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2024年2月，由江蘇赫瑪信息科技有限公司組建評估團隊，對無錫康明斯渦輪增壓技術有限公司開展了基于智能制造能力成熟度標準符合性評估現場評估工作，后經專家復核，最終確認無錫康明斯渦輪增壓技術有限公司（以下簡稱無錫康明斯）達到智能制造能力成熟度三級。

作為空氣動力學領導者，無錫康明斯始終致力于設計、開發、生產、銷售創新進排氣系統產品，為行業提供最先進可靠的動力解決方案。自1996年成立至今，公司已發展為有近900名員工、年銷售額達近28億人民幣的中國渦輪增壓器行業的領先企業。公司主要客戶有北京福田, 東風康明斯，中國重汽，西安康明斯，重慶康明斯，玉柴，大柴，錫柴，安康，三一，江淮等。同時，國外眾多知名的發動機客戶，諸如沃爾沃，斯堪尼亞，戴姆勒，斗山等也將無錫康明斯渦輪增壓技術作為首選供應商。

公司獲評國家級高新技術企業、省級技術研究中心、江蘇省渦輪增壓系統工程研究中心、國家級綠色工廠、江蘇省增壓器智能裝配車間、江蘇省尿素噴射系統智能車間等榮譽。公司始終貫徹精益化、數字化以及智能化發展政策，積極開展智能制造轉型升級，不斷引進先進制造技術，不斷探索和升級新一代制造技術，進一步實現精益化、自動化和數字化的深度融合。通過持續不斷的技術創新、高效的供應鏈管理、全流程的質量把控及深入的客戶互動，公司與國內外主流柴油發動機廠家皆建立起長期、穩健的戰略合作伙伴關系，為發動機面向新一代排放標準的升級換代提供了強有力的技術和產品支持。

本次評估圍繞無錫康明斯涉及的核心業務流程，依據《智能制造能力成熟度模型》國家標準，以能力域為單元，通過人員訪談、現場巡視、系統驗證等方法，評估企業當前智能制造能力成熟度水平。本次評估共涉及組織戰略、人員技能、數據集成、信息安全、工藝設計、計劃與調度、生產作業、安全環保、能源管理等15個關鍵環節。

戰略規劃層面

公司制定了清晰、可行的智能制造戰略規劃，明確了公司未來的發展方向和智能制造能力提升的具體路徑。通過優化資源配置，強化跨部門協作，確保了戰略規劃的有效實施，為公司智能制造能力的持續提升奠定了堅實的基礎。通過始終貫徹精益化、數字化以及自動化政策，積極開展智能探索與轉型，探索和應用智能制造裝備和數字化等工業4.0先進技術。公司導入康明斯工業4.0標準方法論制訂智能制造的總體規劃。通過使用7個工作包、35個方法論、16大工具實現對現狀調研分析，基于業務發展的需求，制定業務架構、應用架構、技術架構、數據架構的設計，并且建立適用于企業自身戰略發展、業務需求的智能制造路線圖和項目計劃，設計和規劃人員&組織框架，形成具體的實施計劃。在當前實現系統互聯互通的基礎上，強化數據應用，數據挖掘以及模型和知識庫的構建，推動2028年智能化建設的目標。

智能化裝備層面

公司注重智能化裝備與現有生產流程的深度融合，通過技術改造和升級，實現了生產過程的智能化、自動化和精益化。公司以推進企業智改數轉升級、提升企業核心競爭力為目的，加快“數智融合”建設，結合大數據、云邊端協同、工業互聯網、AI+機器視覺等新一代信息技術，將現代化的控制技術、增壓器先進制造技術及先進的檢測工藝相結合。引進UR協作機器人、FANUC協作機器人、工業機器人、激光焊接機、激光標刻設備、電槍擰緊設備等智能生產設備提升自動化能力，AGV、電子貨柜、自動化立體倉庫等智能物流設備提升物料先進先出及物料協同能力，引入康耐視智能相機、在線顆粒度檢測儀、三坐標量儀、Pall清潔度檢測儀、HSCT高速動平衡等智能檢測設備提升質量監控，保證產品質量。

新一代裝配線將自動化和數字化深度融合，實現自動化裝配率85%以上，智能裝備占比95%，智能裝備聯網率達100%。通過集成自動化生產線、機器人技術以及智能調度系統，實現了生產過程的自動化和智能化，大大提高了生產效率和質量的穩定性。

系統集成方面

公司技術以業務為核心，建立了完善的信息系統架構，實現了生產數據、管理數據、質量數據等信息的全面集成和共享。通過引入先進的物聯網技術、大數據分析和人工智能技術，實現了對生產過程的實時監控和智能調度，進一步提高了生產效率和資源利用率。加強了信息安全防護，確保了企業數據的安全性和完整性。

通過工業物聯網IIOT Ignition平臺，采集設備核心數據，通過數據集成，打通ERP、BCES、MES、WMS、SPC、BI等各類信息系統之間的信息交互和數據分析，實現以數據驅動的業務決策模式。建設數據湖平臺，提供業務數據自服務分析，構建各職能業務數據儀表盤，動態感知業務執行情況，及時發現業務運營異常，并驅動持續優化改進。此外，以數據打通各類系統，實現質量數據全生命周期數據的管理，形成以數據為驅動持續改進的先進制造體系。

數據治理方面

無錫工廠將數據治理工作與數據分析工作相結合，建立了基于業務需求為核心，融合分析、治理和實施一體化的數據治理實踐方法論。持續建設并完善6大數據運營和治理工具，完善業務域數據建設藍圖，并建立以用戶為中心的數據治理組織，推動“業務-數據-分析”的BDA業務與技術協同的工作模式，構建數據血緣、BI管理等數據治理工具，并建立企業數據管理流程。

在此過程中，建立財務管理儀表盤，通過數據治理方法，實踐并完善了財務部門數據藍圖，清理了原先數據湖中20%低質量數據表，釋放10%存儲空間，交付財務三大分析工具，提高50%財務數據分析工作效率。在質量云跡平臺實施過程中，優化了質量部門數據應用藍圖，并交付質量全生命周期數據應用平臺，提升了40%的工作效率，同時，進一步降低11%數據存儲。

最后，通過智能工廠建設，公司實現全員勞動生產率提升47.27%，產值成本率降低4.74%，一次通過率達到99.59%，核心智能設備聯網率達到100%以上，訂單準時交付率100%。提高了資源配置與利用效率，提高運營與決策支持水平，促進企業提質降本增效，賦能供應鏈協同發展，打造汽車零部件制造行業具有標桿性的數智融合智能制造示范工廠。

下一步，公司將始終貫徹落實國家戰略要求，以智能制造能力成熟度國家標準為指引，借助本次評估契機，推動業務場景下模型建立，實現知識打造行業領先的數字化、信息化、智能化標桿的制造工廠。