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认证认可是构成“国家质量基础（National Quality Infrastructure， NQI）的要素之一，也是我国加快推进智能制造进程的强有力抓手。国家认监委部署认证认可强国战略，将加快智能制造领域认证认可创新作为重点举措。本文试图从认证认可的关键评价技术出发，结合国内外智能制造评价技术现状，探讨认证认可技术对我国智能制造发展的促进作用和对策建议。
智能制造现状
根据《国家智能制造标准体系建设指南》对智能制造的定义，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度感知、智慧优化自决策、精确控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，体现了信息技术和工业技术的深度融合。
（一）国外智能制造现状
国外的智能制造主要由两个国家引领：德国的“工业4.0和美国的“先进制造业国家战略计划。
德国“工业4.0在2013年正式成为国家战略，其核心内容能够总结为：建设1个网络（信息物理系统），研究两大主题（智能工厂、智能生产），实现三大集成（纵向集成、横向集成、端到端集成），推进三大转变（生产由集中向分散转变、产品由趋同向个性转变、用户由部分参与向全程参与转变）。
美国“先进制造业国家战略计划主要的内容是结合美国在各个领域的基础科学研究和产业技术优势，强化未来制造发展所需的基础要素，重点突破技术含量和产业附加值最高的制造尖端领域，打造整体性、系统性、复合型制造业竞争优势。
（二）国内智能制造现状
中国制造2025，旨在以“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本的基本方针，坚持“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作的基本原则，通过“3步走实现制造强国的战略目标，其侧重点是以提高国家制造业创新能力、推进信息化与工业化深度融合、强化工业基础能力、加强质量品牌建设、全面推行绿色制造、大力推动重点领域突破发展、深入推进制造业结构调整、积极发展服务型制造和生产性服务业、提高制造业国际化发展水平等。我国目前仍处于“工业2.0（电气化）的后期阶段，“工业3.0（信息化）还待普及，“工业4.0正在尝试尽可能做一些示范，制造的自动化和信息化正在逐步布局。
典型认证认可评价技术与价值
认证认可属于合格评定的范畴，其自身有一系列完备的评价技术和方法。这些技术和方法在除合格评价活动以外的其他社会生产活动中，也有很高的应用价值。在实施认证认可的过程中选择适宜、可靠、适用的方法，能够提高合格评定活动的有效性和可信性。可能适用于智能制造的典型认证认可评价技术主要有以下几种：合格评定功能法、抽样技术、过程能力分析技术、审核技术、利用信息技术的评价方法、不符合项控制法、符合性标志法等。
以效益为导向的智能制造，可在生产效率提高、运营成本降低、产品研发周期缩短、产品不良率降低、能源利用率提高等方面有着显著效果。对于智能制造而言，认证认可不仅作为重要的创新动能推动制造业高质量发展，更广泛地贯穿于制造、设计、生产、管理和服务等各个环节。原有的针对安全环保等固有特性的认证认可方法对于这些全新的智能产品、设备及工厂已不能满足需求，必须进行适当改进和升级，积极谋划、加快推进相关认证评价系统的建立与升级。然而，国内外智能化特性的认证认可方法却鲜有报道，亟待突破创新。为了促进我国智能制造的高速发展，对智能制造的认证认可研究刻不容缓。认证认可作为对于智能制造企业而言，不仅是增强企业的核心竞争优势，也促进产业迈向价值链中高端的关键举措，更是我国经济高质量发展的重中之重。
智能制造认证评价技术发展趋势及存在的问题
（一）标准体系研究
2016年2月，美国国家标准与技术研究院NIST工程实验室系统集成部门，发表了一篇名为《智能制造系统现行标准体系》的报告。总结了未来美国智能系统将依赖的标准体系。标准横跨产品、生产系统和商业这3个制造生命周期的主要维度。制造金字塔是其核心，3个生命周期在这里汇聚和交互。NIST智能制造生态系统的战略目标是重获制造业主导权，技术思路是打破智慧与机器的边界、节能降耗、提高效率、智能决策、快速响应需求。
工业和信息化部和国家标准化管理委员会在2018年联合发布《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》，构建由生命周期、系统层级和智能功能组成的三维智能制造系统架构。中国智能制造标准体系的战略目标是挑战制造业主导权，技术思路是信息技术与制造技术深度融合，创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化。
（二）评价技术研究
1.国外智能制造评价技术及借鉴
德国国家科学与工程院于2017年4月25日发布报告，题为《工业4.0成熟度指数：管理公司数字化转型》（Industrie 4.0 Maturity Index：Managing the Digital Transformation of Companies）。该报告介绍了1个全新工具，用以协助制造企业打造其专属路径，实现向学习型及敏捷型公司转变。“acatech工业4.0成熟度指数是1个“六阶成熟度模型，分析企业在资源、信息系统、文化和组织架构4个领域（这4个领域是企业在数字化工业环境下运营的必备要素）的能力。
美国国家标准研究院NIST的智能制造就绪度水平Smart Manufacturing System Readiness Level（SMSRL）本质上是对企业ICT技术整合就绪度的评估模型，是基于FDI（Factory Design and Improvement （FDI） referenCE-activity mode）参考模型，也是SMSRL的作者为NIST所进行的一项智能制造工厂设计的标准途径的工作，主要是智能工厂设计的活动模型。
基于对各种智能制造成熟度模型以及相关模型的调研，智能制造能力成熟度模型应由以下要素组成：首先是基础，必须给出1个智能制造的定义及参考模型（reference model）；其次是能力模型，即智能制造的能力有什么待考察要素组成；最后是等级，也就是能力怎样衡量。
2.我国智能制造评价技术
（1）赛迪企业智能制造转型核心能力测评模型参考架构
该参考架构从产品竞争力和供应链竞争力两个视角出发，在企业的不同结构层级中，考量工业物联网对精益制造的赋能，结合人、战略等其他要素配置情况，综合评价企业智能制造转型核心能力水平。该模型将制造企业解构为3个基本维度：一是企业组织；二是供应链；三是产品。在评测的实施方面，该模型将产品生命周期和供应链的各个环节及环节间的交互，分别映射到企业结构的不同层级，并引入了测评元胞的概念，在每1个映射单元中，均按照元胞的拓扑结构，以质量、成本、准时和环保4个方面协同发展为目标，将传统的全面质量管理五要素“人机料法环拓展到成本、准时、环保的管理上，秉承持续改善思想实施PDCA循环，进行具体分析和评估，从而使测评内容能够从工厂的实践出发，体现了整体持续发展思想，易于落地实施。根据以上参考架构，该模型归纳提炼了8大能力测评单元，包含30个测评模块。
（2）电子标准研究院智能制造能力成熟度模型
该模型以《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》中智能制造系统架构为参考模型，提出生命周期、系统层级和智能功能3个维度。对智能制造的核心特征和要素进行提炼总结，归纳为“智能+制造两个维度，最后展现为一维的形式，从设计、生产，一直到资源要素、新兴业态等10大类核心能力以及细化的27个域。模型中对相关域进行从低到高5个等级（规划级、规范级、集成级、优化级、引领级）的分级与要求。根据使用者的不同需求，可分为整体成熟度模型和单项能力模型。
（三）相关认证或评价制度研究
1.信息安全管理体系认证
信息安全管理体系（Information Security Management Systems，ISMS）是组织整体管理体系的1个部分，是基于风险评估建立、实施、运行、监视、评审、保持和持续改进信息安全等一系列的管理活动，是组织在整体或特定范围内建立信息安全方针和目标，以及完成这些目标所用的方法的体系。
2.信息技术服务管理体系认证
ISO 20000 是世界上第一部针对信息技术服务管理（IT Service Management）领域的国际标准，ISO 20000信息技术服务管理体系标准代表了被广泛认可的评估IT服务管理流程的原则的基础。该标准定义了一套全面的、紧密相关的服务管理流程。ISO 20000认证指组织建立的信息技术服务管理符合ISO 20000标准，从而通过ISO 20000认证。
3.供应链安全管理体系认证
供应链安全管理体系（ISO 28000）是应运输和物流行业对共同安全管理标准的需求而发展并提出的，其最终目标是改进供应链的全面安全。作为新的管理体系规范，首次为操作或依赖供应链中某一环节的组织提供了框架，能协助行业各部门审核安全风险并实施控制和减轻风险的安排来管理供应链潜在的安全威胁和影响，其管理方式与其他基本业务原则（如质量、安全和顾客满意度的管理方式）相同。
4.业务连续性管理体系认证
ISO 22301业务连续性管理体系是国内同等转换ISO 业务连续性管理体系的国家标准。“业务连续性的概念来源于计算机技术中的“容灾和“恢复计划，是1个组织整体或部分过程持续运行能力的指标。经过多年发展，“业务连续性已广泛应用于各种规模的生产型和服务型组织，并进1步发展成为“业务连续性管理体系（简称BCMS），成为各个组织整体管理体系中的核心部分。BCMS采用PDCA的过程方法，通过对风险的识别，分析和预警来协助组织规避潜在事件的发生，并且制定完备的“业务连续性计划，有效应对中断发生后快速恢复，保持核心功能正常运行，将损失和恢复成本降至最少。
5.两化融合管理体系
两化融合管理体系的提出基于以下工作基础和实践经验：我国企业信息化发展历程中积累的技术应用成果和管理创新经验。具体而言，就是依据GB/T 23020《工业企业信息化和工业化融合评估规范》在一万多家企业开展两化融合评估工作所提炼的方法和规律，以及在推广质量、环境、信息技术服务、信息安全、能源、职业健康安全等管理体系的过程中形成的工作基础和应用环境。两化融合管理体系提出了九项管理原则，包含：以获取可持续竞争优势为关注焦点，战略一致性，领导的核心作用，全员参与、全员考核，过程管理，全局优化，循序渐进、持之以恒，创新引领，开放协作。两化融合管理体系包含数据、技术、业务流程与组织结构4个相互关联的要素，涵盖管理职责、基础保障、实施过程以及评测与改进4个相互作用的管理域。
我国智能制造认证认可评价发展战略建议
（一）完善相关制度保障和政策支持
智能制造认证的落实必须建立在国家有力的制度保障基础上。信息化和工业化深度融合是十九大明确的国策，其中智能制造是落实的重要课题，国家必须发挥制度优势，完善智能制造认证制度保障，营造良好环境，推动智能制造产业由大变强，实现全国全行业的智能制造认证全覆盖。因此，一系列相关法规和支撑政策将会被制定用于保障我国智能制造发展的顺当进行，进而也会为我国实现各行业的智能制造认证确立制度保障。
智能制造认证的落实必须国家智库提供技术支持。在国家层面上设立智能制造认证咨询委员会，深入研究制造业在智能理念下发展的前瞻性、战略性等重大问题，为各地方认证公司以及企业提供及时有效的智能战略发展咨询评估，为智能制造强国建设提供强大智力支持。
（二）建立智能制造认证评价体系
完善智能制造认证评价标准及创新服务体系，打造智能制造认证服务平台。鼓励和支持各标准化技术组织、地方行业主管部门和智能制造企业建立统一的智能制造认证评价标准。推动加强智能制造标准化技术支撑力量，推进智能制造认证实施与监督。聚焦工业智能制造发展需求，围绕智能产品、智能工厂、智能园区和智能供应链构建智能制造标准认证体系，面向智能化设计、智能化工艺、智能化装备、智能化物流、智能化管理等环节，提升智能制造的监督评估，开展实施效果评价，建立强制性标准实施情况统计分析报告制度。
（三）加快智能制造认证评价技术的人才培养体系建设
智能制造，是信息技术和操作技术、物理世界和虚拟世界的完全融合，是技术革命，也是生产方式的变革，必然会对人才提出更高的要求。推进智能制造认证评价技术发展的人才，主要着重培养以下三方面人才：一是更专业的技术人才；二是高度融合智能制造所需的跨学科背景的复合型人才；三是管理与技术兼备的高端人才。
目前，中国工业和信息化部（MIIT）与德国联邦经济和能源部（BMWi）共同推动成立了中德智能制造合作企业对话平台（AGU）。该平台于2018年成立了4个中德专家工作组，其中的“智能制造人才教育培训专家组致力于两国人才培养标准的交流。相信通过中德双方的共同努力与合作，中国在智能制造人才培养方面一定能够更加务实，进1步开启国际化的新篇章。
（四）借鉴国际经验教训，积极开拓创新
通过借鉴国外成熟的智能制造评价方法，例如工业4.0成熟度指数和智能制造就绪度水平，进1步总结发展适应我国国情的认证评价模式。在两化融合管理体系评价制度的基础上，探索第三方的认证制度，真正将评价技术和认证制度相结合。取长补短，充分参考管理体系认证和产品认证原理和模式，形成适合我国智能制造行业特色的认证体系。
来源：《中国认证认可》杂志 2020年第6期
