品与工艺信息；□工艺试验通过物理试产验证关键参数，仿真工具用于局部工艺优化。D)□构建工艺知识库，支持典型工艺快速调用；□开展多维度工艺仿真（如装配干涉、加工精度验证），替代部分物理试产；□实现工艺设计-仿真-试产数据联动，驱动参数优化。E)□以数字模型贯通工艺全流程；□建立协同工艺平台，支持跨部门/工厂工艺协同研发；□工艺试验以虚拟仿真验证为主，物理试产仅用于稳定性验证。F)□构建工艺数字孪生，以高精度虚拟实验替代实物验证；□通过多物理场耦合仿真，实时预测工艺全生命周期风险；□基于AI大模型开展工艺创新（如智能排产、参数自优化）。G)不涉及本环节。09企业计划调度数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□全靠人工经验做计划、下调度指令；□计划靠纸质写、口头传；□各部门没协同机制，计划和实际生产脱节。B)□用电子表格/小程序等简易工具编制基础计划；□部分数据（如订单量、库存）存在电脑里，但各部门存各自的，不互通；□部门间计划有冲突时，得靠人手动协调。C)□应用MES、APS等工业软件实现计划排产与派工；□软件能自动生成基础生产计划；□基于实时数据对调度异常（如延时、产能不足）预警并初步调整，具备基本协同能力。D)□建立结构化计划知识库（如标准工时、产能规则）；□基于规范流程实现生产环节的计划协同；□可自动下达标准化任务，对调度异常（如缺料）进行标准化分析并辅助调整（依赖预设规则）。E)□构建计划调度数字孪生系统，能整合产能、设备、市场需求数据；□能通过多场景模拟预判风险和生产瓶颈；□能智能找出调度问题的根本原因，同步生成优化方案。F)□AI自主生成最优计划（融合强化学习、多目标优化）；□在预设权限内自动执行调度决策（如订单分流、资源调配）；□能提前预测并避免跨系统风险（如供应链断供、全厂产能失衡）。10企业生产作业数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□生产设备操作全靠人工；□生产相关图文资料以纸质文档方式归档与下发。B)□关键工序里，30%以上用数控设备（能自动按程序操作）；□车间有电子看板；□生产资料（如图纸、工艺）存在电脑里归档，但生产数据还得靠纸质单据记录追溯。C)□50%以上设备实现数据采集上传和互联互通；□生产过程能实时看到，关键工序用数字化设备质检；□部署MES、QMS系统，可通过产品批次追溯生产数据。D)□有全自动化生产线或车间；□车间现场屏幕能实时显示图文，还能自动分析生产报告（如合格率、产能）；□工位上能收到决策建议（如提示“某参数需调整”）。E)□能自动切换生产工艺和流程（如换产品时，设备自动调参数、换模具）；□靠实时数据灵活调整生产安排；□搞设备租赁、产能共享等协同制造新模式。F)□建成无人化产线/黑灯工厂；□实现生产全流程自感知；□实现生产全流程自决策。11企业质量管控数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□质量管控主要依靠人工经验和简单的纸质记录；□缺乏系统的质量标准和管控流程。B)□开始使用信息化工具记录质量数据，如电子表格；□初步建立质量标准和检验流程；□实现基本质量数据的电子化管理，能进行简单的质量统计分析。C)□部署质量管理系统（QMS），实现质量数据的集成管理；□可根据生产过程中的实时数据进行质量监控和预警；□对质量问题能及时追溯到相关环节。D)□构建质量知识库；□基于大数据挖掘分析，开展质量预测与风险评估；□实现管控与生产初步协同优化，覆盖产成品及制造过程；□投入智能化检测硬件，提升数据采集精度与效率。E)□以质量模型为核心，实现从采购到交付全生命周期管控集成；□与供应商、客户共享质量信息，依市场反馈优化管控策略；□应用智能检测设备与嵌入式传感技术，实现端到端质量数据贯通。F)□基于高级智能硬件（如AI视觉系统、在线监测设备）实现质量异常自主预测与实时拦截；□实现纠正与预防机制自动触发；□质量检测与拦截高度自动化、智能化。12企业安全管控数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□安全管控主要依靠人工巡查，纸质记录隐患、事故及职业健康信息；□缺系统风险识别机制，仅靠安全警示标识。B)□引入基础监控设备（如摄像头、红外报警器），初步监控现场操作；□用信息化工具记录安全数据；□建立基本安全制度与规程，能识别常见隐患。C)□部署安全管理系统，集中管理安全数据；□利用传感器实时监测危险源；□隐患实时预警并可追溯相关环节。D)□建立安全风险知识库，□基于大数据挖掘分析，预测潜在风险，□实现安全管控与生产初步协同，提前控制危险。E)□通过ISO/IEC27001体系认证，建立系统性风险管控能力；□以安全模型为核心，实现从生产准备到交付全流程管控集成；□与供应商、合作伙伴共享安全信息，实现供应链安全协作。F)□基于全要素动态感知与多源风险模型融合，实现自主预判；□能提前阻断潜在危险源。13企业设备管理整体数字化水平如何？（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□靠人工巡检设备、纸质记录情况；□没任何信息化工具；□难以及时发现设备隐患（如零件磨损、温度异常）。B)□用基础仪器（如温度计、电流表）测设备运行数据并记录；□用Excel登记设备型号、采购时间等信息；□有简单的设备维护计划与操作规程。C)□装了MES（生产管理系统）或EAM系统；□能监控设备状态信息；□支持故障预警与追溯。D)□建了故障知识库；□借助大数据分析历史运行数据，实现故障预测与风险评估；□设备维护和生产初步配合。E)□以设备数字模型为核心，从采购、安装、使用到报废的全生命周期都在系统里管；□和设备供应商、维修服务商共享信息；□能根据设备运行状态和生产需求，自动调整维护计划。F)□运用AR/VR、人工智能等技术，实现自动巡检、故障诊断修复及预测性维护全流程智能化；□自动优化管理策略，持续提升设备安全性与可靠性。14企业能耗管理数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□未采集能耗数据，或仅依赖人工抄表；□纸质/电子表格记录，无法系统分析能耗。B)□部署基础能源仪表，自动采集能耗数据；□能耗数据存在电脑里统计；□部分环保数据自动监测（如基础报警）。C)□部署EMS系统，集中管理与实时监控能耗数据；□用大数据分析能耗和环保数据；□能根据生产需求调整参数。D)□建立能耗知识库；□用AI结合历史和实时数据预测、优化能耗；□能自动生成并执行能效优化策略。E)□完善能源管理体系，建了能源模型；□与供应商共享能源信息，依市场价格与生产状态动态调整策略；□通过了省级绿色工厂认证。F)□能自动识别能耗问题、诊断原因并优化；□深度协同能源上下游企业；□通过国家级绿色工厂认证。15企业仓储配送数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□仓储靠人工搬货、纸质记录库存；□配送路线凭经验定，没用到电脑或系统管理。B)□用基础库存软件（如简单记账软件）记库存信息；□初步会规划配送路线；□仓储或配送的某一个环节用自动化设备（如配送用简易分拣机）。C)□装了仓储管理系统（WMS）；□实时监控库存和运输状态；□能按订单自动生成配送计划、智能调派车辆；□仓库里大面积用AGV（自动导引车）搬货、补货。D)□建了仓储配送知识库；□能用大数据分析预测需求；□能动态管库存、优化配送资源；□和上下游企业初步共享信息。E)□以物流模型为核心，实现仓储配送全流程的数字化和智能化集成应用；□与供应链上下游深度协同，实现供应链可视化管理。F)□AGV与无人配送设备协同完成端到端自动配送；□通过智能机器人集群实现全流程自动仓储、自动分拣；□具备自我优化和自适应调整能力。16生产业务环节数字化技术渗透深度()【多选】A)□无三维模型/工艺仿真能力；□关键数据依赖人工采集（≤30%）；□系统未集成（如WMS-ERP断开）；□无自动化排产/调度B)□基础三维模型（无全息集成）；□部分数据自动采集（30-60%）；□局部系统互联（如MES-部分设备）；□基础自动化产线（≤50%）C)□模型集成设计制造数据；□核心数据自动采集（＞60%）；□关键系统集成（如PLM-ERP-MES）；□产线自动化＞50%+APC应用D)□全生命周期模型集成；□数据自动采集＞80%+AI分析；□跨系统协同（供应商/客户接入）；□预测性维护/智能排产E)□数字孪生实时仿真优化；□全要素自动采集+边缘计算；□生态协同（跨企业数据共享）；□AI驱动柔性生产/能耗优化F)□模型自主迭代创新（如AI生成设计）；□全环节无人化决策；□构建自进化的智能决策链；□自优化供应链网络。17企业营销管理数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□通过线下拜访、电话、邮件等传统方式开展营销；□纸质记录销售信息与客户资料；□未应用信息化手段，管理粗放。B)□使用轻量化工具（如小程序）辅助发券、引流等基础营销；□尝试电商、直播等互联网营销模式；□用户/销售数据分散在不同平台，未整合分析。C)□部署专业营销管理软件，规范营销流程与客户/销售数据管理；□互联网营销成为主要渠道之一；□建立标准化客户服务体系及固定反馈渠道（如400客服、线上留言板）。D)□用数字化工具分析需求、生成计划，拉动采购/生产/物流计划，实现产供销初步协同；□打通内部系统与电商数据，实现线上线下销售协同；□建立服务满意度评价制度。E)□深度挖掘客户信息，建立并优化需求预测模型；□按需动态调整研发/采购/生产/物流计划；□基于客户精准画像，实现自动化精准营销。F)□挖掘用户个性化需求，整合跨区域/跨界资源，实现规模化定制；□运用AI大模型、虚拟现实等技术打造沉浸式智能客服；□构建开放生态平台，联动供应链伙伴实现资源智能调度。G)不涉及本环节。18企业供应链管理数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□企业采用纸质文档进行仓储和物流的人工盘点；□未使用数字化工具。B)□应用RFID/条码等感知设备实现仓储数字化盘点；□部署轻量化库存管理软件，支持基础库存控制；□建立电子化采购制度，但未与供应商系统联动。C)□数字化设备实现半自动/自动化出入库；□部署仓储管理系统，拉通库存与采购信息，自动发起采购需求；□部署罐区管理系统，实现介质数据采集、监控及可视化管理。D)□打通库存/订单/采购/生产信息，自动生成采购与生产计划；□与供应商系统集成协同；□罐区信息自动采集，异常自动报警。E)□与上下游企业在设计、生产、物流、质量数据实时共享；□联合开展绿色低碳（如碳足迹追踪）及资源优化项目；□打造按需响应的柔性供应链协同模式。F)□汇聚产业链多源数据，利用AI大模型实时预测需求与供应风险；□自动生成供应链中断解决方案；□动态优化产业资源调度，实现供应链自适应、自优化。G)不涉及本环节。19企业财务管理数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□完全依赖手工记账与纸质单据；□采用基础电子表格进行简单核算；□财务数据分散管理，缺乏系统化整合。B)□部署独立财务软件，实现会计电算化与自动报表；□未对接业务系统，依赖人工核对数据；□审批流程以线下为主，效率较低。C)□建立业财一体化系统，实现财务与业务数据自动对接；□启用电子发票与移动审批；□线上管控资金收支，初步形成财务数据中心。D)□智能核算引擎自动生成多维财务分析报告；□搭建现金流预测模型，实现税务自动化申报；□依托银企直连开展资金集中管理，构建财务风险预警指标体系。E)□深度融合大数据技术建立动态财务分析模型，实现成本精准归集与盈利实时测算；□通过机器学习优化预算编制；□构建智能税务筹划系统，支持战略决策制定。F)□构建多方协同的智能结算网络；□依托AI算法实现智能投融资决策，形成生态化财务服务体系。20企业售后管理数字化水平情况（）【主选项单选，其下子项可多选】A)□通过线下、电话、邮件提供售后；□售后与客户信息以纸质文档管理。B)□运用小程序等辅助售后管理，如售后问题登记、进度查询等。C)□部署专业售后管理软件，规范售后流程与数据管理。□建立规范化产品服务制度,提供产品线上线下远程指导服务。D)□产品具备数据采集、存储、网络通信功能，实现远程监测；□打通企业内部与售后平台数据，实现线上线下售后协同。E)□搭建产品服务平台，提供远程运维或预测性运维服务；□基于平台实现主动式售后服务，以数据驱动售后服务优化。F)□自然语言交互为基础服务入口，结合多模态数据实现故障智能诊断与自动定损；□与产品研发、供应链实时协同，基于售后数据反向优化产品设计；□具备自我学习能力，动态迭代服务策略。