推进新型工业化是中国式现代化的重要组成部分，而智能制造则是建设制造强国的主攻方向。新一代智能制造不仅将推动产业技术变革与模式转变，重构生产方式与价值流程，加速实现“中国制造向中国创造转变、中国速度向中国质量转变、中国产品向中国品牌转变”，还能有效提升供需适配性，推动产业绿色低碳转型，全面增强产业链供应链的韧性与安全水平。

一、新一代智能制造发展背景

从全球视野来看，主要经济体纷纷将智能制造视为重塑国家竞争优势的核心战略。如，美国发布《国家先进制造业战略》旨在强化智能制造技术开发、培育专业技术劳动力，并提升供应链的弹性与生态韧性；日本通过《制造业白皮书》聚焦智能制造关键领域，以稳定供应链并保障产业安全；德国则出台《国家工业战略2030》，试图通过强化国家干预来巩固其在智能制造领域的领先地位。尽管各国战略侧重点有所不同，但均在积极探索适应自身产业的智能化转型路径。

立足国内，我国始终将智能制造作为国家战略的核心。习近平总书记明确指出，要“以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级”，并强调“推动人工智能科技创新与产业创新深度融合”。国务院在部署落实《政府工作报告》和“十五五”规划纲要时，也将“加快发展新一代智能制造”列为重点工作之一。这标志着新一代智能制造已成为推进新型工业化、建设制造强国及实现中国式现代化的关键一招。

在顶层设计的指引下，我国智能制造正加速迈向规模化落地。2024年，国家全面启动智能工厂梯度培育行动，已成功培育大量卓越级及领航级智能工厂。2025年底，工业和信息化部等8部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出到2027年推出1000个高水平工业智能体、推广500个典型应用场景的量化目标，为产业发展提供了清晰的行动指南。

然而，在产业从“点状突破”迈向“规模化普及”的关键节点，如何科学、客观地评估其建设成效与真实价值，已成为产业深化发展亟待破解的核心课题。

二、面向智能工厂构建的量化评测体系需求演进

新一代智能制造的宏大叙事，与制造现场的微观现实之间，存在一个不容回避的难题。

尽管“十五五”以来全国已累计培育数万家各梯度智能工厂，但数量扩张的背后，建设质量参差不齐、投入产出比模糊、技术适配性不足等问题日益凸显。不少企业仅完成局部自动化改造，便贴上“智能工厂”标签，部分标杆项目虽实现生产效率大幅跃升，却难以在行业内复制推广，还有相当数量的制造企业在“转不转、怎么转、转什么”的决策面前徘徊不定。这些困境折射出一个深层矛盾：在自上而下的战略部署与自下而上的企业实践之间，缺乏一套能够精准刻画效能水平、有效指导改进方向的通用语言与评价尺度。若无法对智能工厂的“智能化程度”与“效能产出”给出清晰、可比较的量化判断，智能工厂建设就很难精准聚焦于最有价值的环节。

图1 智能制造效能核心指标分类

要科学评估智能工厂的建设成效，首先需要建立与之匹配的绩效评测体系。在常规制造环境中，常使用基于ISO 22400标准的关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI）。该体系以生产过程和现场数据为对象进行确定性计算，本质上是对确定性生产活动的静态度量，在过去几十年中发挥了重要的基础管理作用。然而，当智能工厂演进为由数据驱动、算法赋能的复杂巨系统时，传统KPI体系逐渐面临适用性挑战。

这种挑战主要体现在系统级关联考量与深层驱动机理的解析上。一方面，传统KPI体系倾向于将各项指标视为相对独立的度量单元，难以全面刻画多因素耦合下的上下游业务链条的动态关联。例如，在引入数字化设计时，短期内可能会增加管理与资产利用成本，长期来看却能显著提升质量并优化综合成本。KPI的碎片化度量方式，往往难以衡量这种跨周期、跨维度的全局系统价值。

另一方面，智能工厂的效能是使能技术与管理策略深度融合的结果。KPI体系侧重于结果表征，难以深度解析绩效生成过程中的复杂机理，无法有效量化技术应用深度与管理协同适配度对最终绩效的各自贡献。这就解释了为何在实践中，即便企业部署了相似的底层技术方案，也会因技术落地与管理协同的差异，导致最终的KPI表现和投资回报率（Return on Investment，ROI）产生显著分化。

传统评测体系的局限性，导致企业难以看清绩效波动背后的真实驱动因素与全局价值流转，在构建智能工厂过程中，企业难以精准定位瓶颈症结，也无法科学回答“应优先深化技术应用还是优化管理流程”“如何最大化整体ROI”等关键问题。因此，面对智能工厂从局部效率优化，向全局价值创造的深层次变革需求，亟须超越单一KPI的思维框架，探索并构建一种能够穿透表象、直击系统构建本质的新型量化评测框架。

三、面向新一代智能制造的 KPA效能体系构建

针对现有KPI体系在智能工厂构建中的适用性挑战，机械工业仪器仪表综合技术经济研究所（简称“仪综所”）创新性提出“关键绩效领域（Key Performance Aspects, KPA）”的概念。KPA本质上是一系列相互关联的KPI的集合，旨在通过特定的上下文环境，对制造系统的综合特征进行全局化、系统性的评估，从而弥补KPI在复杂智能场景下的评估盲区，KPA效能体系模型如图2所示。

图2 KPA效能体系模型

KPA体系的具体构建，建立在智能制造核心元素模型的基础之上 。 该模型将智能制造的参与元素科学地划分为四类 ：活动 （Activities）、 人员（Stakeholder）、资产（Asset）和管理（Management）。其中，活动涵盖产品设计、生产计划、生产执行等核心业务运营，而人员、资产和管理则是支撑和驱动这些活动的关键要素。在此元素模型之上，KPA体系将KPI抽象并归类为时间、成本、质量和能源四个核心维度，并深刻揭示了这四个维度与四类核心元素之间的交互关系。这种设计打破KPI仅关注生产过程和数据的扁平化结构，将管理策略、人员效能与资产利用深度融入绩效评估的底层逻辑中，形成智能制造KPA基础模型。

基于上述多维基础模型，KPA体系的核心内部逻辑在于系统价值的动态转换与综合平衡，在智能制造的复杂场景中，任何一项业务活动的优化往往伴随着多要素的联动变化。KPA评估的核心判据在于，必须确保时间转换后所带来的综合价值大于或等于各项投入支出。这种逻辑将原本孤立的成本、时间、质量等指标串联成一个有机的价值链条，使企业能够清晰识别智能化改造中的综合效益，从而指导智能工厂建设从局部指标优化走向全局价值最大化。

四、KPA效能体系在智能工厂培育中的实践价值

在理论构建与标准化进程的基础上，KPA体系依托智能工厂梯度培育开展了广泛的实证研究。大量实证数据表明，KPA体系已从单一的评价工具，演进为贯穿智能工厂建设全生命周期、深度赋能梯度培育工作、覆盖宏观与微观多维度的决策支撑系统。其实践价值主要体现在正向规划赋能、逆向诊断评判、宏观行业引领以及微观技术洞察等四个方面。

1. 正向赋能：基于投入产出评估指导智能工厂科学新建

在智能工厂的新建规划阶段，企业常面临“投什么、怎么投”的决策难题。KPA体系从系统全局出发，通过揭示场景与指标的跨周期耦合规律，综合评估不同建设场景的投入产出比与多维指标联动效应（如图3所示），可为企业提供科学的规划依据。它打破“唯短期财务回报”的局限，能够精准测算部分高投入场景在初期成本承压后，通过跨周期转换所能释放的全局价值净增长。基于此，KPA体系能够指导企业根据自身资源与预算规模，匹配最优的场景组合与投资节奏，构建阶梯式的建设路径。这种基于投入产出评估的正向赋能，可有效规避“贪大求全”的盲目投资与资源错配，确保企业在顶层设计阶段实现从局部指标优化向全局价值最大化的跨越，为企业顺利迈入梯度培育体系奠定坚实基础。

图3 KPA体系的正向赋能应用

以某科技股份有限公司（中型企业）新建工厂的规划指导为例，针对其100万元至500万元的预算规模，KPA体系精准推荐了车间智能排产、在线智能检测、设备运行监控及能源智能管控等中低投入场景。实证数据表明，这些场景不仅高度契合企业的资金实力，而且具备极高的短期投资回报率，能够帮助企业快速建立数字化转型的信心并实现局部效益的率先跃升，顺利达到梯度培育的先进级标准。

2. 逆向诊断：基于多维指标开展工厂水平评判与改造

在工厂建成投运后，科学评判其真实智能化水平并精准定位改造方向，是智能工厂持续演进、向更高梯度跃升的关键。KPA体系作为客观标尺，不仅综合考量生产效率等维度，更将时间成本节约、质量跃升、能耗降低等系统全局价值纳入评判标准，从而全面刻画工厂的真实效能水平。

更为核心的是，KPA体系引入了指标回溯机制，能够精准定位效能瓶颈发生的具体环节与模块。在改造升级过程中，该机制能够基于指标间的耦合影响，评估改造方案的全局效应，即通过分析优化某一环节对上下游指标链条的连锁反应，识别出综合效益最高、能带动全局指标改善的改造场景。这种逆向诊断与靶向指导，可确保改造工程符合预期，实现智能工厂建设从盲目试错向精准施策的转变，为企业向卓越级、领航级跃升提供了清晰路径。

以针对山东某公司的评测实践为例，KPA体系首先帮助该企业对标行业先进水平进行综合评判，发现其整体生产效率指标偏低；随后，通过指标回溯机制分析，精准定位到设计执行时间过长这一核心了改造方向，针对性引入数字化设计与虚拟中试等场景进行升级建设，有效打通研发与制造的协同堵点，成功推动工厂梯度的晋升。

3. 宏观引领：构建智能制造指数赋能智能工厂梯度培育

在宏观层面，KPA体系为主管部门及行业组织等开展智能工厂梯度培育提供了坚实的量化决策支撑与落地抓手。依托海量实证数据，KPA体系精准提炼出各细分行业的平均效能水平与领航水平，形成科学的行业基准，使不同梯度的智能工厂能够清晰识别自身在行业中的坐标，明确与上一级梯度的差距。

在此基础上，KPA体系进一步将多维效能指标进行深度融合与加权，构建出反映行业整体智能化发展水平的“智能制造指数（SMI）”。该指数有效刻画了不同梯度企业间的能力差异，不仅可为行业内企业提供直观的发展参考与对标依据，更为相关部门制定差异化梯度培育政策、优化资源配置提供客观依据。

通过发布行业智能制造指数，并推动“以评促建、以评促改”，KPA体系有效引导了产业生态实现阶梯式、系统性的跃升，推动智能工厂梯度培育高质量发展。

4. 微观洞察：穿透技术表象精准评估工厂使能技术应用成效

在微观层面，企业在引入AI算法、数字孪生、沿智能技术时高端工业软件等前，往往难以准确判断其应用成效。一般的成效评估大多仅关注技术本身的先进性或系统的上线率，容易陷入唯技术论与盲目跟风的误区。

KPA体系能够穿透技术表象，深入业务底层，为技术的引入提供科学的决策依据。一方面，针对技术“能不能用”的问题，KPA体系通过评估企业当前的人员技能、资产基础与管理策略等核心要素，精准判断其是否具备支撑该技术落地的先决条件；另一方面，针对“该不该用”的问题，KPA体系可量化测算该技术投入对时间、成本、质量、能源四个维度的综合影响及跨周期投资回报，判断其能否为企业带来全局价值的净增长。

这种微观洞察可有效指导企业摒弃不切实际的技术堆砌，确保前沿技术投资与自身业务基础精准匹配，真正实现技术赋能与业务价值的深度统一，为智能工厂向更高梯度跃升筑牢技术底座。

以某某（宁夏）有限公司为例，原计划斥资引入全厂级数字孪生系统，但经KPA体系评测指出，该企业底层设备的数据采集率不足且缺乏标准化的工艺数据沉淀，尚不具备支撑该技术落地的先决条件。另经测算表明，在当前业务规模下，这一高投入技术对综合效能的实际提升有限，跨周期投资回报极低。基于此微观洞察，企业果断调整策略，暂缓数字孪生建设，转而优先开展底层设备联网与数据标准化治理，成功避免数百万元的无效技术投资，夯实向卓越级迈进的基础。

五、结论与展望

新一代智能制造已迈入“量质并行”的高质量发展新阶段，KPA体系在实践中能够有效支撑智能工厂梯度培育与企业转型，但其大规模推广仍面临标准化体系待完善、数据孤岛存在及实操规范不统一等挑战。

图4 智能制造效能层面（KPA）相关标准

面向未来，需从三个维度持续发力：一是坚持“标准先行”，推进KPA向国家标准与国际标准迈进，构建广泛共识的评测规范（如图4所示）；二是构建统一的效能数据平台，打破数据壁垒，为行业基准与指数发布提供数据底座（如图5所示）；三是完善实操规范，研制标准化评测流程，确保评测的科学严谨与结果可比。

图5 智能制造效能平台

仪综所将坚定不移地持续推进上述工作。我们相信，这套扎根中国实践并接轨国际的KPA效能体系，不仅将为我国制造业数字化转型提供坚实支撑，更有望推动形成全球通行的智能制造效能指数（SMI），为全球智能制造贡献前瞻性的中国方案。

原文刊载于《物流技术与应用》 作者：机械工业仪器仪表综合技术经济研究所 王成城 张雅丽 刘鹏