燈塔一詞，早已脫離開航海歷史而進入更大范圍，成為一種指引方向、點亮希望的象征。假如把制造業也看做一汪廣闊的海洋，站在智能制造轉型升級的十字路口，燈塔在何方？

讓我們把目光投向“燈塔工廠”。燈塔工廠項目，由達沃斯世界經濟論壇與管理咨詢公司麥肯錫合作展開遴選，被譽為“世界上最先進的工廠”，代表著全球智能制造的最高水平。據最新數據，全球“燈塔工廠”數量達到132家，中國的“燈塔工廠”增至50家，持續排名全球第一。

在這里先給自己打個廣告，接下來我們將用一到兩篇文章，對“燈塔工廠”做一個詳盡而深入的解讀，有興趣或有意向入選“燈塔工廠”的企業不妨點點關注。

01 全局統籌，深度賦能

CMMM智能制造能力成熟度模型

言歸正傳，“燈塔工廠”既有標桿示范的榜樣意義，也可看做一種關鍵信號，激勵更多企業在智能制造轉型升級浪潮中奮勇爭先。

只不過，當智能制造步入發展快車道，“眉毛胡子兩手抓”的形式得放一放了，我們需要有更清晰的參考助力：一個是如燈塔工廠一般的引領標桿，一個是足夠有力的行業標準。前者是后者的呈現載體，后者是前者的判斷依據。

在去年末的世界智能制造大會主論壇上，《中國智能制造發展研究報告：能力成熟度》（CMMM2.0）正式發布，創新性地提出了CMMM是可拆解、可組合、可配置的柔性模式，并從企業應用視角出發，為企業持續提升自身智能制造能力，提供了全局視角、成熟理論和實施路徑。

經過數年發展，CMMM從早期的“智能+制造”兩個維度模型，優化至覆蓋人員、技術、資源、制造四大要素，從10個核心能力域增加到20個，幫助企業定位當前的能力水平和實施成效，有效指導智能制造建設，從而提升和優化制造過程。

智能制造能力成熟度可從低到高劃分為五個等級——

1. 一級·規劃級

企業應開始對實施智能制造的基礎和條件進行規劃，能夠對核心業務活動（設計、生產、物流、銷售、服務）進行流程化管理

2. 二級·規范級

企業應采用自動化技術、信息技術手段對核心裝備和核心業務活動等進行改造和規范，實現單一業務活動的數據共享

3. 三級·集成級

企業應對裝備、系統等開展集成，實現跨業務活動間的數據共享

4. 四級·優化級

企業應對人員、資源、制造等進行數據挖掘，形成知識、模型等，實現對核心業務活動的精準預測和優化

5. 五級·引領級

企業應基于模型持續驅動業務活動的優化和創新，實現產業鏈協同并衍生新的制造模式和商業模式

02 從能力要素與能力域

淺看日式制造的“沒落”

除等級外，能力要素、能力域/子域也是CMMM模型結構中的重要組成部分。

能力要素是企業實施智能制造必須的條件。人員、資源、技術作為支撐要素，制造作為核心要素，體現了人員通過資源、技術來不斷改善制造的過程。

而由此衍生的能力域和能力子域則被統稱為過程域。在人員、資源、技術三個要素下有7個基礎過程域，在制造要素下有13個制造過程域，共計20個。

CMMM模型好比一張標記了沿途各站任務點的地圖，按照地圖挨個打卡，就能按部就班、按圖索驥地走到最終目的地。

而一旦錯過或者“偏科”，就有可能要承擔風險。這一方面的典型案例是日本。日本的制造業以人為中心，工廠中的問題一般都由現場員工自己發現、自己解決、自己改善，然后以此提高整體生產質量水平。

但在數字化變革不同程度地席卷全球的當下，這種模式很難與自上而下的數字化、智能化兼容了——建立互聯互通的工廠與現場已是必要，制造和信息、技術融合，能為決策提供以往所不能達到的效率。

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20個過程域

所以，曾經以精細和高品質在國內市場大行其道、一句“開不壞的豐田”為無數人所津津樂道的日式制造，似乎從某個時間節點開始，逐漸失去了自己的存在感。在“神戶制鋼數據造假”“三菱油耗造假”丑聞接連曝光后，更是有人直接追問：日本制造業已經徹底走下神壇了嗎？

我們不妨將其看做某個切面：當時代對敏捷、高效提出了更高的要求，具備全局思維就成為必要，能力子域一旦失衡，便會造成競爭的失利。

那么，我們應該怎樣預防或者說阻止這種失衡，破除企業經營短板，找到智能制造建設工作的正確發力點呢？

答案或許在于對各個單點的深度突破。

03 單點深度突破案例

基于數字化思維的FMEA過程控制

數字化研發設計、自組織柔性生產、自組織物流、敏捷供應鏈、基于價值的服務、可持續制造、設備全生命周期管理、數字化培養，是CMMM的八大典型模式價值識別圖譜。

本期案例智，我們將以柔性生產為目標，為各位帶來基于數字化思維的FMEA過程控制案例。

我們都知道，制造業早已過了以規模論成敗的階段，消費者差異化的需求越明顯，就越倒逼制造業向個性化制造轉型。企業要攻克的課題越來越多，不論是消費者需求、還是生產異常、潛在失效風險，怎么依托關鍵大數據，定制需求的柔性化、智能化、高敏捷的產品，將成為核心競爭力所在。

K客戶是一家家電制造企業，當前面臨的主要問題恰好就在用戶差異化需求的沖擊上，在通過線上初步答題診斷和不間斷幾輪面談咨詢后，我們對K客戶的組織戰略、人員技能、數據、設備、生產作業等方面有了一個較為全面的評估結果。

最后，在K公司所提的制造過程“參數管理質量環”要求下，我們為其搭建了一套基于用戶體驗差異化需求、基于制造失效影響及影響分析（PFMEA）的全面可視化的制造過程質量管理體系。

FMEA技術不僅是對過程中的風險進行識別控制，更是直接貫穿到整個生命周期。以某款新冰箱的箱體發泡工藝為例：依據產品設計和開發輸出的要求，我們劃分出7個步驟，來對冰箱的制造過程進行設計和開發。

1. 確定過程分析范圍

確定分析的范圍為箱體發泡工藝，從殼體預熱、夾具固定，到注料，再到最終的光學檢測，這一階段的制造過程工藝流程圖，是基于產品開發與設計（FMEA）輸出的產品框圖（裝配層級及順序）來的。

范圍的確定有助于FMEA團隊更準確地分析過程，將優勢資源集中于優先級較高的過程中。

2. 過程結構分析

結構分析是整個FMEA的基礎階段，我們可以通過過程流程圖或結構樹的形式定義流程；基于人機料環等4M要素，找出影響過程的所有要素。

例如這里的注料過程，其影響要素就有操作員、機器設備、工裝夾具以及環境溫濕度。

3. 過程功能分析

功能分析是整個FMEA的核心階段，目的是確保產品/過程的預期功能/要求能夠實現。需要通過技術性語言進行描述。

這里我們還是以注料為例，注料后的箱體前臉平整度、飄偏度需要滿足工藝要求，這里提出的是對產品特性的要求。那我們再來看下影響產品特性的過程特性有哪些要求，需要通過4M要素進行拆解。以箱體飄偏度為例，通過特性矩陣能看到，飄偏度受氣動壓力與脫模間隙影響。

轉化成技術性語言便是：氣動壓力5~8pa；脫模間隙＜0.05mm。通過識別各層級功能和要求后，開展產品特性與過程特性之間的關聯性分析，進而建立功能網。

4. 過程失效分析

所謂失效就是指上一步功能分析中的功能/要求無法滿足。過程步驟，要實現的功能無法滿足即為失效模式；過程工作要素，要實現的功能無法滿足，即為失效原因；因失效模式，而對整個過程項造成的影響即為失效影響。

我們不僅要分析當前已知的失效，對可能發生的未知失效同樣需要分析。同時要確定三者的關聯關系，在功能網的基礎上，進一步建立失效網。

5. 過程風險分析

需要完成對三個度（嚴重度、發生度、探測度）的評價。嚴重度表示失效影響的嚴重程度，考慮三個方面：1）對廠內的影響；2）對直接發運工廠的影響；3）對最終用戶的影響。

發生度可以簡單理解為失效模式發生的可能性，需要結合當前的預防措施來評價。可以通過計算ppm、cpk得出相對準確的判斷。

探測度則表示當前探測措施的有效性，能否及時準確的找出失效的產品，是我們判斷的標準。一般通過檢驗或實驗來完成探測。其有效性的判定，很大程度上取決于是否做過MSA。

通過對三個度的評價我們可以標記出特殊特性，并對其重點關注，同時對后續將要采取的措施優先級進行排序，之后就可以調集企業資源優先對高AP項采取控制。

6. 過程控制方法優化

對高AP項優先采取控制措施，并且驗證這些措施的有效性，然后重新評估風險，將驗證有效的措施同步到控制計劃當中去執行。通過不斷的優化可將風險降至最低。

FMEA不斷更新的目的就是為了持續改善，不斷降低風險，確保過程穩健。

7. 過程標準固化

這是一個總結FMEA經驗的過程，需要借助軟件建立企業FMEA、家族FMEA、知識庫、措施庫等，將FMEA經驗固化沉淀。

我們將AQP FMEA和PQM（專業版QMS）及其他系統數據間的串聯通道打通，時刻保證FMEA文件的動態更新，進而指導K客戶質量的持續改善，保證生產線在大批量生產和小批量生產之間任意切換。

正如CMMM模型所指示的一樣，過程控制是企業經營發展當中的重要一環，而非唯一一環，后續我們仍將持續建設本專欄，力圖提供更多案例參考，促成企業多維度發展建設，強化“多邊形”能力。

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審核編輯黃宇