制造型企业数字化成熟度评价模型及方法研究

数学建模常见评价模型简介

常见评价模型简介 评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型，如2005年全国赛A题长江水质的评价问题，2008年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型：层次分析模型，模糊综合评价模型，灰色关联分析模型，以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。 层次分析模型 层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求，将所包含的因素进行分类，一般按目标层、准则层和子准则层排列，构成一个层次结构，对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重，这样层层分析下去，直到最后一层，给出所有因素相对于总目标而言，按重要性程度的一个排序。其主要特征是，它合理地将定性与定量决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 运用层次分析法进行决策，可以分为以下四个步骤： 步骤1 建立层次分析结构模型 深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象)，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。 步骤2构造成对比较阵 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，借助1~9尺度，构造比较矩阵； 步骤3计算权向量并作一致性检验 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验，若通过，则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验) 组合权向量可作为决策的定量依据 通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。 例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。 步骤1 建立系统的递阶层次结构 将决策问题分为3个层次：目标层O，准则层C，方案层P；每层有若干元素，各层元素间的关系用相连的直线表示。

风险管理能力成熟度模型

风险管理能力成熟度模型 1、目的：通过模型的使用，使咨询顾问对企业的风险管理现状进行评估和经过风险管理咨询改进后的风险管理能力成熟度进行预测，作为形成风险管理能力成熟评估报告及风险管理解决方案的有效工具。 2、应用阶段：风险管理评估、风险管理解决方案设计和实施阶段。 3、方法：风险管理六要素模型、成熟度模型与对标管理模型相结合。 4、工作步骤： 5、工具：风险管理能力成熟度模型 5.1风险管理咨询实施前——风险管理能力成熟度现状评估模型

5.1.1指标说明 5.1.1.1纵向指标 纵向分为五个阶段，表示成熟度总体实现的方式，说明每个阶段的特性。 5.1.1.1.1初始阶段特点：遇到事情是特立特办的，没有归纳总结过程，没有沉淀，必须向领导请示的状态，造成内耗较大。国企这种情况较少，私企较多。 5.1.1.1.2可重复状态：已经有相应的办事流程，对可重复的事项有运作流程。特殊事项才需要领导层判断。 5.1.1.1.3确定阶段：有标准和思考方向，以便不断摸索（有以前经验的沉淀）。通过政策流程标准使其固化。 风险管理成 熟度能力 风险管理六要素 优化阶段 管理阶段 确定阶段 可 重复阶段 初始阶段

5.1.1.1.4管理阶段：处于这个阶段公司的较少，需要把管理量化。（比如在IBM有一些要把管理的要素量化，但前提是要固化，有标准、有流程、有数据、有系统、有素材），提出量化管理思想（从数字角度有说明，使领导容易把控），但不是绝对的量化。 5.1.1.1.5优化阶段：在合理收益前提下，在可接受风险情况下，帮助企业管风险，提高企业效率。通过风险管理的持续改进，不断自我推进，自我改善，形成良性循环。更以风险为导向，去做许多事情。 5.1.1.2横向指标 分为六要素，是分解过程，有相互关系说明，按事务来分，把业务分解为六部分。 5.1.1.2.1业务及政策：有总体目标，必然要有相关政策制度，明确制度与流程的关系。 5.1.1.2.2业务流程：制度要有流程这个载体，制度表单化，表单流程化才能把制度落实下来 5.1.1.2.3人员及组织结构：业务流程要有人来实现，因此要有相关人员及组织结构（落实到组织、部门、岗位、人）组织架构本身对人员有影响（结构能体现人员设置是否重叠） 5.1.1.2.4管理层报告：要通过一定的报送方式（管理报告）才能让管理层了解（表单）运营情况（规划报告、总结报告等） 5.1.1.2.5模型及假设：报告蕴含某些方法和模型，才能保证结论。 5.1.1.2.6系统及数据：报告要有数据和系统支撑（管理上定义的素材）。

企业培训成熟度五级模型

企业培训成熟度五级模型 企业培训成熟度模型是美国卡内基麦隆大学软件工程学院开发的，它从培训组织机构、培训课程体系、培训队伍建设、培训支持体系等四个纬度，对企业培训的成熟度由低到高从一级到五级进行了描述。使用这个模型可以帮助企业了解自身的培训管理现状，找出不足和差距，为企业改善其自身培训管理提供了指南。 一级水平：没有明确独立的培训组织机构：培训管理通常由人力资源部等部门相关人员兼任，培训重点放在培训的实施上，忽略或完全没有开展培训体系建设;没有培训课程体系，培训课程基本从外部采购;暂时没有内部讲师，培训基本依赖于外部讲师而且不能很好地选择外部讲师。没有或缺少培训支持体系。 二级水平：设立了培训部门和专职人员，全面负责培训管理工作，初步具备培训体系建设和培训项目实施等专业能力，培训重点由单纯的培训实施有意识地转移到培训体系的建设上;开始根据岗位能力的要求开发一些培训课程，但培训形式以知识讲授为主比较单一;开始有计划地培养内部讲师，但内部讲师数量较少，不能满足内部培训的需求;培训支持体系如教室、设备等基本能满足培训实施的需求，培训信息系统开始建立，开始建立培训制度、课程体系，并能依据培训管理流程开展培训工作。 三级水平：培训组织机构开始分为“培训体系建设”和“培训项目实施”二级，培训重点在系统的培训体系建设上;能在岗位能力分析的基础上规划课程体系，企业内部具备开发中级课件的能力，但高端课件还需要外购;企业内部具备了一定数量的讲师，基本能满足内部员工培训的需求，外聘讲师数量减少;培训支持体系能够满足不同规模、多种形式培训项目的实施，培训制度可自成体系，培训流程更加完善，培训部能够切实按照流程实施培训管理工作。 四级水平：部分企业建立起自己的企业大学，肩负起向公司内部、客户、合作伙伴和社会提供培训和服务的职责，培训重点逐步向学习型组织建设转变;公司内部有能力开发高端课程，各个专业类别都包含不同层级的课程，能够满足不同学员的需求;内部讲师队伍日趋壮大，多数培训课程以内部讲师为主;培训支持体系可以根据业务需要合理地设置培训中心，配置培训设备，同时能从公司的战

工业互联网成熟度评估模型

工业互联网成熟度评估模型 本文出自工业互联网产业联盟发布的《工业互联网成熟度评估白皮书》。 本白皮书旨在为企业提供一套评价自身实践的方法论，为企业找到工业互联网实施中的主要问题、改进方向和建设路径。与此同时，业界各方力量的应用和反馈也将不断促进联盟修正该方法论中存在的问题，为工业互联网发展提供更科学更准确的指导。 一、工业互联网成熟度评估提出的原因 （一）工业互联网应用浪潮来袭 随着工业互联网概念兴起，美德先导应用不断涌现，目前德国工业4.0平台已有140多个应用案例，美国IIC有接近50 个应用案例，主要聚焦在生产管理优化、物流仓储优化、质量管理优化、产线柔性部署、产品服务价值化等领域。与此同时，我国产业界也加快了面向各类场景的工业互联网应用探索。2016 年，工信部相关部门组织实施了10 个工业互联网试点示范项目，AII 联盟也评选出了首批12 个工业互联网优秀案例。然而，目前我国工业互联网应用与发达国家相比还存在总体发展水平较低、行业间企业间基础差异较大、大规模推广难度巨大、缺乏工业互联网评估体系和实施指南等问题。 （二）联盟需构建先导性的标准化模型 从国内外已有的主要成熟度模型来看，德国构建了工业4.0 成熟度评级模型，但因两国发展基础不同，建设水平不同，并不能直接用于我国工业互联网成熟度评估。AII 联盟作为推进我国工业互联网政产学研用协同发展的公共平台，需要率先开展研究，针对我国自身特点，制定一套评估模型和方法，推进工业互联网理论与实践。 （三）为企业提供一个便利的自我评价工具 当前产业界对工业互联网的理解不统一，企业对自身工业互联网发展的定位、现状和发展路径不明确，缺乏一致的方法论来评判具体实践。联盟希望通过工业互联网成熟度评估体系的制定助力企业了解自身建设水平，发现存在的问题，并获取相关的诊断建议。该评估模型并不是为了创造一套复杂的理论，而是希望以提供互联网服务的方式为企业提供一个便利的自我评价工具。 （四）为政产研用搭建一个持续透明的信息窗口 工业互联网成熟度评估模型的制定并不是一蹴而就的，当前的 1.0 版本主要是结合现阶段工业互联网发展的特点和先进实践而得出的，将来还有持续发展、反复迭代的过程，需要借助产业界各类主体的意见和建议深化模型，并结合企业对模型的应用结果和反馈，不断更替或补充更符合不同阶段实际情况的评估因素，不断修正完善评估指标、权重和评估问卷设置等。这个过程不仅能助力政府部门了解我国工业互联网的最佳实践，也能帮助应用企业和解决方案服务商建立透明的信息窗口，促进产学研结合。

模型评价

必须对模型的有效性进行评估。模型有效性评估主要包括模型确认和模型验证两部分内容：模型确认考察的是系统模型（所建立的模型）与被仿真系统（研究对象）之间的关系，模型验证考察的则是系统模型与模型计算机实现之间的关系。 对于一个具体的建模项目来说，模型有效性评估贯穿于研究的始终。必须指出，模型实际上是所研究的系统的一种抽象表述形式，要验证一个模型是否百分之百有效是极其困难的，也是没有实际意义的。另外，模型是否有效是相对于研究目的以及用户需求而言的。在某些情况下，模型达到60％的可信度使可满足要求；而在另外一些情况下，模型达到99％都可能是不满足的。 的关注。1967年，美国兰德公司的fishman和Kivtat明确指出，模型有效性研究可划分为两个部分：模型的确认（validation）和验证（verification）。这一观点被国际仿真学界普遍采纳。模型确认指通过比较在相同输入条判和运行环境下模型与实际系统输出之间的一致性，评价模型的可信度或可用性。模型验证则是判断模型的计算机实现是否正确。2 k! q3 p, G9 W 尽管确认和验证在各文献中的定义不尽相同，但对于二者之间的区别，专家的看法却是基本一致的。简单地说，模型确认强调理论模型与实际系统之间的一致性，模型验证则强调当前模型与计算机程序之间的一致性。在有些文献中也采用工程技术人员容易接受的“校模”和“验模”两个术语来分别代替“确认”和“验证”。模型的确认和验证与建模的关系见图8.5。 在图8.5中，“问题实体”指被建模的对象，如系统、观念、政策、现象等。“理论模型”是为达到某种特定的研究目的而对问题实体进行的数学／逻辑描述。“计算机模型”（computerized Model）是理论模型在计算机上的实现。 通过“分析与建模”活动可以建立理论模型。计算机模型的建立需通过“编程及实现”这一步骤来完成。经过仿真“实验”即可得到关于问题实体的结果。 模型确认包括理论模型有效性确认、数据有效性确认和运行有效性确认三部分内容，其中运行有效性确认是模型确认的核心。- n: l' \: C; D: C7 } 图8.5 确认和验证与建模的关系 1）理论模型有效性确认/ W! [1 Y; Y5 ^4 {$ O+ z3 }0 } 理论模型有效性确认是对理论模型中采用的理论依据和假设条件的正确性以及理论模型对问题实体描述的合理性加以证实的过程。理论模型有效性确认包括两项内容：4 g: s' z% M( e, K7 I' t6 Z （1）检验模型的理论依据及假设条件的正确性。它具有两个含义，一是检验理论依据的应用条件是否满足，如线性、正态性、独立性、静态性等；该检验过程可以利用统计方法进行。二是检验各种理论的应用是否正确。 （2）子模型的划分及其与总模型的关系是否合理，即分析模型的结构是否正确，子模型问的数学/逻辑关系是否与问题实体相符。理论模型经确认有效后，才能对其进行试运行。最后根据输出结果评估模型的精度。若理论模型无效，应重复分析、建模及确认的过程。 7 _) e' e; j- f 2）数据有效性确认7 W, c" B+ k7 h: F1 o3 U8 R 数据有效性确认用于保证模型建立、评估、检验和实验所用的数据是充分的和正确的。! f" Z, S7 X+ v1 o 在模型开发过程中，数据用于模型的建立、校验和运行。充分、正确、精确的数据是建立模型的基础。数据有效性确认包括对模型中关键变量、关键参数及随机变量的确认，以及对运行有效性确认时所使用的参数和初始值等数据的确认。- D9 U& K- l9 G: ? 3）运行有效性确认7 P0 V" l5 G2 V. C/ k7 w 运行有效性确认指就模型开发目的或用途而言，模型在其预期应用范围内的输出行为是否有足够的精度。 运行有效性确认的目的是对模型输出结果的精度进行计算和评估。其前提是实际系统及其可比系统的数据均可获取。通过比较模型 算模型、以及经过确认的模型都可作为模型的可比系统。; q% j3 ]4 N2 f2 x 理论模型确认、数据有效性确认及模型验证是运行有效性确认的前提。经运行有效性确认被认为有效的模型即可作为正式模型投入运行，利用它进行实际问题的研究。若模型在运行有效性确认时被确认为无效，其原因可能是理论模型不正确、或计算机模型不正确，也可能是数据无效。具体原因的查明需从分析与建模阶段开始，重复模型的构造过程。若实际系统及其可比系统不存在或完全不可观测，则模型与系统的输出数据无法进行比较。在这种情况下，一般只能通过模型验证和理论模型确认，定性地分析模型的有效性。) _3 ^, {7 ^# q! o

企业管理成熟度

第三节企业管理成熟度 所谓的“企业管理成熟度”，简单地说就是企业在运营管理中达到成熟与卓越的效果。其梯级模型请见图1-1。 图1-1 企业管理成熟度五级模型 第一级：初始级。企业运作的特征是特定的和偶然的，有时甚至是混乱的。几乎没有过程定义，成功完全取决于个人的能力。 第二级：可重复级。建立了基本的项目管理（程序化管理）过程，能够跟踪费用、进度和功能。有适当的必要的过程规范，使得可以重复与以前类似的企业运作的成功。 第三级：定义级。用于管理和企业运作活动的过程已经文档化、标准化并与整个组织的经营过程相集成（制度化）。所有项目（作业）都使用统一的、文档化的、组织过程认可的版本来进行控制监督与工作。本级包含了第二级的所有特征。 第四级：管理级。企业运作和所生产的产品质量的详细度量数据被收集，通过这些度量数据，企业运作和产品能够被定量地理解和控制。本级包含了第三级的所有特征。 第五级：优化级。通过定量反馈进行不断的过程改进，这些反馈来自于过程或通过试验新的想法和技术而得到。本级包含了第四级的所有特征。 对于第一级的企业，是机会市场下的机会运作公司。他们很少收集运营过程中的数据。公司的运作完全依靠个人能力，对于管理过程和运营过程很少有可重复的模式，也很难去专业的总结管理过失，评估运营过程。这样的公司在中国非常普遍，因为中国一直以来就是一个很大的机会市场，所以，充满了机会主义者。很多已经做得比较大的公司，虽然已经建立了一些制度与控制手段，但依然在第一级与第二级之间徘徊。其认定级别的里程碑是公司运作的工作计划表的诞生，根据公司运作的需要建立了相应的责任人，同时，对相应的工作进行了WBS计划（工作树型的细分，每一个工作者在还没有开始工作的时候，就知道了应该如何工作，工作到什么程度，对于一般的工作者，没有临时安排的其他工作是工作表的最基本特征）。并且严格按照工作计划实施，就进入了第二级管理水平。

DELMIA数字化工厂

DELMIA数字化工厂 随着企业竞争在经济全球化发展的促进下越演越烈，作为社会发展重要力量的工业生产在经济竞争中扮演着至关重要的角色。企业必须采用先进的制造技术，才能满足现代制造（Contemporary Manufacturing）阶段制造业的高速度、低成本、高质量生产的要求。在此要求下，基于仿真技术和虚拟现实技术的数字化工厂（DigitalizedFactory）技术，实现了对真实工业生产的虚拟规划和仿真优化，在现代制造领域中具有极大的研究价值。DELMIA软件是法国达索公司开发的一款产品，包括面向制造过程设计的DPE（Digital Process Engineer）、面向物流分析的QUEST（Queuing Event Simulation Tool）和面向装配过程分析的DPM（Digital Process Manufacturing）３大主要模块，各模块之间可以通过PPR Hub（Process －Product－Resource）连接，形成了一套从设计到制造的完整解决方案，目前，已经在航空业和汽车行业上得到了很好的应用。它为数字化企业提供完整的数字解决方案，主要进行数据管理使不同领域数据得以协同配合，并对维护过程和复杂制造进行仿真控制。 1 数字化工厂 数字化工厂作为产品设计与制造的媒介逐渐成为一种新型的生产组织方式，它立足于产品整个周期的相关数据，以真实数据为依托，在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构。 1.1数字化工厂的功能和优势。 数字化工厂以“数据驱动”为导向，分别从已经实施的CAD、PDM系统获取产品运行数据，同时在ERP系统获取生产计划数据，对产品制造过程进行严谨规划和仿真分析，分析过程在数字化环境中进行，并在分析后将仿真和优化结果反馈到相关系统，用来验证其可行性和系统生产能力。数字化工厂通过对生产过程的预测，对工艺过程进行优化，最终对生产决策进行裁决。数字化工厂的功能如图１所示。 图1 数字化工厂的功能 数字化工厂的优势体现在：①预规划和灵活性生产；②缩短产品生产时间，提高

服务质量体系模型及评价指数分析

服务质量体系模型及评价指数分析

服务质量指数 摘要:当前对服务质量的评价一般从顾客的主观感受程度,采用SEVEQUAL、顾客满意度等方法。可是,对服务质量的提供过程和提供能力涉及不够,而这些因素是决定服务质量水平的前提,经过对这些要素进行综合测评,才能准确、客观地体现服务质量的水平。本文提出建立以顾客为中心,涵盖服务质量能力、服务质量过程、服务质量绩效的服务质量体系模型,并用服务质量评价的新型工具——服务质量指数来定量化地描述服务质量水平。最后,经过实证研究论证了服务质量指数的有效性。 关键词:服务质量指数模型改进 Service Quality Index Tang Xiaofen (Shanghai Academy of Quality Management, Tel: 86-21- 62835871, E-mail:) Abstract: Nowadays the evaluation of service quality

usually adopts the methods such as SEVEQUAL, customer satisfaction, etc. And these methods employ the customer's impression to evaluate the service quality. But the attention paid to the process and capacity of service quality is not enough. While these two factors are prerequisites to determine the level of service quality. To describe the level of service quality accurately and objectively, it is necessary to evaluate these factors synthetically. This paper presents and establishes a service quality system model, which is customer-focused and covers three functional aspects of service capacity, service process and service performance. With the service quality index, the model describes quantitatively the level of service quality, which is a new point of view and method. Finally the paper introduces a real study case of an enterprise, which demonstrates the validity of service quality index. Key words: Service quality, Index, Model, Improvement 1 引言 当前全球国民生产总值的58%来自服务业,服务贸易在国际贸易中的比重达到25%,服务质量成为人们日益关注的焦点。国际有关

数字工厂(工艺规划)

数字工厂（工艺规划） 在当今激烈的市场竞争中，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量等压力。在设计部门，CAD & PDM系统的应用获得了成功。同样，在生产部门，ERP等相关信息系统也获得了巨大的成功，但在解决“如何制造→工艺设计”这一关键环节上，大部分国内企业还没有实现有效的计算机辅助管理机制，“数字化工厂”技术则是企业迎接21世纪挑战的有效手段。 “数字化工厂”技术与系统作为新型的制造系统，为制造商及其供应商提供了一个制造工艺信息平台，使企业能够对整个制造过程进行设计规划，模拟仿真和管理，并将制造信息及时地与相关部门、供应商共享，从而实现虚拟制造和并行工程，保障生产的顺利进行。在汽车行业，数字化工厂更是发挥着重要的作用。从产品设计到制造开始的工作转换是汽车开发过程中最关键的步骤之一，“数字化工厂”规划系统可以通过详细的规划设计和验证预见所有的制造任务，在提高质量的同时减少设计时间，从而加速汽车开发周期；并且还可以消除浪费，减少为了完成某项任务所需的资源数量等。此外，“数字化工厂”规划系统通过统一的数据平台，实现主机厂内部、生产线供应商、工装夹具供应商等的并行工程。 1.全面的制造过程管理 “数字化工厂”提供了全面的制造过程管理，在实际产品生产前，在计算机模拟的环境中完成虚拟生产全部过程，生成经过“数字化工厂”验证过的、实际生产所需的各种工艺数据和文档。 2.工作流程 工作流程如图所示，下面分别详细介绍： （1）从设计部门获取产品数据：

通过系统集成，从设计部门的PDM系统中自动下载产品相关数据，包括3D模型、装配关系等；并在“数字化工厂”环境中进行工艺审查、公差分析等。 （2）从工装工具、生产部门获取资源数据（2D/3D）： 通过系统集成，从企业的资源库中自动下载相关资源数据；在“数字化工厂”环境中建立相关项目的资源库。 （3）工艺规划： 在“数字化工厂”规划模块中进行协同规划或导入工艺部门已有工艺信息。工艺规划包括：总工艺计划、细节工艺计划、生产计划及产品、工艺、资源关联及工时等工艺信息。 （4）工艺验证、仿真： 在“数字化工厂”工程模块中验证规划结果。工艺验证包括：工艺验证、动态装配、工位布局验证、线平衡、工时分析、人机工程仿真、工厂布局、物流仿真、机器人仿真、NC仿真、冲压仿真、PLC仿真和质检等。 （5）客户化输出： 通过系统集成和客户化开发，输出工艺执行文件；通过系统集成和客户化开发，输出生产、采购、招投标、维护、培训等信息或将数据传递到现有的CAPP系统中。3.规划模式 整个过程始终涉及汽车主机厂和生产线供应商，这就要求各企业使用同一平台以保证实现并行工程和统一的数据规范，从而实现并行工厂。由于协作模式、控制权及平衡标准等的不同，全球不同汽车规划体系（美系、欧系、日系等）使用的“数字化工厂”解决方案具有不同模式和本地化特点。通过与不同厂家的合作，逐步积累了丰富的经验，已经探索出适合中国本地的模式，下面以汽车业的具体项目说明。

企业大学各类管理人员胜任力模型

企业大学各类人员胜任力模型 来源于微信公众平台:联合培训交易网账号:opeixun 关注我们,免费参加11月13日沙龙:教练技术的企业应用 【人物介绍】黛（Nancy）广药沙槐学院执行院长2005年毕业 8年的时间，让黛从一名普通的管理培训生连升6级成长为著名合资公司的企业大学校长。她的职业生涯令人艳羡，她的成功秘诀耐人寻味，她在各级培训管理岗位上总结出的胜任力模型更值 得学习。她的经历，是真实版的杜拉拉升职记，这无疑给众多的培训管理从业者们，注入了一针强心剂。 2005年，我还只是一名普普通通的管理培训生，8年后，出任一家合资公司企业大学的执行院 长，一路走来，收获颇丰，感怀万千。结合自己的职业发展历程及其各阶段的心得，我总结得出，培训管理岗位的能力模型可以由四个能力维度构成： 1.基础能力。这是员工为有效完成工作所需的通用基础技能，是每位员工都应具备的。比如人际 交往、沟通协调、电脑操作技能等。

2.专业能力。是指员工为有效完成某一类型工作所需的知识或技能，具体因所在企业各个部门、 各个岗位的不同而有所差异。比如控风险防、供应链管理与优化、市场运营与管理、培训需求调研设计能力等。 3.核心能力。即履行企业各级岗位职责的重要技能。它们不但能帮助员工创造突出的业绩，还能 在组织运用同一语言，为业务活动及个人发展创建统一平台。比如积极主动、以终为始、要事第 一、双赢互利等。 4.管理能力。这是作为企业管理人员必须具备的关键行为。如业绩至上、业务洞察力、领导能力、合作伙伴关系和团队精神、明智决策、创新等。 培训专员：做到位 刚毕业时，我和大多数人一样，成为企业管理培训生中的一员，在随后的四年多里，一步步成为培训专员、培训主任、高级培训主任，直至培训经理。 在培训专员层面，有三个关键点需要关注：职业化基本素养、专业技能、高绩效表现。因为无论 是初入职场的新人，还是工作若干年的专员，最应该做好的就是打基础，所谓技多不压身，多做总是有收获的。培训管理的基础性工作，特别是需求的调研、统计等专业能力，做得越多，总结 越多，也就越熟练。 实际上，我们可以抓住一切可能的机会，向别人学，跟自己比，每天进步一点点。所以，我当时 的目标就是：“哪怕跑麦，我也要做到最好。” 在我看来，工作有四个等级：做了、做完、做好、做到位。对应这四个层次，我们的绩效结果分 别是半成品、成品、精品和极品。于是，我往往在上司交代任务、提交工作结果时自问：“我这次交付的是哪一品？”要求成功，就得成功。当不断要求自己交付的绩效结果和各位同事的委托 事宜都应是精品之后，我获得了晋升，成长为一名培训主任。

数字化工厂

数字化工厂 数字化工厂（DF）以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。 数字化工厂（DF）是指以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。[1] 1数字化工厂由来编辑 在设计部分，CAD 和 PDM系统的应用已相当普及；在生产部分，ERP等相关的信息系统也获得了相当的普及，但在解决“如何制造→工艺设计”这一关键环节上，大部分国内企业还没有实现有效的计算机辅助治理机制，“数字化工厂”技术与系统作为新型的制造系统，紧承着虚拟样机（VP）和虚拟制造（VM）的数字化辅助工程，提供了一个制造工艺信息平台，能够对整个制造过程进行设计规划，模拟仿真和治理，并将制造信息及时地与相关部分、供应商共享，从而实现虚拟制造和并行工程，保障生产的顺利进行。

“数字化工厂”规划系统通过同一的数据平台，通过具体的规划设计和验证预见所有的制造任务，在进步质量的同时减少设计时间，加速产品开发周期，消除浪费，减少为了完成某项任务所需的资源数目等，实现主机厂内部、生产线供给商、工装夹具供给商等的并行工程。 数字化工厂（DF）是企业数字化辅助工程新的发展阶段，包括产品开发数字化、生产准备数字化、制造数字化、管理数字化、营销数字化。除了要对产品开发过程进行建模与仿真外，还要根据产品的变化对生产系统的重组和运行进行仿真，使生产系统在投入运行前就了解系统的使用性能，分析其可靠性、经济性、质量、工期等，为生产过程优化和网络制造提供支持。 2数字化工厂内涵编辑 德国工程师协会定义：数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。 数字化工厂（DF）集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能： ●提高盈利能力

企业培训成熟度5阶段模型

成熟度的五阶段模型：（大学与培训的对比） 一．初级启蒙阶段 二．体系初建阶段 三．专业分工阶段 四．战略发展阶段 五．最佳实践阶段 第一个阶段初级启蒙阶段：（培训成熟度的模型：组织体系、课程体系、讲师体系、支持体系） 组织体系：没有培训部，没有专门的培训人员，由人力资源的相关人员兼任，培训管理职责不清晰。以集中有限的行情或者技术支持为主，缺少针对性的管理技能培训。外派的管理里的培训多少老板的临时决策或者是满足业务部门的应急需求。（举例：1.老板的临时决策。 2.跳槽跳到小的企业。）只有初级的知识技能类和企业文化类的课程。管理类的培训基本上依赖于外训以零散类公开课为主，引进内训为辅。主要是企业老板参加外训，以观念改变以及观念普及型为主。 讲师体系：由企业的管理者和资深的技术骨干担任内部讲师。 课程体系：以业务销售和技术等专业技能、经验传承为主。而管理类型的培训基本上是依赖于外部的课程。 支持体系：由于没有钱，就买不到很好的设备， 企业特征：以中小型企业为主，属于创业型企业，比较关注于企业近期的经营现强于对未来发展的关注。老板的文化等同于企业的文化，培训采购权在老板。企业里没有专职的培训部门和培训管理员。 第二个阶段，体系初建阶段 组织体系：随着企业的发展，企业开始设立明确的培训部门和专职的培训管理员。而且在重要的业务部门以及人数多的部门设立专职的培训管理员。一般会是以营销为主的或者是以研发为主的公司，会在营销部门和研发部门设立专职的培训管理员。培训管理员有明确的管理工作职责。企业愿意请这样一个部门请这样的一群人，在这个地方开始进行培训体系的搭建。 课程体系：屁股决定脑袋。有了专职的人员一定要做事，开始建设企业自己的课程体系。从知识管理的角度，对公司的知识和能力进行盘点和评估或者直接在素质能力模型上开始规划他的课程体系。但是在管理力跟领导力上的培训几乎完全进行外购。有规划系统的选派管理人员进行公开课的外派学习。引进内训项目逐渐增多，但是依然以公开课学习为主。 讲师体系：这个时候要建立公司内、外部的讲师体系。但是，内部跟外部的讲师的职责是不同的。内部讲师与外部讲师的功能定位。“学以致用”与“用以致学”这八个字就是内部讲师与外部讲师的区别。所谓的用以致学，因为要用，所要要学，从用到学之间是百分之百的关系。比如说，我们招一个前台，那我要告诉前台怎么收发邮件，怎么去进行信息传递，因为要用，所以要学。比如在企业里建立规范化流程，因为要用所以要学。这个叫做内部讲师要做的工作。另外一个词叫学以致用，用为学了，那么你要拿回去用，从学到用之间不是严谨的百分之百的关系。如果你学到的东西，跟企业的经营理念有冲突这事用不了或者没有实施条件的用不了。他必须要跟企业的实际情况相结合，提出企业适用的绩效改进。这个事才

企业信息化成熟度的评价模型

企业信息化成熟度的评价模型 （一）企业信息化成熟度阶段分类模型 在当今激烈的市场竞争中，企业必须广泛借助于计算机技术、网络技术等信息 管理技术，企业不仅要在生产运营中的各环节充分利用信息技术，还要有效地将各种信息技术结合起来，将各个业务过程数字化，通过各种信息系统网络加工生成新的信息资源，提供给各层次的人们洞悉、观察各类动态业务中的一切信息，以作出有利于生产要素组合优化的决策，使企业资源合理配置，以使企业能适应瞬息万变的市场经济竞争环境，求得最大的经济效益。企业间的市场竞争日益激烈，企业要在市场上立足并占据一席之地，不仅要具备产品质量等方面的硬实力，在信息技术这样的软实力上也必须“过硬”，企业在信息技术应用的不同阶段，其自身的发展也会呈现不同的特点，并根据企业信息技术引进和应用的不同特点，围绕生产制造类企业运行特点，建立企业信息化成熟度阶段分类模型，是对企业信息化程度进行系统、科学评估的重要依据，同时对企业管理决策和信息化程度的提升起到一定的推动作用。近年来，国外提出了许多企业信息化成熟度阶段模型，这些模型根据企业的发展规律和信息化建设特点而构建，按照信息化管理水平由低到高分成五个级别。信息化管理的成熟度模型可以供企业对比其当前的信息化管理水平，找出在信息化管理上存在的差距，在发展方向上为提升企业信息化管理水平提供指导。企业信息化成熟度阶段分类模型将企业信息化成熟度大致分为信息化初始期、信息化普及期、信息化控制期、信息化整合提升期、信息化成熟期五个阶段。 企业信息化成熟度阶段分类模型构建原则有如下几个特点： (1)目的性：建立企业信息化成熟度阶段分类模型的目的是为了使企业清楚 地认识到自身的信息化水平，帮助企业明确今后推进信息化建设的方向和途径； (2)可行性：企业信息化成熟度阶段分类模型要具有一定的可行性，既 要易于采集相关信息，又要便于操作和识别，尽可能地避免重复的指标，简化统计的过程； (3)可比性：建立企业信息化成熟度阶段分类模型的前提是要保证指标 口径的一致性，便于企业信息化成熟度地横向、纵向比较，以使企业有明确的改进方向； (4)动态性：随着社会经济的变化和技术、实践的不断发展，企业信息 化成熟度阶段分类模型也应随时进行调整和完善，评价体系和指标体系既要反映企业信息化过程的变化，又要灵活调整； (5)全面性：分类模型及其指标体系应尽可能从多个角度进行分析，防 止片面性。既要考虑企业短期发展和利益，又要兼顾长远利益。 企业信息化成熟度阶段分类模型分为下列几种： (1)处于信息化初始期的生产制造企业：信息化程度处于初始期的生产 制造型企业，其生产和制造过程中的环节管理和信息技术都不够完善，其信息化情况仅限于生产制造的某些环节或某个节点，信息技术普及度较低，信息系统未能构建，这个阶段企业的信息建设仅能对企业某些环

企业大学高级管理培训班课程设计方案

企业大学高级管理培训班课程设计方案 〖EMBA基础模块〗 管理学概论关键组织和管理概念, 探究常见管理模式与组织方式优劣。 宏观经济学全球经济环境分析，宏观经济政策解读及分析依据与技术框架。 企业战略管理现代管理者必备的战略管理领域的知识和技能，制定商业战略的能 力。 组织行为学提供有关工作人员行为的理论、理念和实践，提升解决管理问题能力。 运营管理组织运作之道，全面掌握关键的变量、概念和工具以管理和改进流程。 〖职能模块〗 领导决策层的项目管理项目的识别、选定、规划、分解和过程控制。 财务管理与资本运营高效利用财务和金融信息，制定财务与资本战略。 企业信息化建设与管理在信息经济发展环境中确定搞一个快捷、高效的发展模 式。 营销管理与竞争谋略科学营销管理体制，整合营销传播与企业形象塑造。 企业运营的法律风险防范现代企业与经济法规、公司法、合同法，案例分析。 企业人力资源开发与管理心理、人性、文化。 〖前沿模块〗 商业领袖与企业家精神商业文明、人文精神、树立新型企业家形象。 新型政企关系与包容性增长世界格局与我的安全环境，欧债危机背后的结构性变 革。 创意经济与新商业模式数字营销与消费体验升级，创意经济下的管理变革， 社会化媒体与全球营销。 企业变革与危机管理变革中的协调机制建设，危机管理体系建设，预防与 应对。 国学专题—传统文化与为商之道中国传统文化现代应用，管理决策艺术， 儒家经典与修身处世用人艺术，激励艺术，权变艺术，政治哲学。 金融专题—金融市场与投资管理金融市场创新-互联网金融，风险投资与管理， 金融衍生工具应用。 〖体验课程〗 户外拓展：挑战与超越自我，增强团队凝聚力。为不同的经历和背景的同学搭建友谊 的平台，提供互相启发、 共同分享知识与经验的机会，并汇聚人脉网络。 互动沙龙：不定期邀请行业精英优秀学员等举办各类主题沙龙活动，解决学员在授课 或管理中遇到的问题。 〖游学考察〗 安排境外知名大学游学互访； 学习期间，结合教学计划安排国内外知名企业考察参观，并邀请企业相关负责人介绍 先进管理经验。 〖公益实践〗 达济天下，倡导和践行社会责任，回报社会，提升价值。

数字化工厂规划

数字化工厂规划 newmaker 来源：Ringer 三维实时虚拟模型技术不仅在汽车车型开发方面扮演了重要的角色，它还在工厂规划方面帮助许多汽车制造商节省了大量的时间和成本。这项技术可以帮助汽车制造商在某一车型真正投入生产前就对生产环节进行优化和评估。 在工厂及生产线规划阶段，通过三维实时虚拟现实可视化技术，工厂内的所有设施、生产线、设备等都可以仿真。参与工厂建设的相关人员可以通过3D眼镜对工厂及生产线进行评估。与此同时，工厂的规划还可以同产品开发一同进行，这样可以在最短时间内提高产量并缩短产品上市的时间。 奥迪公司一直以来都积极推进数字工厂技术的应用。奥迪A4 Avant和Q5就采用了同一底盘平台，采用标准的流程，而且共用模具和夹具。“如果不采用数字工厂软件对模具和夹具等进行规划，这两款车根本无法在同一平台上生产，因为它们几乎没有相同的底盘零部件，”奥迪公司制造工程副总裁Arne Lakeit指出。通过生产线的共享，数字工厂规划增加了车型生产的灵活性，这样可以针对市场需求随时对产量进行调节。 戴姆勒-克莱斯勒采用三维虚拟现实技术进行工厂的设计。 计算机建立的虚拟模型通过美国视觉投影系统供应商Christie提供的设备进行投影放大， 设计人员可以对工厂设计进行直观的评估。 在整个流程包括从产品到生产再到服务中都采用数字工具的话，究竟可以帮助汽车制造商节约多少成本？Lakeit保守估计大约可以节省30%的成本。“如果在整个流程中IT的投入约占全部投资的10~15%，那么可以带来约15%的成本节省，”Lakeit说。“事实上，目前有些工作只能通过数字工具来完成，比如三年前我们就无法在生产前对驾驶舱进行操作性的评估和验证。”

仿真体系成熟度模型

仿真体系成熟度模型 当前，系统化的仿真体系建设对于充分发挥仿真技术的价值,提升企业创新研发能力,从制造走向创造具有积极的作用。 仿真体系概括来说，是企业研发中,仿真组织、人员、流程、规范、技术、设备等要素按照一定的秩序和内部联系组合而成的整体系统。仿真体系是各要素融合和交互的平台，他们共同发挥作用支撑企业研发活动。 为了有效支撑企业仿真体系建设,安世亚太根据多年仿真咨询经验提炼了仿真体系建设的方法学，内容包含企业仿真体系成熟度评估、企业仿真战略选择、仿真流程梳理、标准建设、规范建设、组织建设、人才梯队建设、软件选型和装备建设、IT支撑和云平台建设、仿真平台建设方法十个方面，同时仿真体系建设项目的管理规范和实施规范可以保障项目的规范高效进行。每个方面提供细分规范、标准和原则，以及与之配套的工具和模板。本文主要介绍仿真体系成熟度模型。该模型是企业仿真体系建设的依据，并可有效评估企业仿真体系的建设效果。 仿真体系成熟度模型 仿真体系成熟度模型将仿真体系成熟度分为五个级别，分别是采纳级、重复级、预测级、驱动级和引领级，每个级别的典型特征是： 第一级采纳级：典型特征是企业已经意识到仿真的价值，开始采用仿真技术和手段进行一定的产品分析工作，但是基本依赖几个技术大拿维持。 第二级重复级：典型特征是仿真分析的结果可以重现，说明企业对仿真的原理和方法已经掌握，仿真软件的使用不再是问题，仿真团队开始出现，对规范和标准已经有所认知。这一级是典型的中国企业所处的级别。 第三级预测级：仿真结果可以预测产品的功能和性能，可替代大部分试验，成为设计依据。此时企业已经建立了仿真规范与标准，并得到较好地执行。专职的仿真部门开始出现，部门级仿真平台开始建立。

企业大学的最佳模式和建设实践

企业大学的最佳模式和建设实践 凯洛格我们现在做的企业大学，我坦率地说凯洛格为什么要做咨询中心，我们最早是以一批团队在事实过程中遇到很多困难所谓的困到就是战略方案无法落地，咨询公司和企业老板互相职责和埋怨，我们看一下自己咨询公司问题在什么地方？发现很多方案怎么帮助企业培养人才梯队的落实，在这个基础上关注企业大学的这个话题。 包括在过去的四到五年我们遵循一个策略，我们叫灯塔策略，我们给国外各个行业塔尖上提供策略，包括中国移动，移动，光大银行、中国银行（ 5.18，0.08，1.57%），航空业包括国航，包括一系列企业，通过这么多企业的探讨和实践我们形成了一些总结和思考，同时我们也有一个项目组的研究在国外跑了半年的时间在世界各地去看这些最佳的实践，然后去看有什么共同的分享。 我们在研究国外34个行业，而100多家企业大学的调研基础上得到了一些经验，同时也汲取了一些教训，我们进驻东风汽车帮他组建大学，这些过程当中遇到很多的实际的问题和困难。刚才岑老师谈了关键的问题？企业大学到底给谁办？一个企业大学要覆盖多少讲师团？一个企业多元化的时候怎么设置企业大学，部讲师怎么去选拔，怎么去激励，怎么去留住，这些都是很实际的话题。我们在这份报告中都有一个详细的撰稿。今天时间关系，我们会挑一些借鉴性的结论做一个分享。 我们前面的几位嘉宾都讲了企业大学的模式和发展演变，刚才跟闫校长也在探讨，我们做研究的时候麦当劳说我们是第一家企业大学，到通用电器，他们说他们是第一家企业大学。现在准确的说是一个潮流，在过去的20年里，美国企业大学的数量快速增加，2003年企业大学超过2000家。我觉得这一点我们希望从第三方的角度给予摩托罗拉大学高度认可，是摩托罗拉大学确实给诸多的中国企业带来了企业大学非常好的企业大学理念。回应一下岑明嫒为什么你提问没有人举手，到底我们现在企业大学的负责人在向谁汇报？但背后更实际的命题是我们负责企业大学的负责人，我们做培训的人有没有和CEO对话的能力，这才是我们做培训要探讨的话题，这是最关键的。过去我们很多国的企业，在给企业做培训他的能力是什么？我不怕得罪大家，我们很多是做的运营能力，我市的直白一点就是组织培训班的能力。我跟我们很多客户，负责培训班运营的同事，跟他们开玩笑，我说你们将来适合开一个旅行社，他知道哪里好玩。所以就是有没有和CEO对话的能力，我们每年在哈佛商学院做论坛，今年4月7日请了国航的董事

质量管理成熟度模型评价资料

质量管理成熟度模型评价 发表时间：2011-11-24 作者: 杨全义符志民 关键字: 质量管理成熟度模型 从成熟度的起源出发，介绍质量管理成熟度的起源、现状、发展，对现有的质量管理成熟度模型进行了对比分析，提出应用成熟度模型和工具的建议，以期更好地推进企业或项目质量管理能力测评与提高。 0 引言 成熟度是一种新型的评价方式，目前在管理学领域得到了广泛的应用，如软件能力成熟度模型(Capability Maturity Model，CMM)，项目管理成熟度模型(PMMM)等。成熟度思想主要源于有着60多年历史的质量管理实践，本文着重介绍目前在质量管理成熟度(Quality Management Maturity，QMM)评价方面的模型研究现状。 1 成熟度的起源 “成熟”一词在剑桥国际英语词典中的解释是：成熟意味着身体七完全成长的一种状态。John Schlichter 在他的文章《测量项目管理能力》中对成熟度的定义为：成熟度意味着一个正在完全发展的过程阶段，也意味着为什么可以成功以及如何避免常规问题的理解和可见性。 成熟度思想源于著名的质量大师菲利普·克劳士比(Philip B.Cmsby)，1979年在其所著的第一本质量著作《质量免费：确定质量的艺术》(Quality Is Free：The Art of Marketing Quality Certain)一书中提出了著名的质量成熟度方格理论。萌发成熟度思想，与克劳士比早年从事外科医生的经历有很大关系，在医生的眼中，一个企业的质量现状相当于病人的状态，是处于重症阶段？还是护理阶段？还是康复阶段？借鉴病人康复的过程，克劳士比首次将一个氽业的质量管理水平阶段化：不确定期、觉醒期、启蒙期、智慧期、确定期，成熟度方格描述了一个企业的质量管理从不成熟走向成熟的一个过程。 在克劳士比成熟度方格提出以后，汉弗莱(Watts Humphrey)将成熟度框架带到了卡内基·梅隆大学软件工程研究所(SEI)，并增加了成熟度等级的概念，发展成为软件能力成熟度模型。CMM问世之后，在保证软件质量方面发挥了重要作用，得到了广泛的应用。此后很多学者和组织在借鉴CMM的基础上提出的各种成熟度模型，如项目管理成熟度模型、知识管理成熟度模型等不下几十种，因此在成熟度模型评价方面CMM具有里程碑式的意义。 2 质量管理成熟度模型现状 成熟度源于质量管理。现阶段质量管理成熟度模型主要有以下几种。 2.1 麦肯锡质量模型 麦肯锡公司对167家日本、美国、欧洲等企业进行跟踪调查，以考察质量对企业经营的影响，设计了一个四级模型，如图1所示。每个阶段以不合格品率、返工率、过程能力等为特征，同时模型选择了最高管理层参与、质量目标、注重预防、供应商参与等14项质量要素。