[發明專利]基于模糊層次分析法的智能制造能力成熟度評價方法

在審

• 申請號: 201810764010.0
• 申請日: 2018-07-12
• 公開（公告）號: CN109063976A
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 李振軒
• 申請（專利權）人: 李振軒
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于模糊層次分析法的智能制造能力成熟度評價方法，步驟如下：S1、建立評價指標體系：依據評價目的，借助調查研究和專家咨詢的方式，建立逐級分層的智能制造能力成熟度評價指標體系；S2、確定權重：使用層次分析法，引入領域專家的評審意見，確定其同一層次各個指標的權重；S3、量化指標：結合當今智能制造成熟度的總體發展水平，將指標的發展水平統一使用一種量綱；S4、模糊綜合評價：依據評語集和相應評語等級集的基準值，獲取評價集模糊子集的隸屬度，構建模糊關系矩陣；依據指標的權重向量與模糊關系矩陣，利用加權平均法得出成熟度的總分，進而判斷出評價對象所處的成熟度級別。

技術領域

本發明涉及一種成熟度評估信息處理方法，尤其是涉及一種模糊層次分析法的智能制造能力成熟度評價方法。

背景技術

智能制造能夠促進經濟的增長以及工業的轉型升級，世界各國都在智能制造上發力，積極對現代制造業進行布局。國務院頒布《中國制造2025》明確提出將智能制造做為主攻方向，德國有工業4.0計劃、美國工業互聯網、日本工業價值鏈和法國新工業革命。智能制造能力成熟度的評價能夠凝聚行業的共識，避免方向走偏，降低融合發展的風險，因此針對智能制造能力成熟度評價的研究工作多集中在各個國家的標準化組織當中。德國機器及制造商協會發布了用于評價工業4.0進行程度的成熟度模型，該成熟度模型包含策略與組織、智能工廠、智能操作、智能產品、數據驅動服務和員工6個一級評價指標，并包含18個二級評價指標。我國的智能制造能力成熟度評價是依據《國家智能制造標準體系建設指南(2015版)》提出的系統架構，分別從智能維和制造維對智能制造能力進行評價。

現有對智能制造能力成熟度評價方法均為定性的評價方法，定性評價方法在實際操作過程當中難免帶有較多的主觀因素，因此對智能制造成熟度的評價使用定量的或者定性與定量相結合的方式將能夠更加客觀、精確的反映智能制造成熟度的真實特性，滿足當前數字化、數據化的時代發展潮流。本發明將借助《國家智能制造標準體系建設指南(2015版)》提出的體系架構，建立智能制造能力成熟度評價指標體系，將層次分析法與模糊綜合評價法相結合，對智能制造能力成熟度進行評估，該方法能夠精確的反映當前企業的智能制造能力。

發明內容

本發明提供了一種定量化的智能制造能力成熟度評價方法，該方法基于模糊層次分析綜合對成熟度進行評價，能夠提高成熟度評價的準確性，包括：

建立評價指標體系：依據評價目的，借助調查研究和專家咨詢的方式，建立逐級分層的智能制造能力成熟度評價指標體系；

確定權重：利用問卷打分的形式將領域專家的知識經驗引入到權重確定的過程中，使用數學方法——層次分析法，確定同一層次各個指標的權重；

量化指標：結合當今企業智能制造成熟度的總體發展水平，將指標的發展水平進行量化以統一量綱；

模糊綜合評價：依據評語集和相應評語等級集的基準值，獲取評價集模糊子集的隸屬度，構建模糊關系矩陣；依據指標的權重向量與模糊關系矩陣，利用加權平均法得出成熟度的總分，進而判斷出評價對象所處的成熟度級別。

進一步地，建立評價指標體系，包括：

依據評價目的，借助調查研究和專家咨詢的方式建立了由最高層、中間層與最底層組成的3層智能制造能力成熟度評價指標體系。

定義各層所代表的含義，最高層是需要獲取的最終目標，即智能制造能力成熟度；中間層是最高層與最底層的關系紐帶；最底層是制造過程中具體的實施手段和方法。

其中中間層包含一級指標和二級指標，一級指標涵蓋智能維和制造維，二級指標涵蓋設計、生產、物流、銷售、服務、資源要素、互聯互通、系統集成、信息融合和新興業態；最底層包含三級指標，涵蓋產品設計、工業設計、工藝優化、采購、計劃與調度、生產作業、質量控制、倉儲與配送、安全與環保、物流管理、銷售管理、客戶服務、產品服務等27個指標。