由 猿小六 （一） 模型与评价
智能制造能力成熟度评价是依据智能制造能力成熟度模型要求，与企业实际情况进行对比，得出智能制造水平等级，有利于企业发现差距，结合组织的智能制造战略目标，寻求改进方案，提升智能制造水平。图附录 1-1 为智能制造能力成熟度模型与评价的关系示意图：
（二） 评价过程
企业首先结合自身的发展战略及目标，选择适宜的模型（整体或单项），根据行业特点选择评价域（流程或离散），通过“问题”调查的形式来判断是否满足成熟度要求，并依据满足程度进行打分计算，给出结果。评价过程如图附录 1-2 所示。
“问题”来源于成熟度要求，与其保持对应一致，是执行评价的主要依据。判断问题是否得到满足要基于证据，包括人员访谈记录、文件、系统部署或运行的记录等，必要时可借助工具或智能制造评价平台自动收集。
1、 选择模型
组织可以根据自身现状以及智能制造发展战略，选择单项能力模型或整体成熟度模型。单项能力成熟度模型主要面向中小企业，或在制造维某一类有智能化提升需求的企业；整体成熟度模型主要面向大型企业，或在智能与制造的各方面发展均衡的企业。
2、 选择评价域
结合流程行业与离散行业的不同特点，对 27 个域进行裁剪，确定适合行业特色的评价域。流程行业主要评价域如表附录 1-1 所示：
离散行业主要评价域如表附录 1-2 所示：
3、 基于问题的评价
针对每一项能力成熟度要求将设置不同的问题，对“问题”的满足程度来进行评判，作为智能制造评价的输入。对问题的评判需要专家在现场取证，将证据与问题比较，得到对问题的评分，也是对成熟度要求的评分。根据对问题的满足程度，设置 0、 0.5、 0.8、 1 共四档打分原则。若问题的得分为 0，视为该等级不通过。如对“产品设计”这个域的 1 级的评价如图附录 1-3 所示：
4、 给出分值与等级
对成熟度要求打分后，加权平均形成域的得分，进而计算类的得分，最终得到组织的总分值，并给予等级。过程如图附录 1-4 所示：
对域权重的设定采用平均原则，当组织申请某等级的评价时，该等级内涉及的所有类的平均分值必须达到 0.8 分，才能视为满足该级别的要求，满足低等级的要求后才能申请更高等级的评价。（注：同一等级内任何一个问题得分≠0，任何一个域的得分≥0.5，否则视为不具备此等级的能力要求）。
最终结果与等级对应关系如表附录 1-3 所示：
（三） 评价示例
某电子产品加工企业，于 2015 年申请智能制造整体能力成熟度评价，适用离散模型；专家在进行现场评价时，对每个评价域进行客观评价，计算每个域的得分结果，最终确定各个类的得分，如表附录1-4 示：
对 1 级的评价得分为 0.82≥0.8，证明已满足一级要求，因此低等级取值为 1；继续评价 2 级， 2 级得分为 0.69，查《分数与等级对应关系》表，显示所处能力成熟度 1 级水平，已规划级。
该企业参照智能制造整体能力成熟度模型的要求，按照模型所提供的提升路径，设置目标，并积极寻求解决方案，持续提升自身智能制造水平，于 2016 年再次提出评价需求，专家现场评价结果如表 1-5示：
对 1、 2 级的评价得分都大于 0.8，因此两个已达标的低等级取值为 2，最终评价结果为 2.64 分，查《分数与等级对应关系》表，显示所处能力成熟度 2 级水平，规范级。