在智能工厂梯度培育条件要素体系中，企业智能工厂建设成效评估工作核心依托《智能工厂建设关键绩效指标参考》展开，该参考表所涵盖的各类绩效指标，均需严格遵循T/CAMS182—2024《智能制造效能通用评测方法》规定的标准与流程完成计算。通过这一标准化的指标体系与计算依据的衔接，确保智能工厂建设成效评估的科学性、规范性与统一性，为梯度培育工作中企业智能水平的精准研判、分级培育策略的合理制定提供可靠的数据支撑与专业依据。

本文依据T/CAMS182—2024《智能制造效能通用评测方法》，针对《智能工厂建设关键绩效指标参考》中界定的五大类别KPI，共20项具体指标进行解读。五大类指标分别为能力提升类、价值效益类、生产运营效率类、可持续发展类和推广应用类，构建了覆盖智能制造核心维度的指标体系。

从智能制造场景来看，该指标体系的构建具有极强的系统性和针对性，全面契合了智能制造的发展目标与核心诉求。

能力提升类指标4项：聚焦智能制造的技术基础与核心能力建设。关键设备数控化率是智能制造的前提条件，数字化设备是实现生产过程精准控制、数据采集与传输的硬件支撑；先进过程控制投用率针对流程行业，体现了智能制造中过程优化的技术深度，模型预测控制等先进技术的应用能大幅提升生产过程的稳定性与精准度；应用人工智能技术场景比例和智能决策模型数量则直接反映了企业在智能制造中对前沿技术的融合应用程度，是衡量智能制造智能化水平的核心标志，符合当前人工智能与制造业深度融合的发展趋势。

价值效益类指标2项：直击企业经营的核心目标。研制周期缩短体现了智能制造对产品开发流程的优化效果，数字化设计、虚拟样机等技术的应用能打破传统开发模式的时空限制，加速产品迭代；销售增长率则从市场端验证智能制造的价值，通过提升产品质量、缩短交付周期、优化产品性能等，增强企业市场竞争力，实现经营效益的增长，是智能制造商业价值的直接体现。

生产运营效率类指标9项：覆盖了生产全流程的核心环节。生产效率、设备综合利用率、资源综合利用率等指标关注生产过程的投入产出比，通过智能制造技术实现生产资源的优化配置、设备的高效运行、生产流程的精益化；产品不良率下降体现了智能制造中质量管控的精准性，智能检测装备与数据分析技术的应用能实现缺陷的实时识别与追溯，提升产品质量；库存周转率、供应商准时交付率、订单准时交付率聚焦供应链与库存管理，智能制造中的信息共享与协同平台能实现供应链各环节的高效联动，减少库存积压，提升交付的及时性与可靠性；运营成本下降和全员劳动生产率提升则综合反映了智能制造对企业运营管理的优化效果，通过自动化、数字化、智能化手段降低人力、物力、财力消耗，提升人力资源的产出效率。

可持续发展类指标4项：顺应了全球绿色制造的发展趋势。单位产品综合能耗降低、单位产品CO₂排放量降低直接响应了“双碳”目标，智能制造通过精准控制生产过程、优化能源消耗结构、回收利用废弃物等，实现节能减排；一般固废综合利用率和水资源重复利用率则体现了循环经济理念在智能制造中的应用，通过资源的循环利用减少对环境的影响，实现经济效益与环境效益的统一，是智能制造可持续发展的核心内涵。

推广应用类指标1项：关注智能制造的生态辐射效应。先进制造模式/解决方案向产业链供应链上下游复制推广的企业数量，体现了领先企业的示范引领作用，智能制造的价值不仅局限于单个企业，更在于通过产业链协同，推动整个产业链的数字化、智能化转型，提升产业整体竞争力，符合产业集群化、协同化发展的智能制造生态构建目标。

该指标体系的参考标准明确，T/CAMS182-2024为行业协会标准，确保了指标的权威性与通用性，为不同行业、不同规模的企业提供了统一的评测依据，有利于推动智能制造行业的规范化发展，促进企业间的对标交流与良性竞争。

（一）能力提升类指标计算方法

本部分详细说明了4项能力提升类指标的指标说明与计算方法，包括关键设备数控化率、先进过程控制投用率、应用人工智能技术场景比例、工厂应用智能决策模型数量，明确了各公式中变量的定义。

从智能制造场景的实际应用角度来看，这些计算方法具有极强的实操性和科学性，为企业精准评估自身智能制造能力提供了明确的操作指南。

（1）关键设备数控化率的计算方法简洁明了，变量定义清晰。在智能制造场景中，“具有信号处理能力的设备”是指能够实现数据采集、传输、分析与反馈控制的数字化设备，这类设备是智能制造数据驱动的基础。

计算方法：E_ncr=N_nc/N_t ×100%

E_ncr——关键设备数控化率；

N_nc ——评测对象中具有信号处理能力的设备数量；

N_t ——评测对象中所有设备的数量。

该指标的计算能让企业快速掌握自身设备数字化改造的整体进度，明确设备升级的方向与重点。例如，某机械加工企业拥有100台生产设备，其中60台具备信号处理能力，其关键设备数控化率为60%，通过该数据可判断企业设备数字化基础处于中等水平，需进一步加大非数字化设备的改造力度，以满足智能制造对设备数据采集与控制的需求。

（2）先进过程控制投用率的计算聚焦流程行业的控制回路，变量定义精准区分了“先进过程控制系统的控制回路”与“应用过程控制系统的控制回路”。在流程行业（如化工、冶金、电力等）的智能制造场景中，控制回路是生产过程控制的基本单元，先进过程控制系统的应用能实现多变量协同优化、自适应调节等，解决传统控制方式难以应对的复杂工况问题。

计算方法：R_apcs =N_apcs /N_pcs×100%

R_apcs ——先进过程控制系统投用率；

N_apcs ——应用先进过程控制系统的控制回路总数；

N_pcs——应用过程控制系统的控制回路总数。

该指标的计算能精准反映企业在过程控制技术升级方面的成效，例如，某化工企业应用过程控制系统的控制回路总数为50个，其中应用先进过程控制系统的控制回路为30个，其先进过程控制投用率为60%，说明企业在过程优化方面已取得一定成效，但仍有40%的控制回路存在技术升级空间，可通过引入更多先进控制技术进一步提升生产过程的稳定性与效率。

（3）应用人工智能技术场景比例的计算核心在于“智能制造典型场景”的界定与统计，该指标能直观反映人工智能技术在企业智能制造中的渗透程度。

计算方法：P_sai =N_sai /N_st ×100%

P_sai ——应用人工智能技术场景比例；

N_sai ——应用人工智能技术场景的数量；

N_st ——智能制造典型场景数量。

在智能制造场景中，典型场景包括智能生产调度、智能质量检测、智能设备运维、智能能耗管理等，人工智能技术在这些场景中的应用能实现决策的智能化、精准化。例如，某企业智能制造典型场景数量为8个，其中应用人工智能技术的场景有5个，其应用人工智能技术场景比例为62.5%，表明企业在人工智能与业务场景的融合方面处于较好水平，但仍需挖掘剩余场景的人工智能应用潜力，如在智能供应链协同等场景中引入人工智能技术，进一步提升整体智能化水平。

（4）工厂应用智能决策模型数量的计算采用求和公式，涵盖生产、管理、运维等多个环节，能全面反映企业智能决策模型的部署与应用规模。

计算方法：Nidm =ΣNidm_i

Nidm ——工厂应用智能决策模型数量；

Nidm_i ——工厂第i个环节应用智能决策模型数量。

在智能制造场景中，智能决策模型是实现数据驱动决策的核心工具，例如生产环节的产能预测模型、管理环节的成本优化模型、运维环节的设备故障预警模型等。该指标的计算能让企业清晰掌握自身智能决策模型的建设情况，例如，某企业在生产环节部署3个智能决策模型，管理环节部署2个，运维环节部署1个，其工厂应用智能决策模型数量为6个，通过该数据可判断企业智能决策能力的基础，同时结合模型的实际运行效果，进一步优化模型算法、拓展模型应用范围，提升决策的科学性与时效性。

（二）价值效益类指标计算方法

本部分阐述了价值效益类的2项指标，包括研制周期（含研制周期及变化率计算方法和销售增长率，明确了指标说明、计算方法及变量定义，同时给出了研制周期缩短的相关措施。

这两项指标的计算方法紧密结合智能制造的技术应用场景，能科学、精准地衡量智能制造为企业带来的核心价值效益，对企业评估智能制造投入产出比具有重要意义。

（1）研制周期的指标说明清晰界定了产品研制的三个阶段（产品开发、产品试制、量产准备），计算方法采用多型号产品平均周期的方式，确保了数据的客观性与代表性。

研制周期计算方法：C_prd=Σⁿ_i=1(C_pd +C_pp +C_ppm)/n

n ——研制并实现量产的产品型号数量；

C_prd——研制周期；

C_pd ——产品开发周期；

C_pp ——产品试制周期；

C_ppm ——量产准备周期。

研制周期变化率计算方法:Cprd_c=(Cprd_i+1-Cprd_i)/Cprd_i×100%

Cprd_c——不同评测周期内同一产品研制周期变化率；

Cprd_i+1——测评周期i+1内同一产品的研制周期；

Cprd_i——测评周期i内同一产品的研制周期。

在智能制造场景中，研制周期缩短的措施与数字化、虚拟化技术深度绑定，数字化产品设计和仿真能在虚拟环境中完成产品设计验证，减少物理样机的制作与测试次数；虚拟样机/样品制造能提前发现产品试制过程中的问题，避免后期返工；数字化工艺设计、虚拟调试能优化量产准备流程，缩短生产线调试周期。例如，某企业在智能制造转型前，某系列产品3个型号的研制周期分别为12个月、14个月、10个月，转型后同一系列新增2个型号的研制周期分别为8个月、9个月，通过计算可得转型前平均研制周期Cprd1=(12+14+10)/3=12个月，转型后平均研制周期Cprd2=(8+9)/2=8.5个月，研制周期变化率Cprdc=（8.5-12）/12×100%≈29.17%，即研制周期缩短了约29.17%，直观体现了智能制造技术对产品开发效率的提升作用。该指标不仅能让企业自身评估转型成效，还能与行业标杆对标，找出差距，进一步优化研制流程。

（2）销售增长率的指标说明明确了其核心作用是衡量企业市场拓展能力、产品竞争力和经营健康度，计算方法采用前后两个评测周期销售额的对比，能直接反映智能制造对企业市场业绩的影响。

计算方法：R_sg=（Sa_i+1-Sa_i）/Sa_i

R_sg——不同评测周期内销售增长率；

Sa_i+1——测评周期i+1内企业销售额；

Sa_i——测评周期i内企业销售额。

在智能制造场景中，销售增长率的提升源于多方面的协同作用：研制周期的缩短能让企业更快响应市场需求，抢占市场先机；产品质量的提升能增强客户满意度与忠诚度；生产效率的提高能保障产品供应的及时性，支持市场份额的扩大。例如，某企业智能制造转型前一年的销售额S_a1=1亿元，转型后一年的销售额S_a2=1.5亿元，则销售增长率R_sg=（1.5-1）/1×100%=50%，显著的销售增长表明智能制造为企业带来了实实在在的市场价值，验证了智能制造投入的有效性。同时，该指标也能帮助企业分析市场变化与自身智能制造策略的匹配度，若销售增长率未达预期，可结合其他指标（如产品不良率、订单准时交付率等）查找原因，优化智能制造方案。

（三）生产运营类指标

本部分介绍了生产运营类中生产效率和资源综合利用率两项指标，包括指标说明、计算方法及相关措施（生产效率提升措施）。

这两项指标聚焦生产运营的核心资源（人力、设备、原材料等）的利用效率，其计算方法与智能制造场景的技术应用高度契合，能有效评估智能制造对生产运营过程的优化效果。

（1）生产效率的指标说明明确其核心是“单位时间内有效产出能力”，聚焦合格品产出效率，符合智能制造“提质增效”的核心目标。

生产效率计算方法：E_i=O_i /T_i  或 E_i=OEE×O_th/T_i

E_i——某一评测周期内生产效率；

O_i——某一评测周期内合格品产出数量；

OEE——设备综合效率；

O_th——某一评测周期内理论产出量；

T_i——某一评测周期内的计划生产时间。

生产效率变化率计算方法：E_RC=（E_i+1-E_i）/E_i×100%

E_RC——不同评测周期内生产效率变化率；

E_i+1——测评周期i+1内生产效率；

E_i——测评周期i内生产效率。

两种计算方法分别从实际合格品产出和设备综合效率（OEE）与理论产出的结合角度出发，为不同数据基础的企业提供了灵活的计算方式。

在智能制造场景中，生产效率提升措施具有明确的技术导向：减少设备停机时间可通过智能设备运维系统（如设备故障预警模型、远程诊断技术）实现，提前预判设备故障并及时处理，降低非计划停机时间；优化设备运行速度可通过数字化控制系统实现设备运行参数的精准调节，使其始终处于最优运行状态；降低废品率则依赖智能质量检测技术（如机器视觉检测、大数据分析），实现缺陷的实时识别与工艺参数的动态调整。例如，某企业某评测周期内计划生产时间T_i=1000小时，合格品产出数量Oi=5000件，则生产效率E_i=5000/1000=5件/小时；下一评测周期通过引入智能设备运维系统和机器视觉检测技术，计划生产时间仍为1000小时，合格品产出数量提升至6000件，生产效率E_i+1=6件/小时，生产效率变化率E_RC=（6-5）/5×100%=20%，清晰体现了智能制造技术对生产效率的提升作用。若采用第二种计算方法，假设某评测周期内设备综合效率OEE=80%，理论产出量O_th=6000件，计划生产时间T_i=1000小时，则生产效率E_i=80%×6000/1000=4.8件/小时，该方法能更全面地反映设备运行状态对生产效率的影响，帮助企业从设备管理角度优化生产效率。

（2）资源综合利用率的指标说明明确了“主要原材料”与“辅助原材料”的界定，覆盖了生产过程中各类关键资源，计算方法简洁直观，能直接反映企业资源利用的高效程度。

资源综合利用率计算方法：Rur=R_eu /R_in ×100%

Rur——资源综合利用率；

R_eu ——原材料有效使用量；

R_in ——原材料投入量。

资源综合利用率变化率计算方法：Rur_c=（Rur_i+1-Rur_i）Rur_i×100%

Rur_c——不同评测周期内资源综合利用率变化率；

Rur_i+1——测评周期i+1内资源综合利用率；

Rur_i——测评周期i内资源综合利用率。

在智能制造场景中，资源综合利用率的提升依赖于数字化、智能化的资源管理技术：通过生产过程数据的实时采集与分析，精准计算各类原材料的消耗定额，优化投料方案，减少原材料浪费；通过智能仓储与物流系统，实现原材料的精准配送与库存管理，降低辅助原材料的损耗；通过资源回收利用技术（如边角料回收再加工系统），提升资源的循环利用效率。

例如，某企业某评测周期内原材料投入量R_in =1000吨，原材料有效使用量R_eu =850吨，则资源综合利用率Rur=850/1000×100%=85%；通过引入智能制造资源管理系统，优化投料方案与回收利用流程，下一评测周期原材料投入量仍为1000吨，原材料有效使用量提升至920吨，资源综合利用率提升至92%，资源综合利用率变化率为（92%-85%）/85%×100%≈8.24%，体现了智能制造对资源利用效率的优化效果，不仅能降低企业生产成本，还能减少资源消耗，符合绿色制造的发展理念。

因篇幅有限，剩下的指标我们将在下篇文章中继续讨论。