一、CMMM 评估体系全景图    

（一）**评估框架    

CMMM 从多个维度对企业进行评估，各维度及其核心能力项与评估目标如下：

（二）五级成熟度矩阵    

CMMM 将企业智能制造能力成熟度划分为五级，各级特征如下：    

二、科学化打分体系解析    

（一）评估三原则    

✅客观性：以文件记录、系统数据、现场实操为评分依据，确保评估结果真实反映企业情况。

✅公正性：第三方机构独立评估，避免企业内部干扰，保证评估的公平公正。

✅科学性：采用层次分析法（AHP）构建指标权重模型，使评估更具科学依据。

（二）六步评估流程    

1.评估范围定义

🔹 明确评估对象：企业整体 / 事业部 / 产品线，确定评估边界。

🔹 划定评估周期：近 12 个月运营数据，确保数据时效性。    

🔹 聚焦核心痛点：如智能化改造优先级诊断，明确评估重点。

2.专家团队组建

3.全维度数据采集

1.📁 文档审查：战略文件、ISO 记录、技改方案等，从文档层面了解企业情况。

2.📊 系统抓取：ERP 生产数据、MES 设备台账、QMS 质量报告，获取系统中的关键数据。

3.👥 深度访谈：高管层战略认知→中层管理执行→基层操作反馈，全面收集不同层级意见。

4.现场实证考察

1.🔍 生产现场：观察自动化产线运行状态、人机协作模式，实地了解生产情况。

2.🔍 数据中心：检查工业云平台数据治理架构、安全防护措施，评估数据管理能力。

3.🔍 实验室：了解智能研发工具（如数字孪生平台）应用情况，查看研发创新能力。

5.三维度打分模型

S：维度总分

W_i：能力项权重（根据行业特性动态调整）

C_i：单项得分（0 - 100 分制）

6.评估报告生成

1.📄 现状诊断：各维度得分雷达图，直观呈现企业各维度能力水平。

2.📄 差距分析：当前等级与目标等级能力缺口，明确企业改进方向。

3.📄 改进路线：分阶段实施计划（含优先级矩阵），为企业提供具体改进方案。

三、实战案例：某汽车制造企业评估纪实    

（一）核心评估数据    

（二）改进处方笺    

🚀 短期（6 个月）：

1.建立跨部门数据治理委员会，提升数据协同管理能力。

2.启动关键岗位人才梯队建设计划，储备专业人才。

🚀 中期（1 - 2 年）：

1.实施设备物联网 (IIoT) 二期工程，深化设备智能化管理。

2.引入 AI 质量缺陷预测系统，提升质量管控水平。

🚀 长期（3 年 +）：

1.构建供应链协同制造平台，加强产业链合作。

2.申报国家级智能工厂试点，提升企业行业影响力。

四、结语：以评估为镜，照见智造未来    

CMMM 评估体系不仅是能力诊断工具，更是企业智能化转型的导航系统。通过科学量化的打分机制，企业能精准定位 "能力坐标"，在战略规划时避免盲目投入，在实施落地时聚焦关键短板。

对于制造企业而言，建议建立 "评估 - 改进 - 再评估" 的螺旋上升机制，每年进行一次能力成熟度体检。政府与行业组织可通过推广 CMMM 评估，引导资源向高潜力企业集聚，共同绘制中国智能制造的能力图谱。