智能制造成熟度评估是通过系统化模型衡量企业在智能制造发展中的阶段性能力水平，核心目标是帮助企业识别智能化现状、制定转型升级路径，并为行业政策制定提供依据。其核心逻辑与要点如下：

一、定义与模型框架

模型属性‌

基于国家标准《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020），从“智能+制造”两个维度分解为设计、生产、物流、资源要素等‌10大类核心能力‌，细化至‌27个要素域‌，形成覆盖全业务流程的评估矩阵。

评估对象‌

聚焦企业的人员（战略规划、技能体系）、技术（数据集成、信息安全）、资源（设备、能源）及制造（研发、生产、运维等）四大核心要素。

核心目标‌

通过分级评价（规划级至引领级）明确企业智能制造短板，指导资源配置优化与战略规划制定。

二、成熟度等级划分

企业能力由低到高分为五级：

规划级（一级）‌：实施分散，未形成系统化策略；

规范级（二级）‌：局部数字化实现业务标准化与数据采集；

集成级（三级）‌：跨系统数据协同与流程整合；

优化级（四级）‌：数据驱动决策，效率显著提升；

引领级（五级）‌：全价值链创新，形成行业标杆或新业态。

三、业务价值与实践意义

企业视角‌

识别短板，明确智能化提升路径（如设备改造、系统集成优先级）；

提升生产效率（如缩短研发周期30%以上）、优化供应链协同。

行业与政策‌

支撑政府制定产业扶持政策（如智能制造示范项目申报、资金补贴）；

推动行业标准统一，促进跨领域协作（如汽车行业通过评估实现全链路智能化升级）。

技术支撑‌

依托工业互联网、AI技术（如赛美特AI智造生态体系）实现精准预测与良率管理，加速数据价值挖掘。

智能制造成熟度评估已成为企业数字化转型的“诊断工具”和政策落地的“数据基石”，助力制造业从单点突破迈向全价值链优化。