第２３卷第７期２０２３年４月科技和产业ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｎｄｕｓｔｒｙＶｏｌ．２３，Ｎｏ．７Ａｐｒ．，２０２３基于ＰＳＯ－ＥＬＭ的中小企业智能制造能力成熟度模型的构建与应用韩玲玲１，高亮１，杨敬辉２（１．上海第二工业大学资源与环境工程学院，上海２０１２０９；２．上海第二工业大学智能制造与控制工程学院，上海２０１２０９）摘要：在充分考虑目前中小企业智能制造升级转型现状的情况下，结合ＰＳＯ－ＥＬＭ算法构建由精益化、自动化、数字化、智能化以及互联化５个发展阶段组成的中小企业智能制造能力成熟度评估模型。并对调研获得的１３７份中小企业有效数据进行分析，证明该模型对中小企业智能制造发展路径划分是合理的，同时从ＰＳＯ－ＥＬＭ算法的训练测试结果来看，相对于现有标准模型，该模型对中小企业智能制造能力成熟度模型的评估准确性更高。关键词：智能制造能力；极限学习机（ＥＬＭ）；粒子群算法（ＰＳＯ）；精益化中图分类号：Ｆ４２４文献标志码：Ａ文章编号：１６７１－１８０７（２０２３）０７－００７４－０７收稿日期：２０２２－１１－０２作者简介：韩玲玲（１９９５—），女，河南周口人，上海第二工业大学资源与环境工程学院，硕士研究生，研究方向为智能制造；高亮（１９９３—），男，江苏南通人，上海第二工业大学资源与环境工程学院，硕士研究生，研究方向为智能制造；通信作者杨敬辉（１９６８—），女，上海人，上海第二工业大学智能制造与控制工程学院，教授，博士，硕士研究生导师，研究方向为ＥＲＰ、智能制造。近年来，随着智能制造的推广与实施，国内越来越多的企业尝试进行智能制造的升级转型，但很多企业在面对设备与人、先进技术与先进文化以及智能制造理论与先进管理理论的融合等问题时显得无从下手［１］。基于此，不少学者基于成熟度理论提出智能制造能力成熟度模型对企业智能制造实施情况进行评估，期望为企业实施智能制造提供启示。肖吉军等［２］将企业的管理、创新、供应链物流以及信息互联互通这４个能力要素作为出发点，构建了智能制造能力成熟度评估指标体系。任嵬等［３］结合石化行业特点，以智能制造参考架构和智能工厂建设实践经验为基础，从智能和业务两个维度着手，提出了国内首个石化行业的智能制造能力成熟度模型。苏青福等［４］结合汽车行业特点以及国内外各智能制造能力成熟度模型的应用案例，在人员、技术、资源和制造４个能力要素的基...
