DB36T 1724-2022 制造业智能制造发展指数评估规范　

ICS03.120.01CCSA00DB36AssessmentSpecificationforIntelligentManufacturingDevelopmentIndexof江西省市场监督管理局发布IDB36/T1724-2022 12规范性引用文件 13术语和定义 14基本原则 15评估体系 26评估程序 57指数评估 7附录A评估内容 8附录B评估指标 18附录C评估权重 22附录D计算方法 28附录E抽样方法 30DB36/T1724-2022本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由江西省工业和信息化厅提出并归口。本文件起草单位：江西省工业和信息化研究院、江西绿一城科技有限公司、江西省智能产业技术创新研究院、抚州双菱磁性材料有限公司、南昌大学。本文件主要起草人：胡伟、张爱民、陈锦文、赵阳、闵真、文昱、吴尧、梁静、李天昊、乐渝宁、聂志华、周继强、刘建胜、林湘闽、章建中、吴世伟、刘洋、周天祥。1DB36/T1724-2022制造业智能制造发展指数评估规范本文件规范了制造业智能制造发展指数评估的术语和定义、基本原则、评估体系、评估程序、指数评估等。文件适用于各级地方政府主管部门开展智能制造发展指数评估，制造企业可应用本规范评估自身智能制造发展水平以及明确改进方向。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本规范必不可少的条款。GB/T39116GB/T39117GB/T40647智能制造能力成熟度模型智能制造能力成熟度评估方法智能制造系统架构3术语和定义GB/T39116、GB/T39117和GB/T40647确立的术语和定义以及如下术语和定义适用于本文件。3.1智能制造评估指标IntelligentManufacturingEvaluationMetrics符合GB/T39116、GB/T39117和GB/T40647的要求，并结合本省制造业实际所形成的评估指标。3.2智能制造评估体系IntelligentManufacturingEvaluationSystem由一系列相关联的智能制造评估指标所构成的综合评估体系，分为预评估和正式评估两部分。3.3智能制造发展指数IntelligentManufacturingDevelopmentIndex基于智能制造评估体系评估的综合得分。4基本原则4.1规范性2DB36/T1724-2022评估体系依据智能制造系统架构和智能制造能力成熟度模型等国家标准，融合国家智能制造典型场景，体系设置科学、合理，评估过程公开、规范。4.2全面性各项指标具有相关性，构成一个可全面反映智能制造发展指数的评估体系，同时采用预评估和正式评估相结合、定性指标和定量指标相结合的方式评估企业、行业、区域智能制造发展水平，预评估覆盖智能制造的能力和支持两个维度，正式评估覆盖智能制造的战略、制造、技术三个维度。4.3适用性立足江西省制造业发展实际，结合行业特点和制造类型进行合理加权，适应本省现代化产业特色。4.4有效性评估数据和指数报告可指导制造企业开展技术改造，并为产业政策制定提供有效依据。5评估体系本文件的评价模型基于GB/T40647所描述的三维架构，涉及生命周期、系统层级和智能特征三个维度，形式借鉴GB/T39116和GB/T39117，并对相关内容进行转换、细化、调整和增补，形成全面和适用的评估体系。评估体系分为预评估和正式评估两部分，采用百分制，其中预评估得分占比20%，正式评估得分占5.1预评估预评估目的在于确认受评估企业开展智能制造发展指数评估的基础条件和发展条件。5.1.1基础条件受评估企业应于江西省行政区域内设立，具有独立法人资格；企业具备生产制造能力，并按国家相关法规要求合规经营。预评估设置6项基本条件，凡受评估企业应全部满足。如未能满足其中之一的，则暂停后续评估，直至完成整改后再予评估。——近一年内未发生重大安全事故（含生产安全事故、网络安全事件、涉密单位泄密事件等），被政府相关部门处罚；——近一年内未发生重大环保事故，被政府相关部门处罚；——近一年内未发生重大产品质量事故，被政府相关部门处罚；——近一年内未发生重大失信行为，被政府相关部门列入失信名单；——当前处于正常开工状态，实际产能在规划产能的10%以上；——近三年经营未出现连续亏损。5.1.2发展条件5.1.2.1预评估发展条件包括2个维度，5个一级指标，15个二级指标，指标体系见表1。5.1.2.2具体指标评估内容详见附录A.1预评估内容。3DB36/T1724-2022表1预评估指标体系5.1.2.3能力主要是评估企业在推进智能制造过程中所具备的基础水平，其包含以下几个方面：——管理：评估企业在经营管理上规范化和体系化水平；——经营：评估企业的营收规模、盈利水平、能源利用水平及经营风险；——创新：评估企业的研发投入、技术平台建设及科研成果获奖状况。5.1.2.4支持主要是评估企业在推进智能制造过程中得到外部支持的水平，其包含以下几个方面：——政策：评估企业在推进智能制造过程中得到相应政策支持的水平；——供给：评估企业在推进智能制造过程中装备及服务本地化供给水平。5.2正式评估5.2.1正式评估完全遵从智能制造系统架构，并与智能制造能力成熟度模型保持兼容。5.2.2正式评估包括3个维度，9个一级指标，24个二级指标，指标体系见表2。5.2.3维度设计中包含生命周期和智能特征的相关内容，并在评估指标设计中按系统层级概念进行递进式描述，同时与国家智能制造典型场景存在对应关系。5.2.4评估指标包含评估内容和评估指标两类，2者内容如下：——评估内容：用于评估智能制造的实际应用水平；——评估指标：用于评估智能制造产生的价值表现。5.2.5具体指标评估内容详见附录A.2正式评估内容，评估指标详见附录B评估指标。5.2.6评估体系的评估权重和计算方法详见附录C评估权重和附录D计算方法。4DB36/T1724-2022表2正式评估指标体系5.2.7战略主要是评估企业智能制造的总体规划、资源配置及落实情况，其包含以下几个方面：——工厂设计：评估企业构建CPS物理信息系统的整体规划及落实水平；——人力资源：评估智能制造相关技术团队的培养与表现水平。5.2.8制造主要是评估企业智能制造在其业务闭环中的具体应用及效能表现，其包含以下几个方面：——研发：评估企业应用数字化工具提升研发效率的综合水平；——生产：评估在生产过程中应用智能装备和信息系统实现提质、降本、增效、节能、减排的综合水平；——服务：评估应用数字化工具提升服务内外部客户的综合水平。5.2.9技术主要是评估企业在智能制造实现过程中的技术应用、数据利用及安全保障水平，其包含以下几个方面：——基础设施：评估企业为实现智能制造而部署的网络覆盖与装备智能化水平；5DB36/T1724-2022——系统集成：评估在互联互通基础上对各业务信息系统的集成水平；——数据管理：评估与工业互联网相关的底层数据自动采集、综合数据分析与应用水平；——信息安全：评估信息访问授权、防攻击、防泄露、防篡改及容灾水平。6评估程序6.1评估流程评估程序包括评估准备、预评估、正式评估、评估报告四个阶段，评估流程图见图1。图1评估流程图6.2评估准备6.2.1受理评估委托评估委托由各级地方政府、行业协会或企业等单位提出。受理评估委托的评估方应为具备相应评估资质的注册机构。6.2.2组建评估组6.2.2.1评估方于评估工作开始前应组建具备评估能力的评估组，包括一名评估组长及若干评估组员。评估组人数应为奇数，人数至少为3人。评估组成员基本职责与要求包括：——遵守评估规范要求；——按计划开展评估；——优先关注重要问题；——通过有效的访谈、观察、文件与记录评审、数据釆集等方法获取评估证据；——确认评估证据的充分性和有效性，以支持评估发现和评估结论；——将评估发现和结论形成文件，并编制适宜的评估报告；——维护信息、数据、文件和记录的保密性和安全性；——识别与评估相关的各类风险。6.2.2.2评估组长还应履行以下职责：——负责编制评估计划；——指导整个评估活动的实施；——正式评估前对组员评估能力进行评价，并提供必要的培训和指导；6DB36/T1724-2022——对评估结果做最后决定；——在评估过程中与受评估企业沟通评估发现；——在评估完成后向受评估企业发布评估结论。6.3预评估6.3.1编制预评估计划评估组应首先制定预评估计划。6.3.2确定评估范围6.3.2.1各级地方政府、行业协会等单位提出评估委托时，由委托方确定本次评估的范围，包括行政区划及行业覆盖，并由委托方提供范围内的企业清单。6.3.2.2评估组应配合委托方在评估抽样前完成基础条件判定，保证不满足基础条件的企业不进入评估抽样范围。6.3.2.3企业自身提出评估委托时由企业确定本次评估范围，无需评估抽样。6.3.3评估抽样基于已完成基础条件判定的企业清单，评估组按附录E抽样方法进行抽样，以保证样本的合理分布。评估组应配合委托方确定抽样比例。6.3.4实施预评估评估组组织企业填报预评估问卷，以准确了解受评估企业的经营状况和智能制造基本情况。6.4正式评估6.4.1现场评估准备6.4.1.1组织开展自评估评估组应配合委托方组织参与正式评估的企业开展自评估。6.4.1.2编制正式评估计划评估组应根据自评估结果制定正式评估计划。6.4.1.3沟通现场评估时间评估组应提前与受评估企业沟通，确认现场评估时间和参与人员。必要时可对现场评估计划做出适当调整。6.4.2现场评估6.4.2.1首次会议评估组赴受评估企业现场后，应会同受评估企业及时召开首次会议。会议内容至少包括：——评估目的与方法；——评估计划安排；——评估内容及双方人员安排。6.4.2.2釆集评估证据7DB36/T1724-2022在实施评估的过程中，评估组应采取适当方法收集并验证与评估标准匹配的相关证据。釆集方式包括人员访谈、现场勘察、文件与记录评审、信息系统演示等。釆集的证据应予以记录，形式包括文字、表格、图片、视频等。6.4.2.3形成评估发现评估组应将采集的证据对照评估标准，以形成评估发现。具体的评估发现应包括具有证据支持的符合项及偏差。评估组应对评估发现达成一致意见，必要时可进行组内评审。6.4.2.4计算评估结果评估组依据单项得分，结合层级权重分配，计算受评估企业的整体得分，形成评估结果。6.4.2.5沟通评估结果完成现场评估后，评估组应将评估结果与受评估企业进行沟通，给予再次论证的机会。最终评估结果由评估组确定。6.3.2.6末次会议最终评估结果确定后，评估组应会同受评估企业召开末次会议。会议内容至少包括：——总结评估过程；——描述评估发现；——宣布评估结论；——给出改进建议。6.5评估报告6.5.1形成评估报告应受评估企业要求，评估组可依据评估发现及评估结果，结合企业发展规划及个性化需求，形成评估报告。6.5.2应用评估报告受评估企业依据评估报告，明确改进方向，制定行动计划，开展智能制造技改活动，逐步提升企业智能制造能力。7指数评估7.1统计评估结果基于受评估企业个体评估报告的统计结果，评估方形成指定区划内的智能制造发展指数报告。指数报告应包括基于区划的智能制造指数地图，并对各细分指数的统计结果采用适当的形式进行展示和分析，如雷达图、柱状图、折线图等。7.2发布指数报告指数报告由各级政府委托评估方进行编制、审核，并适时进行发布。7.3指数报告应用8DB36/T1724-2022各级地方政府可基于智能制造发展指数报告，制定相关产业政策，引导企业通过技术改造等手段提升区域智能制造总体水平。9DB36/T1724-2022附录A（规范性附录）评估内容A.1预评估内容A.1.1能力A.1.1.1管理表A.1管理方面的具体评估内容01——信用评级01A.1.1.2经营表A.2经营方面的具体评估内容——上年营业收入金额——相比上年营业收入增长率DB36/T1724-2022表A.2经营方面的具体评估内容（续）——上年利润率——上年上缴税额b)200~500万——相比上年上缴税额增长率——上年资产负债率b)40%~50%01A.1.1.3创新表A.3创新方面的具体评估内容——获高新技术企业认定——近三年获企业技术中心认定——近三年获得专精特新企业认定DB36/T1724-2022表A.3创新方面的具体评估内容（续）——上年研发投入与营业收入占比1——近三年所获授权发明专利数量——近三年所获授权实用新型专利、软件著作权数量——近三年获得省部级、国家级科学技术奖1A.1.2支持A.1.2.1政策表A.4政策方面的具体评估内容——近三年所获政策性申报奖补金额1——近三年所获智能制造标杆或示范等级1——近三年企业引进了符合地方人才政策的人员——近三年企业引进了符合地方人才政策的智能制造相关技术人员DB36/T1724-2022A.1.2.2供给表A.5供给方面的具体评估内容——智能装备本地化服务率1——智能制造系统解决方案供应商本地化服务率1[2]当选择题中出现数字范围表达时，第一个数字为本A.2正式评估内容A.2.1战略表A.6战略方面的具体评估内容——制定智能制造相关规划——制定智能制造相关投资预算——规划获得最高管理层批准——规划进行动态调整——应用产能分析、工艺分析、布局优化等精益管理方法开展工厂规划设计和仿真优化——明确智能制造规划工作计划及团队分工——实施计划获得管理层批准——实施计划相应预算已被执行——实施计划进行动态调整——基于虚拟建造、虚拟调试、大数据和AR/VR等技术，实现工厂数字——具有创新管理机制，持续开展智能制造相关技术创新和管理创新——满足个性化需求的产品定制设计和服务——通过生产柔性化、敏捷化和产品模块化实现多品种批量定制——建立贯穿产品全生命周期的网络协同平台——构建装备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统DB36/T1724-2022表A.6战略方面的具体评估内容（续）——拥有相关专业技术团队和人力资源储备——明确岗位职责与考核方案——采用信息化方式进行能力管理——建立能力胜任度评价模型——建立智能制造培训体系——开展智能制造相关培训——采用信息化方式进行培训管理——建立知识管理平台——建立人员绩效评价体系——定期对专业人才进行绩效评价——采用信息化方式进行绩效管理——采用绩效改善策略A.2.2制造A.2.2.1研发表A.7研发方面的具体评估内容——建立产品研发知识的管理规范——建立产品研发数据的管理规范——通过产品数据管理系统实现产品设计数据共享——实现产品不同专业或者组件之间的并行设计——集成三维建模、有限元仿真、虚拟测试等技术，开展产品设计、仿真——创建原料物性数据库和模型库，优化原料选择和配方设计，支撑生产——建立工艺设计知识的管理规范——建立工艺设计数据的管理规范——基于典型产品或特征建立工艺模板，实现关键工艺设计信息的重用——实现工艺不同专业之间的并行设计——应用数字化工具，开展加工过程的工艺设计及验证——基于加工过程的数据模型分析，开展面向全过程的工艺优化A.2.2.2生产DB36/T1724-2022表A.8生产方面的具体评估内容——基于人工经验开展生产调度——基于销售订单和销售预测等信息，编制主生产计划——基于企业的安全库存、采购提前期、生产提前期等制约要素实现物料——构建企业资源计划系统（ERP），实现车），——采用高级计划排程系统（APS）进行车间排产优化评估指标：生产计划达成率；交付周期降低比例——制定仓储管理规范，实现出入库、盘点和安全库存等管理——基于管理分类和规范要求，实现仓储合规管理——基于生产计划制定配送计划，实现原材料、半成品等定时定量配送——制定生产作业相关规范——通过信息技术手段，将工艺文件下发到生产单元——依托制造执行系统（MES），开展人、机、料等精确——构建制造执行系统（MES），实现人力、设备——采用模块化、成组和产线重构等技术，搭建柔性可重构产线，实现产——搭建生产过程全流程一体化管控平台，实现工艺流程和参数的动态优——依托先进过程控制系统（APC），实现精——建立质量标准和管理规程——基于信息技术手段，实现生产过程关键质量数据采集——采用智能检测装备，开展产品质量的在线检测、分析和结果判定——建设质量管理系统（QMS），采集产品原料、生产过程DB36/T1724-2022表A.8生产方面的具体评估内容(续)——建立设备合同、设备档案、设备台账等规范——采用信息化方式制定设备维护计划，实现对设备设施维护保养的预警——采用工业机器人、智能巡检装备和设备管理系统，实现对设备的高效巡检和异常报警等——建立设备管理系统，实现设备智能维护管理——建立设备管理系统，实现设备运行状态判定、性能分析和故障预警——建立故障预测与健康管理系统（PHM），进行设备失效模式判——采用物联网、大数据和机器学习等技术，实现资产运行、检维修、改）；——建立能源管理制度——开展主要能源的数据采集、计量与监控——建立重点高能耗设备的运行监控管理机制，对有节能优化需求的设备——采用信息技术手段，实现主要能源的数据自动采集和计量——建立能源管理系统（EMS），开展能耗数据采集、计——依托能源管理系统（EMS），开展设备运行参数或工现能源利用率提升——依托能源管理系统（EMS），实现关键装备、——制定安全操作规程、安全预防措施等安全管理制度——建立文档化、标准化、制度化的应急决策、指挥、调度预案，并实施——采用信息化方式实现员工安全管理、职业健康管理——采用信息化方式建立安全培训、风险管理等知识库，强化现场安全管控——依托安全感知装置和安全生产管理系统，进行安全风险动态感知和精——基于安全事件联动响应处置机制和应急处置预案库，实现安全事件处——建设危化品管理系统，实现危化品存量、位置、状态的实时监测、异——依托自动化装备，集成智能传感、机器视觉和5——制定环保管理规范——制定企业碳达峰方案或低碳转型规划——开展温室气体盘查，产品碳足迹核算，III型环境声明等——通过信息技术手段实现环保数据自动采集——建立环保管理平台，实现全过程环保数据的采集、监控与报警——依托环保管理平台，实现排放实时监测、分析预警和排放优化——开发碳资产管理平台，实现全流程碳排放追踪、分析、核算和交易A.2.2.3服务DB36/T1724-2022表A.9服务方面的具体评估内容——建立营销管理规程——建立营销管理团队考核办法——采用信息化方式实现客户、销售团队及分销商信息的动态管理——建立市场营销管理或客户关系管理系统），理——应用大数据、深度学习等技术，实现对市场趋势的分析、判断和预测——依托客户关系管理系统（CRM），构建用户画像定精准销售计划——建立供应链管理规程——建立供应链管理团队的考核办法——采用信息化方式进行供应链管理——建设供应链管理系统（SCM），实现供应商决策和采购方案动态优化——搭建供应链管理系统（SCM），实现供应链析），——建立供应链管理系统（SCM），开展供应链风险隐患——建立售后服务规程——建立售后服务团队的考核办法——采用信息化方式进行客诉管理——建设客户关系管理系统（CRM），实现客户需求A.2.3技术DB36/T1724-2022表A.10技术方面的具体评估内容——关键工序应用自动化、数字化、智能化设备——关键工序设备持续开展技术改造——关键工序设备具有数据管理、模拟加工、图形化编程等人机交互功能——关键工序设备具有预测性维护功能——关键工序设备具有远程监测和远程诊断功能，可实现故障预警——实现办公网络覆盖——实现工业控制网络和生产网络覆盖——网络具有远程配置功能，具备带宽和连接节点的扩展及升级能力——网络能够保障关键业务数据传输的完整性和及时性——管理层具有系统集成的意识——具有包括网络、硬件、软件等内容的系统集成规划——实现关键业务活动设备及系统间的集成——形成完整的系统集成架构——通过ESB和ODS等方式，实现全业务活动的集成——建立数据管理规范——基于经验开展数据分析——实现数据及分析结果在部门内在线共享——建立生产过程的数据采集与监控（SCADA）系统——采用大数据技术，应用各类型算法模型进行数据深度分析——建立企业级的统一数据中心——建立信息安全管理制度——开展关键工业控制系统信息安全风险评估——采用物理手段实施数据加密——在工业主机上安装正规的工业防病毒软件——工业控制网络具有边界防护能力——具有容灾设计并实施演练——工业控制网络部署具有深度包解析功能的安全设备——建立离线测试环境，对工业现场使用的设备进行安全性测试DB36/T1724-2022（规范性附录）评估指标表B.1评估指标内容12率34率567原产品研发周期－现产品研发周期）/89原工艺设计周期－现工艺设计周期）/DB36/T1724-2022表B.1评估指标内容（续）原标准工时－现标准工时）/原标准工率原订单交付周期－现订单交付周期）/现库存周转率－原库存周转率）/原库现劳动生产率－原劳动生产率）/原劳率DB36/T1724-2022表B.1评估指标内容（续）率原万元产值能耗－现万元产值能耗）/率率率现净利润率－原净利润率）/原净利润原采购成本－现采购成本）/原采购成例例DB36/T1724-2022表B.1评估指标内容（续）[1]投资预算额：企业匹配智能制造规划的投资预算，包括规划咨询、工厂建设、软硬件购置和增加人员薪资等。[2]投资预算达成率：企业实际投资额与投资预算的比值。[3]模式创新工业增加值：指通过工厂设计模式创新手段实现的工业增加值。[4]智能制造培训经费：企业开展智能制造内外部培训经费的总额，包括建立培训体系、讲师薪酬、场地费用等。[5]产品研发周期：产品研发是指创造性研制新产品，或者改良原有产品。产品研发周期通常指计划后，直至交付生产的全部过程。是反映企业创[6]工艺设计周期：工艺设计是指工艺规程和工艺装备的设计及改良。工艺设计周期通常指企业后，直至正式投入生产的全部过程。是反映企业[7]标准工时：是在标准工作环境下，完成一道加工工序所需的作业时间。通常，标准工时越短[8]生产计划达成率：指在生产计划给定时间内，实际产量占计划产量的比例。是支撑企业交付能力的关键指标。[9]库存周转率：指在某一时间段内，库存货物周转的平均次数，是反映业务周转速度的指标。[11]净利润率增长率：指企业净利润率[12]采购订单及时交付率：指在采购计划给定[13]采购周期：采购周期通常指企业下达物料[14]客诉率：客户投诉通常基于客户对产[15]退货率：当产品质量或服务无法达成客DB36/T1724-2022（规范性附录）评估权重C.1评估满分总体评估满分为100分，其中：预评估满分为20分，正式评估满分为80分。C.2预评估权重预评估的评估域及权重见表C.1。表C.1预评估权重C.3正式评估权重正式评估的评估域及权重见表C.2。表C.2正式评估权重DB36/T1724-2022表C.2正式评估权重（续）C.3.1不同行业的权重转换C.3.1.1江西正在实施“2+6+N”产业高质量跨越式发展行动计划，重点推动有色金属、电子信息2个产业主营业务收入迈上万亿级，装备制造、石化、建材、纺织、食品、锂电新能源6个产业迈上五千亿级，航空、中医药、移动物联网、半导体照明、虚拟现实（VR）、节能环保等N个产业迈上千亿级。——有色金属（流程型制造）：包括有色金属采矿选业、有色金属冶炼和压延加工业等；——电子信息（离散型制造）：包括移动智能终端、LED、VR、5G、新型显示、物联网、汽车电子、航空电子、北斗应用、云计算和大数据等；——装备制造（离散型制造）：包括汽车制造、电力设备、空调压缩机、矿山机械和电梯制造等；——石化（流程型制造）：包括石油化工、精细化工、化工新材料和氯碱化工等；——建材（流程型制造）：包括新型建材及墙体材料、装配式建筑部品部件和铝型材等；——纺织（离散型制造）：包括针织服装、纺织印染和创意设计等；——食品（流程型制造）：包括绿色饮品、粮油加工和畜禽加工等；——锂电新能源（离散型制造包括基础锂盐、电池材料生产、锂电池制造及应用、锂电池回收利用等；——航空（离散型制造）：包括飞机总装、航空相关设备、航空转包、飞行器零部件制造等；——中医药（流程型制造）：包括中药加工、医疗器械和生物技术等；——其它：除以上10个产业之外的其它产业。C.3.1.2基于江西省2+6+N产业结构的特点，对各个行业在智能制造的重点环节进行定义，见表C.3。DB36/T1724-2022表C.3不同行业智能制造重点环节工艺设计计划调度仓储配送生产作业质量管理设备管理能源管理安全管控环保管控营销管理链售后服务√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√注：表格中打√部分，为该行业的重点环节，未打√部分，为该行业的非重点环节。C.3.1.3为突出重点环节，按以下步骤对不同行业“制造”维度下13个二级指标进行权重转换。C.3.1.3.1第一步对二级指标权重进行转换。按照表C.2，将二级指标权重与其所对应一级指标权重相乘得到二级指标转换后权重，二级指标转换后权重见表C.4。显然，“制造”维度下13个二级指标经转换后的权重之和为1。表C.4正式评估转换后权重表DB36/T1724-2022C.3.1.3.2第二步对“制造”维度下二级指标重点环节进行加权。按行业类别确定重点环节，设其数量为n（0<n<13，本例中n=6），转换后权重分别为X1~Xn；则非重点环节数量为13-n，转换后权重分别为Xn+1~X13。对n个重点环节进行加权（本例中加权50%）：其余13-n个非重点环节权重保持不变：Xj'=Xj,j=(n+1)~13显然，Xi'+jXj'>1C.3.1.3.3第三步将Xi'和Xj'进行归一化处理。为保证加权后“制造”维度的13个二级指标转换后权重之和为1，需对其权重进行归一化处理。n个重点环节权重调整公式如下：13-n个非重点环节权重调整公式如下：经权重归一化处理后，满足：Yj=1加权后不同行业制造维度的转换后权重见表C.5。表C.5不同行业制造维度的转换后权重C.3.1.3.4根据企业在研发、生产、服务三大业务情况，分为4种制造类型（其它制造类型可按此方式进行必要转换）：——I类企业：覆盖研发、生产和服务中全部13个二级指标的企业；——II类企业：覆盖研发、生产和服务中12个二级指标，但不涉及售后服务的企业；——III类企业：覆盖研发、生产和服务中12个二级指标，但不涉及产品研发的企业；——IV类企业：覆盖研发、生产和服务中11个二级指标，但不涉及产品研发和售后服务的企业DB36/T1724-2022不同制造类型的覆盖环节见表C.6。表C.6不同制造类型的覆盖环节√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√C.3.2综合权重转换基于现有的11个不同行业、4个不同制造类型，共有44种综合权重转换组合，转换结果见表C.7。评估组应根据受评估企业所处行业及制造类型进行适配。表C.7不同行业及制造类型综合权重转换表链00000000000000000000DB36/T1724-2022表C.7不同行业及制造类型综合权重转换表（续）链00000000源0000000000000000DB36/T1724-2022（规范性附录）计算方法D.1预评估D.1.1二级指标得分为该指标下每条要求得分的求和，按式（D.1）计算：................................................................式中：G——二级指标得分；Y——二级指标每条要求得分；ε——二级指标要求的个数。D.1.2一级指标得分为该指标下二级指标得分与二级指标权重的加权求和，按式（D.2）计算：F=Σ(G×Y)（D.2）................................................................式中：F——一级指标得分；G——二级指标得分；Y——二级指标权重。D.1.3维度得分为该维度下一级指标得分与一级指标权重的加权求和，按式（D.3）计算：（D.3）................................................................式中：E——维度得分F——一级指标得分λ——一级指标权重预评估得分为维度得分与维度权重的加权求和，按式（D.4）计算（D.4）................................................................式中：D——预评估得分；E——维度得分；θ——维度权重。D.2正式评估D.2.1二级指标得分为该指标下每条要求得分的求和，按式（D.5）计算：（D.5）................................................................DB36/T1724-2022式中：C——二级指标得分；X——二级指标每条要求得分；n——二级指标要求的个数。D.2.2维度得分为该维度下二级指标得分与二级指标转换后权重的加权求和，按式（D.6）计算：................................................................式中：B——维度得分；C——二级指标得分；β——二级指标转换后权重