随着智能制造的加快速度进行发展，企业对于提升自身智能制造能力的需求日益增强。CMMM（中国智能制造能力成熟度模型）为公司可以提供了一个明确的标准和方向。今天，我们将详细地理解阅读CMMM中关于四级智能制造能力的要求。

  b)应建立优化岗位结构的机制，并定期对岗位结构和岗位工作职责的适宜性做评估，基于评估结果实施岗位结构优化和岗位调整；

  c)应采用大数据技术，应用各类型算法模型，预测制造环节状态，为制造活动提供优化建议和决策支持；

  a)应建立分布式工业控制网络，基于SDN的敏捷网络，实现网络资源优化配置；

  制造包括设计、生产、物流、销售、服务等5个能力域，他们又分别有不同的能力子域；

  a)应基于产品组件的标准库、产品设计知识库的集成和应用，实现产品参数化、模块化设计；

  b)应将产品的设计信息、生产信息、检验信息、运维信息等集成于产品的数字化模型中，实现基于模型的产品数据归档和管理；

  c)应构建完整的产品设计仿真分析和试验验证平台，并对产品外观、结构、性能、工艺等进行仿真分析、试验验证与迭代优化；

  d)应通过产品设计、生产、物流、销售或服务等系统的集成，实现产品全生命周期跨业务之间的协同；

  a)应实现基于模型的三维工艺设计和优化，并将完整的工艺信息集成于三维工艺模型中；示例：如工装、工具、设备等。

  b)应基于工艺知识库的集成应用，实现工艺流程、工序内容、工艺资源等知识的实时调用，为工艺规划与设计提供决策支持；

  d)应基于工艺设计、生产、检验等系统的集成，通过工艺信息下发、执行、反馈、监控的闭环管控，实现工艺设计与制造协同；

  b)应基于采购执行、生产消耗和库存等数据，建立采购模型，实时监控采购风险并及时预警，自动提供优化方案；

  a)应基于先进排产调度的算法模型，系统自动给出满足多种约束条件的优化排产方案，形成优化的详细生产作业计划；

  a)应根据生产作业计划，自动将生产程序、运行参数或生产指令下发到数字化设备；

  b)应构建模型实现生产作业数据的在线分析，优化生产的基本工艺参数、设备参数、生产资源配置等；

  c)应基于在线监测的质量数据，建立质量数据算法模型预测生产的全部过程异常，并实时预警；

  d)应实时采集产品原料、生产的全部过程、客户使用的质量信息，实现产品质量的精准追溯，并通过数据分析和知识库的运用，进行产品的缺陷分析，提出改善方案；

  a)应通过数字化仓储设备、配送设备与信息系统集成，依据实际生产状态实时拉动物料配送；

  c)适用时，应根据储罐状态实时数据来进行趋势预测，结合知识库自动给出纠正和预防措施；

  a)应基于安全作业、风险管控等数据的分析，实现危险源的动态识别、评审和治理；

  b)应实现环保监测数据和生产作业数据的集成应用，建立数据分析模型，开展排放分析及预测预警；

  b)应根据能效评估结果及时对空压机、锅炉、工业窑炉等高耗能设备做技术改造和更新；

  a)应通过对客户信息的挖掘、分析，优化客户的真实需求预测模型，制定精准的销售计划；

  c)远程运维平台应对装备／产品上传的运行参数、维保、用户使用等数据来进行挖掘分析，并与产品全生命周期管理系统、产品研制管理系统集成，实现产品性能优化与创新。

  希望本篇文章能为您的企业在人机一体化智能系统的道路上提供有益的参考和指导。如果您还有困惑要求我们的帮助，请及时联系龙域认证的小伙伴，我们将竭诚为您服务！

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