JN SPORTS制造企业已深刻意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，并逐步将智能制造细化到企业的战略举措中。目前已�?5%的企业具备智能制造发展愿景，49%的企业制定了智能制造发展规划，28%的企业在战略执行过程中定期开展评测与监控，并根据评测结果对智能制造战略进行优化和调整、�/p>

　　设备的数字化和网络化是智能制造的基础，根据平台结果分析，截至目前企业设备的数字化水平已有明显改进，设备数字化率达�?0%，完成设备联网和设备运行数据采集的达�?3%，实现设备远程监控的达到24%，开始探索设备预测性维护的达到14%、�/p>

　　数字化设计是实现智能制造的关键基础技术，是制造业提升智能制造能力水平的关键方面，目前已从传统二维设计，转变为基于知识库的参数化/模块化、模型化设计。目前已�?8%的企业开展了计算机辅助设计，27%的企业实现了基于三维模型的设计，25%的企业开展了数字化建模仿�?的企业应用PDM/CAPP对产品设计和工艺设计数据进行结构化管理与归档�?5%的企业在设计过程中建立了典型组件和设计知识库。数字化设计和制造的普及有助于企业适应外部环境技术动态性以及响应外部市场需求不确定性、�/p>

　　智能车间是落实智能化改造的重要载体，是制造业实现智能化转型升级的基础。根据平台结果分析，40%的车间可实现作业指导、加工程序、工艺参数等工艺文件的远程下达，36%的车间部分实现了生产的人、机、料、法JN SPORTS、环、测数据采集�?2%的车间实现了生产计划和作业工单的自动排程�?3%的车间实现了生产信息的可视化与数据统计，29%的车间实现了设备的信息化管理、�/p>

　　质量控制的能力与水平成为衡量企业智能制造能力水平的重要指标和关键要素。通过实现工序状态的在线检测JN SPORTS，借助于数理统计方法的过程控制系统� 把产品的质量控制从“事后检验”演变为“事前控制”，做到预防为主，防检结合，可达到全面质量管理的目的。根据平台结果分析，43%的企业具备过程质量控制方法和技术，24%的企业具备自动化在线检测设备，实现对过程质量的在线%的企业依托质量管理系统对质量检验标准、作业指导、质量数据采集和质量问题处置管理�?%的企业可以实现包括原材料、在制品、成品的全流程质量追溯、�/p>

　　集成技术的应用及效果是企业迈进成熟度三级的关键核心，促进企业实现各业务、信息等的互联与互操作，最终达到信息流、数据流无缝传递的状态。根据数据分析结果显示，目前70%的企业完成了设备、系统间的集成需求与规划�?4%的企业初步实现了物联网与信息系统的融合，19%的企业具备完整的系统集成架构和技术规范，12%的企业实现了设计、生产、物流、销售和服务全业务活动的集成、�/p>

　　随着新一代信息技术的在制造业的深度应用，生产制造过程数据倍增，系统地挖掘分析生产制造数据，将数据转化为知识、知识转化为决策，基于数据驱动的制造是实现智能化的必要前提。目前已�?0%的企业可实现数据在企业内部的共享�?1%的企业可实现数据的跨业务共享�?6%的企业建立了数据编码、交换格式和集成要求等规则，开始对数据进行标准化和数据治理�?6%的企业建立了企业级大数据平台�?3%的企业基于模型分析和应用数据，驱动生产环节的业务优化、�/p>

　　党的十九届五中全会明确提出，坚持把发展经济着力点放在实体经济上，坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国JN SPORTS、数字中国。十四五期间，我们将坚持推进新一代信息技术与制造业融合发展，以智能制造为主攻方向，推进制造业生产方式和企业形态的根本性变革，提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。智能制造能力成熟度标准既是对我国智能制造实施经验的阶段性总结，又是下一步推动产业能力提升的重要参考。下一步我们将加快推进标准宣贯推广，持续提升贯标广度和深度；不断优化“智能制造评估评价公共服务平台”，广泛开展智能制造水平摸底；积极推动构建评估服务体系，引导企业依据标准评估自身短板，合理开展智能化改造提升；开发标准实施的配套指南，聚焦制造业智能化转型的突出问题和明显短板，提出最优路径，为制造业提供智能化转型升级的最佳解决方案、�/p>