《热处理智能制造评价规范》 团体标准征求意见稿
《热处理智能制造评价规范》
团体标准征求意见稿
一、工作简况
1.1 任务来源
本项目是依据中国热处理行业协会[2023] 001-1号文《关于中国热处理行业协会2023年团体标准立项的通知》，计划号为T/CHTA XXX-2023，项目名称为《热处理智能制造评估规范》。本标准主要起草单位：常州新区河海热处理工程有限公司、中国机械总院集团江苏分院有限公司、常州鑫润丰东热处理有限公司、济南安德劳特信息科技有限公司、常州铂林热处理有限公司、江苏富冠金属科技有限公司、常州市东腾金属热处理有限公司、常州市热处理行业协会、海思特（苏州）材料科技有限公司、常州赛密思新材料有限公司等。计划完成时间为2023年10月。
1.2 制定本标准的目的和意义
金属热处理是装备制造业关键零部件制造的关键工序。据测算，80%的零部件需要经过热处理。通过热处理对金属材料进行整体或表面改性，可以充分挖掘金属材料的潜能，提高产品质量和可靠性、延长使用寿命，对实现制造强国战略具有重要的支撑作用。热处理工艺复杂，对生产工艺、过程及成本控制、可追溯性要求甚高，传统经验生产方式已经无法满足行业高质量发展需求。因此现场数据的实时采集记录、全面过程质量控制、工艺的积累和优化、成本和绩效分析评价与改善等是热处理行业亟需解决的焦点问题，这些关键问题急需通过提升热处理智能制造水平来解决。
“中国制造2025”将智能制造作为主攻方向，推进制造过程转型升级和高质量发展。中国热处理行业协会“十四五”规划提出，我国热处理行业与国外发达国家相比，信息化程度低，产业线集成能力不足。近年来,热处理行业加速利用数字化技术改造传统行业,提高热处理技术含量,生产过程控制向数字化、网络化、智能化方向发展。目前，我国热处理企业以中小企业为主，自动化、信息化建设缓慢，智能制造研究和实践各自摸索，缺乏成熟的解决方案和示范案例，在热处理行业智能制造标准建设上基本空白，限制了热处理行业制造水平。
热处理智能制造评价规范参考国内外智能制造发展水平和热处理行业示范智能车间典型案例，通过对行业智能制造特点进行深入研究和分析，建立热处理智能制造水平评价体系。面对热处理行业智能制造发展的新形势、新机遇和新挑战，发挥标准的影响示范作用，帮助我国热处理加工企业进行智能制造发展的评估，引导企业明晰智能制造实施路径，提升智能制造水平，促进我国热处理加工制造业向高质量发展。
1.3 主要工作工程
1.3.1起草阶段：2023年4月，按照中国热协标委会团标立项计划，成立编制小组，编制草案稿。
1.3.2草案稿研讨：2023年7月1日-2日，在常州市召开的中国热协标委会年度第二次会议中，标委会委员对草案稿进行了讨论。
1.3.3征求意见
1.3.4审查过程
1.4 主要参加单位和工作组成员及其所做的工作等
本标准由常州新区河海热处理工程有限公司、中国机械总院集团江苏分院有限公司、广州丰东热炼有限公司、常州鑫润丰东热处理有限公司、济南安德劳特信息科技有限公司、常州铂林热处理有限公司、江苏富冠金属科技有限公司、常州市东腾金属热处理有限公司、常州市热处理行业协会、海思特（苏州）材料科技有限公司、常州赛密思新材料有限公司等负责起草。
主要成员：殷和平、殷敏洁、张振、夏晓宇、姬胜杰、白洁、杨皓清、徐清、安蓉蓉、蔡益新、林鑫，王浩斌、姚文建、徐成军、吴君、马永明、黄金锋张智瀚、沈志强、陈志豪、史云凤、胡纯等
所做的工作：殷和平任标准起草工作组组长，负责统筹标准起草工作并执笔标准的编写工作。张振、姬胜杰、殷敏洁、夏晓宇等搜集、整理了关于智能制造的国内外文献资料，工作组收集了以下国内标准及相关文件：
GB/T 18725-2008 制造业信息化技术术语
GB/T 19000-2016 质量管理体系 基础和术语
GB/T 23000-2017 信息化和工业化融合管理体系 基础和术语
GB/T 23001-2017 信息化和工业化融合管理体系 要求
GB/T 23020-2013 工业企业信息化和融合评估规范
GB/T 31131-2014 制造业信息化评估体系
GB/T 32541-2016 热处理质量控制体系
GB/T 37393-2019 数字化车间通用技术要求
GB/T 37413-2019 数字化车间术语和定义
GB/T 39116-2020 智能制造能力成熟度模型
GB/T 39117-2020 智能制造能力成熟度评估方法
GB/T 42757-2023 智能制造水平评价指标体系及指数计算方法
国家智能制造标准体系建设指南（2021年版）
二、标准编制原则和确定主要内容的论据及解决的主要问题
2.1 编制原则
2.1.1科学性。热处理智能制造评价指标覆盖数字化设计、智能装备、生产管控、仓储物流、企业管理等方面，指标设置合理，数据采集具有代表性和广泛性。
2.1.2规范性。本文件依据智能制造、两化融合等国家标准、中国热协“十四五”规划，融合国家智能制造典型应用场景，体系设置科学、合理，评价过程公开、规范。
2.1.3全面性。本文件各项指标具有相关性，构成一个可全面反映热处理智能制造发展指数的评价体系，覆盖数字化设计、智能装备、生产管控、仓储物流、企业管理等方面。
2.1.4适用性。本文件立足我国热处理加工制造业发展实际，结合行业特点进行合理评价，满足热处理加工行业智能制造高质量发展需求。
2.1.5有效性。本文件客观反映热处理加工企业的智能制造水平，可有效指导企业开展智能制造能力提升，并为产业政策的制定提供有效依据。
文件起草小组按照GB/T 1.1-2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》编写，遵循标准的科学性、先进性、合理性和适用性原则编制该标准。
2.2 标准主要内容
该文件以国家标准GB/T 19000-2016 质量管理体系 基础和术语、GB/T 18725-2008 制造业信息化技术术语、GB/T 23000-2017 信息化和工业化融合管理体系 基础和术语、GB/T 23001-2017 信息化和工业化融合管理体系 要求、GB/T 23020-2013 工业企业信息化和融合评估规范、GB/T 31131-2014 制造业信息化评估体系、GB/T 32541-2016 热处理质量控制体系、GB/T 37393-2019 数字化车间通用技术要求、GB/T 37413-2019 数字化车间术语和定义、GB/T 39116-2020 智能制造能力成熟度模型、GB/T 39117-2020 智能制造能力成熟度评估方法、GB/T 42757-2023 智能制造水平评价指标体系及指数计算方法，以及国家智能制造标准体系建设指南（2021年版）为基础，给出了热处理车间智能制造评价规范，包括评价原则、评价指标、评价等级。本文件主要内容如下：
第一章 适用范围，本文件规定了热处理加工企业智能制造水平评价的原则、指标体系、要求、等级及表示方法。
本文件适用于热处理加工企业智能制造能力水平的诊断、规划和提升，也适用于第三方机构对热处理加工企业的智能制造能力水平综合评价。
第二章 规范性引用文件，主要包括：
GB/T 19000 质量管理体系
GB/T 18725-2008 制造业信息化技术术语
GB/T 23000-2017 信息化和工业化融合管理体系 基础和术语
GB/T 23001-2017 信息化和工业化融合管理体系 要求
GB/T 23020-2013 工业企业信息化和融合评估规范
GB/T 31131-2014 制造业信息化评估体系
GB/T 32541-2016 热处理质量控制体系
GB/T 37393-2019 《数字化车间通用技术要求》
GB/T 37413-2019 数字化车间术语和定义
GB/T 39116-2020 智能制造能力成熟度模型
GB/T 39117-2020 智能制造能力成熟度评估方法
GB/T 42757-2023 智能制造水平评价指标体系及指数计算方法
国家智能制造标准体系建设指南（2021年版）
第三章 术语和定义、缩略语解释。
3.1 数字化设计 digital design
以仿真设计为核心，并结合设备特点及工件热处理具体要求，进行车间规划、工装设计、装料布局、工艺设计及优化、工艺数据库等。
3.1.1车间设计 workshop design
3.1.1.1 车间总体设计建模 workshop overall design modeling
通过三维数字化模型来定义车间的整体构架、工艺流程、设备布局等。
3.1.1.2 车间设计模拟仿真 workshop design simulation
车间的数字化模型能够模拟现实的生产运行情况。
3.1.2 产品设计 product design
3.1.2.1 工件数字模型 workpiece digital model
建立了工件三维数字化模型。
3.1.2.2 工装数字模型 frock digital model
建立了工装三维数字化模型。
3.1.2.3 工艺数据库 process database
建立了企业热处理生产工艺数据库。
3.1.2.4 工艺设计仿真 process design simulation
引用工艺数据库，利用热处理仿真软件进行工艺设计。
3.2智能设备 intelligent equipment
3.2.1 数控生产设备 numerical control production equipment
3.2.1.1 数字化生产设备率 digital production equipment Rate
机电信息一体化装备所占设备比例，计算方法：数字化设备数量/设备总数量*100%。
3.2.1.2 数字化生产设备联网率 digital production equipment network rate
机电信息一体化装备联网比例，计算方法：设备联网数量/设备总数量*100%。
3.2.1.3 装备国产化率 equipment localization rate
自主研发及集成装备所占设备比例，计算方法：国产设备数量/设备总数量*100%。
3.2.2 传感和控制设备 sensing and control equipment
3.2.2.1设备采集接口 equipment acquisition interface
采集温度、碳势、氮势、炉压、搅拌速度等信号接口电路。
3.2.2.2 装备成线控制 equipped for line control
体现装备自动化程度的控制模式。
3.2.2.3 检测设备 detection equipment
检测产品技术性能指标数据的装备。
3.2.3 仓储物流设备 warehousing and logistics equipment
3.2.3.1 货架仓储系统 shelf storage system
存储货物的设备系统。
3.2.3.2 堆垛机系统 stacker system
用货叉或串杆攫取、搬运、堆垛或从高层货架上存取单元货物的专用起重机系统。
3.2.3.3 输送系统 conveying system
完成物料的输送任务的系统，即将物料在库房、生产车间和生产装备等场地间进行运送的系统。
3.3 生产管控 production control
生产过程中人、机、料、法、环、测进行管理，满足企业对产品的质量、成本、交期等要求。
3.3.1 物料管理 material management
对生产过程中材料流以及相关信息流的规划与控制。
[GB/T 37413-2019，定义4.1.4]
3.3.1.1 收料管理 material receiving management
来料加工产品进行数量核对、外观检查、材料化学成分检验等。
3.3.1.2 现场物料管理 on-site material management
生产现场使用的物料进行发放、退料、补料等管理。
3.3.1.3 物料调度 material scheduling
车间、仓储等物料管理部门对生产计划使用物料进行调整。
3.3.1.4 线边仓库管理 line - side warehouse management
生产线边上的暂存库进行管理，支持生产线不间断生产。
3.3.1.5 在制品管理 work-in-process
在制品进行计划、协调和控制，保证各生产环节之间衔接顺畅，按生产作业计划有节奏、均衡、成套进行生产。
3.3.1.6 发料管理 material receiving management
根据生产计划，有计划向生产现场进行协调发放已入库物料，保障生产环节的顺畅。
3.3.2 生产计划管理 production planning management
是指企业对生产活动的计划、组织和控制工作，包括生产过程组织、生产能力核定、生产计划与生产作业计划的制定执行以及生产调度工作。
3.3.2.1 生产作业计划 job plan
根据企业季度、月度、日生产计划的具体规定，为各工段、班组、个人或每个工作地制定的以周、日一直小时计，制造同一产品的计划。
[GB/T 37413-2019，定义4.1.4]
3.3.2.2 生产派工 production dispatch list
用派工指令把每周、每日、每个班组以至每个小时各个工作岗位的生产任务进行具体安排，并检查各项生产准备工作，保证现场按生产作业计划进行生产。
3.3.2.3 生产报工 production work list
按照生产派工内容完成生产作业后，按照要求进行完工上报。
3.3.3 生产过程管理 production process management
3.3.3.1 生产系统防错防呆 error-proof and stupid production system
当发生人为失误或者设备异常后，设备会自动停止，发报警提醒，操作者进行修正后继续生产。
3.3.3.2 生产作业指导 work instruction
对生产现场员工的生产作业指导，主要包括加工工序、设备号、操作要点、所用工装、装炉要求、自检要求等方面。
3.3.3.3 产线状态可视化 production line status visualization
将生产数据、工艺数据、生产异常等产线状态信息通过电子看板、信号灯等方式进行可视化管理。
3.3.3.4 生产现场异常处理 production field exception handling
对生产过程中的计划异常、物料异常、设备异常、品质异常、水电异常等造成生产进度延迟或生产停工等情况的记录、处理。
3.3.4 质量管控 quality Management Control
3.3.4.1 生产设备及工艺巡点检数据 production equipment &process checkpoint data
生产过程中工艺及设备参数巡视、测量等数据。
3.3.4.2 统计过程控制 statistical process control
借助数理统计方法，对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，达到控制质量的目的。
3.3.4.3 产品生产过程追溯 production process tracing
产品生产完成后，通过生产过程的信息查询，包括产品的生产工序、使用设备、生产时间、操作员、消耗的物料、生产过程中的各种条件参数、测试的结果等，进而重现整个生产过程。
3.3.4.4 质量报表 quality statements according
用表格、图表等格式来动态显示质量相关数据。
3.3.4.5 质量异常处理 quality exception handling
在发生质量异常时所采取的正确措施，迅速解决问题，并防止其再发生，以保持质量的稳定。
3.3.5 生产设备管理 Production equipment management
3.3.5.1 生产设备状态监控 production equipment status monitoring
对生产设备的运行状态、故障信息等进行监控、管理。
3.3.5.2 生产设备效率分析 production equipment Efficiency analysis
设备实际生产能力相对于理论生产能力比率的分析。
3.3.5.3 生产设备维保 maintenance of production equipments
对生产设备进行日常维护保养、设备润滑、预防性试验、定期校正精度等。
3.3.6 数据采集 data collection
3.3.6.1 设备数据采集 device data acquisition
采集设备运行状态下实时数据。
3.3.6.2 物料数据采集 material data acquisition
采集物料特性值相关数据。
3.3.6.3 质量检测数据采集 quality inspection data acquisition
采集产品质量特性值的相关数据。
3.3.6.4 能源数据采集 energy data collection
运行能耗数据实时采集。
3.3.6.5 能源、环保数据采集 environmental data collection
生产环境、污染排放等数据实时采集。
3.4 企业管理 business management
企业经营管理过程中，与智能车间建设相关的信息安全、业务管控和系统集成等活动。
3.4.1 信息安全 information security
3.4.1.1 数据备份 data backup
对企业内重要应用系统的原始数据（程序）复制到可移动媒体，如磁盘、光盘等。
3.4.1.2 信息安全防护措施 information security protection measures
采取适当的手段有效的保护信息的安全。
3.4.1.3 制度、规范建设 institutional and normative construction
维护企业信息安全,保证企业网络环境、应用系统、文件、数据的稳定、有效所制定的管理制度。
3.4.2 职能管理 functional management
3.4.2.1 供应链管理 supply chain management (SCM)
利用计算机网络技术全面规划供应链中的商流、物流、信息流、资金流等，并进行计划、组织、协调与控制。
[GB/T 37413-2019，定义4.3.7]
3.4.2.2 财务管理 financial management
在一定的整体目标下，关于资产购置、资本融通和营运资本以及利润分配的管理，主要的内容包括会计核算、会计预算和会计分析。
3.4.3 业务集成 service integration
3.4.3.1 企业资源计划（ERP）与生产执行系统（MES）系统集成 ERP&MES system integrated
ERP系统与MES之间的数据互联互通。
3.4.3.2 企业资源计划（ERP）与用电管理信息系统（PDM）系统集成 ERP&PDM system integrated
ERP系统与PDM（产品数据管理系统）之间的数据互联互通。
3.4.3.3 用电管理信息系统（PDM）与计算机辅助工艺过程设计（CAPP）系统集成 PDM&CAPP system integrated
PDM系统与CAPP之间的数据互联互通。
3.4.3.4 车间作业与成本核算系统集成 workshop & cost accounting system integration
通过对车间生产过程数据的采集，实现车间生产数据和产品成本核算系统之间的数据互联，完成生产成本的计算。
3.4.3.5 生产能力与负荷协同 production capacity and load coordination
通过将生产计划转换为相应的能力需求计划，估算车间的可用能力，协调能力需求和可用能力之间的关系。
3.4.4 经济效益
建设智能车间或者智能化改造之后，经济效益提升情况。
3.4.4.1 单品成本 unit cost
每个单位产品的生产成本。
3.4.4.2 产品合格率 production pass rate
检测出来的合格产品占产品总数的比例。
3.4.4.3 万元产值综合能耗 million yuan of industrialoutput value of comprehensive energy consumption
一定时期内企业单位综合能源消耗量与工业总产值的比例，即每万元工业产值所消耗的能源量(吨标准煤)。
3.4.4.4
两化融合贯管理体系 integration of informatization and industrialization
两化融合管理体系是企业系统地建立、实施、保持和改进两化融合过程管理机制的通用方法，覆盖企业全局，可帮助企业依据为实现自身战略目标所提出的需求，规定两化融合相关过程，并使其持续受控，以形成获取可持续竞争优势所要求的信息化环境下的新型能力。
第四章 基本原则。
4.1 科学性原则
热处理智能制造评价指标覆盖数字化设计、智能装备、生产管控、仓储物流、企业管理等方面，指标设置合理，数据采集具有代表性和广泛性。
4.2 规范性原则
依据智能制造、两化融合等国家标准、中国热协“十四五”规划，融合国家智能制造典型应用场景，体系设置科学、合理，评价过程公开、规范。
4.3 全面性原则
全面反映热处理智能制造情况的要素，既反映企业过去的业绩，也反映未来的发展趋势，既反映企业本身的情况，也反映宏观经济及行业状况等产生的影响。
4.4 适用性原则
立足我国热处理加工制造业发展实际，结合行业特点进行合理评价，满足热处理加工行业智能制造高质量发展需求。
4.5 有效性原则
本客观反映热处理加工企业的智能制造水平，可有效指导企业开展智能制造能力提升，并为产业政策的制定提供有效依据。
第五章 评价指标总则及体系
热处理智制造能评价指标包括：面向智能特征，进行要素甄别，判明有无；对具备的要素，通过关键指标分析，给出达到的水平值。面向实施成效和投资强度，实施成效评价主要包括生产成本降低、产品质量提升、研发周期缩短、节能减排以及建设项目的示范效应等内容。
评价指标体系包括数字化设计、智能装备、生产管控、企业管理4个一级指标、18个二级指标、58个三级指标，共计100分，加分项2大项计10分。
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一级指标 |
二级指标 |
三级指标 |
指标评价等级 |
赋分说明 |
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数字化设计 （10分） |
车间设计 |
车间总体设计建模 |
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A、0分 B、1.5分 |
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车间设计模拟仿真 |
A、无车间设计模拟仿真 B、加工工艺动态仿真（设备级） C、产品生产过程动态仿真 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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产品设计 |
工件数字模型 |
三维化未达到50% 三维化达到50%以上 |
A、0分 B、1.5分 |
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工装数字模型 |
三维化未达到50% 三维化达到50%以上 |
A、0分 B、1分 |
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工艺数据库 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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工艺设计仿真 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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智能装备 （16分） |
数控生产装备 |
数字化生产设备率 |
A、50%以下 B、50%-70% C、70%-90% D、90%以上 |
A、0分 B、1分 C、2分 D、4分 |
|
数字化生产设备 联网率 |
A、50%以下 B、50%-70% C、70%-90% D、90%以上 |
A、0分 B、1分 C、2分 D、3分 |
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传感和控制装置 |
装备采集接口 |
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A、0分 B、1分 |
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装备成线控制 |
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A、0分 B、1分 C、3分 |
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检测装备 |
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A、0分 B、2分 |
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仓储物流装备 |
货架仓储系统 |
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A、0分 B、1分 |
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堆垛机系统 |
A、无自动堆垛机系统 B、有自动堆垛机系统 |
A、0分 B、1分 |
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输送系统 |
A、无物流自动输送系统 B、有物流自动输送系统 |
A、0分 B、1分 |
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生产管控 （49分） |
物料管理 |
收料管理 |
A、纸质化管理 B、人机配合 C、电子化管理 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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现场物料流转 |
A、纸质化管理 B、人机配合 C、电子化管理 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
||
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物料调度 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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线边仓库管理 |
A、纸质化管理 B、人机配合 C、电子化管理 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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在制品管理 |
A、纸质化管理 B、人机配合； C、电子化管理 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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发料管理 |
A、纸质化管理 B、人机配合 C、电子化管理 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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车间生产计划管理 |
作业计划 |
A、纸质化管理 B、人机配合 C、电子化管理 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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生产派工 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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生产报工 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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生产过程管理 |
生产系统防错防呆 |
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A、0分 B、1分 |
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生产作业指导 |
C、电子化+自动关联切换 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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产线状态可视化 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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生产现场异常处理 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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质量管控 |
设备及工艺巡点检数据 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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统计过程控制 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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产品生产过程追溯 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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质量报表 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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质量异常处理 |
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A、0.5分 B、1分 C、2分 |
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生产设备管理 |
生产设备状态监控 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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生产设备效率分析 |
|
A、0分 B、0.5分 C、1分 |
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生产设备维保 |
A、定期维护，人工管理 B、定期维护，系统管理 C、预防性维护，系统弹性管理 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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数据采集 |
设备数据采集 |
|
A、0分 B、0.5分 C、2分 |
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物料数据采集 |
C、自动识别采集 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
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质量检测数据采集 |
C、通过自动检测设备对接同步 |
A、0分 B、1分 C、2分 |
||
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能源数据采集 |
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A、0分 B、2分 C、3分 |
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环保数据采集 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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企业管理 （25分） |
信息安全 |
数据备份 |
C、以双机热备为主 |
A、0分 B、0.5分 C、1分 |
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信息安全防护措施 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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制度、规范建设 |
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A、0分 B、0.5分 C、1分 |
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职能管理 |
供应链管理 |
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A、0.5分 B、1分 C、2分 |
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财务管理 |
C、部门间数据相互集成的会计核算系统和财务分析系统 |
A、0.5分 B、1分 C、2分 |
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业务集成 |
ERP与MES 系统集成 |
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A、0分 B、0.5分 C、1分 |
|
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ERP与PDM 系统集成 |
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A、0分 B、0.5分 C、1分 |
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PDM与CAPP系统集成 |
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A、0分 B、1分 |
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车间作业与成本 核算系统集成 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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生产能力与 负荷协同 |
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A、0分 B、0.5分 C、1分 |
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经济效益 |
单品成本 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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产品合格率 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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万元产值综合能耗 |
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A、0分 B、1分 C、2分 |
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管理体系 |
两化融合管理体系 |
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A、0分 B、3分 C、5分 |
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加分项 （10分） |
国产化率 |
装备国产化率 |
A、50%以下 B、50%-70% C、70%-90% D、90%以上 |
A、0分 B、1分 C、2分 D、3分 |
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认证 |
热处理行业规范条件达标企业 |
A、未通过 B、通过 |
A、0分 B、3分 |
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质量管理体系认证 |
A、未通过 B、通过 |
A、0分 B、2分 |
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环境管理体系认证 |
A、未通过 B、通过 |
A、0分 B、1分 |
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职业安全管理体系认证 |
A、未通过 B、通过 |
A、0分 B、1分 |
附录A 热处理智能制造评价规范评分表
第六章 评价等级。
根据企业智能制造评价得分情况划分评价等级，评价等级从高到低划分为AAAAA、AAAA、AAA、AA。
附录B 热处理智能制造评价等级划分细则
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评价等级 |
计分区间 |
释义 |
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AAAAA |
分数≥80 |
企业基本实现了全流程数据的互联互通，达到了较高的智能制造及管理水平。 |
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AAAA |
70≤分数＜80 |
企业对核心业务应用自动化、智能化、信息化技术手段对关键设备和信息系统开展了集成，实现了跨业务活动件的数据共享。 |
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AAA |
60≤分数＜70 |
企业对单一或部分业务应用自动化、智能化、信息化技术手段对关键设备和核心业务进行了智能化改造和数字化转型。 |
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AA |
分数＜60 |
企业能够对核心业务活动（(设计、生产、物流、销售、服务)进行流程化管理，但智能化制造能力处于基础水平。 |
三、解决的主要问题
本文件旨在规范我国热处理加工制造业智能制造发展的评估，引导企业明晰智能制造实施路径，提升智能制造水平，促进我国热处理加工制造业向高质量发展。
四、主要验证情况分析
本文件通过现场验证方式，已在常州河海、常州铂林、江苏富冠金属、江苏国茂、中车戚研所、江苏恒立、无锡派克新材、江苏凯特、亚玛顿股份、江苏丰东热技术股份等20个企业进行现场实际验证，确定本评价体系和指标的设置，适用于热处理专业加工企业及制造业热处理工段智能制造能力评价，评价分数基本符合企业发展现状。
五、知识产权情况说明
本文件技术内容不涉及专利。
六、产业化情况、推广应用论证和预期成果
6.1 产业化情况
随着新一代信息技术与制造业深度融合发展，以数字化、网络化、智能化为典型特征的智能制造已成为制造业发展的方向，是抢占制造业竞争制高点的必由之路。本文件助力产业发展：
一是可帮助热处理加工企业认识与解决瓶颈问题，提升自身制造能力。企业可根据自身业务情况与标准对标，识别差距、明确自身发展不足、确定智能制造水平提升方向与目标，从而有针对性的改进自身短板，提升智能制造整体水平。
二是可带动产业链上下游企业建立优秀的产品与解决方案，形成良好的市场氛围。一方面，解决方案商与服务商可根据本文件，制定更适宜企业发展现状的智能制造解决方案，提供更明确的建设目标，提升服务能力与水平；另一方面，企业可以标准为准，对解决方案商或服务商的建设情况进行跟踪与检查，以便得到更适宜的服务。
三是可客观评价我国热处理行业智能制造发展水平，科学引导我国热处理行业智能制造转型。在摸清行业智能制造总体现状的基础上，引导企业明晰智能制造实施路径，提升智能制造水平，促进我国热处理行业数字化转型和高质量跨越式发展。
6.2 推广应用情况
本文件编制过程中积极推动推广应用论证。
一是通过线上填报问卷进行评估的方式，帮助企业初步识别目前智能制造能力水平，发现短板，确认改进方向。目前收集了较多企业的数据，为文件条款的合理性、正确性验证提供参考，同时为地方主管部门及行业协会制定产业政策和规划、了解热处理行业智能制造水平提供参考。
二是为热处理行业提升智能制造能力提供指引方向。已开展对常州河海、常州铂林、江苏富冠金属、江苏国茂、中车戚研所、江苏恒立、无锡派克新材、江苏凯特、亚玛顿股份、江苏丰东热技术股份等20个企业的现场验证，验证文件的合理性，并基于文件帮助企业识别智能制造建设过程中的短板，确认下一步改进方向，有效的指导企业开展智能制造建设和规划。
6.3 预期成果
在评价的基础上，以评促改。热处理加工企业能清楚了解自身智能制造的水平，进而匹配企业发展战略及个性化需求，发现短板，制订更具适应性的智能制造技改规划；中国热处理行业协会能清楚了解本行业智能制造的真实水平，进而制订相关政策及规划，有效指导本行业企业开展智能制造转型升级。
七、采用国际标准和国外先进标准情况
无。
八、与现行相关法律、法规、规章及相关标准的协调性
无。
九、重大分歧意见的处理经过和依据
无。
十、标准性质的建议
本文件建议作为推荐性团体标准发布。
十一、贯彻标准的要求和措施建议
本文件在国家标准的基础上，结合热处理行业智能制造20个典型场景，通过预评价和正式评价，对企业的智能制造能力进行评价，明确企业智能制造的真实水平，帮助行业协会了解本行业智能制造的真实水平。
建议基于本文件之上，寻求政府、行业协会、企业、专家学者支持，依据标准开展企业诊断摸排覆盖工作，引导热处理企业人员和评价人员参加标准培训，增强智能制造能力评价的规范性。
十二、替代或废止现行相关标准的建议
无。
十三、其它应予说明的事项
无。
