基于工業互聯網平臺的離散型制造企業健康度評價研究

劉丹

［摘 要］文章根據離散型制造企業的產品特點，分析其健康度包含的主要內容，研究影響其健康度的5個一級指標和28個二級指標，構建健康度評價指數計算模型，闡述基于工業互聯網平臺實現企業健康度近實時評價的步驟。同時，該套健康度評價指標在某央企大型重工制造企業中得到了檢驗，取得了良好的效果。該研究成果可為此類型企業快速評估自身健康度提供方法和技術路徑，也為政府等監管部門及時了解該行業的健康度提供思路。

［關鍵詞］離散型制造企業；健康度；工業互聯網平臺；層次分析法

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.22.034

［中圖分類號］F425；F205［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2023）22-0105-04

0? ? ?引 言

制造業是“制造強國”戰略落地的主體，制造企業的健康狀態直接影響“制造強國”戰略的實施。離散型制造企業作為制造業的“半邊天”，其產品研制模式具有按單設計（Engineering-To-Order，ETO）、按單生產（Make-To-Order，MTO）、按單裝配（Assemble-To-Order，ATO）的特點。截至目前，針對該類型企業的健康度評價研究還比較少，僅有針對制造型、創新型企業的部分研究。例如，郭偉、孫江等人根據企業生態系統理論，以企業成長情況、適應復雜市場情況的能力、抗波動性、健壯性、可恢復性等5個方面為核心因子，提出制造企業健康度評價指標體系，基于該指標體系構建了制造企業生態系統健康度評價指數［1］。傅為忠等人總結了創新型企業健康發展的必要條件，將企業的創新能力、持續發展能力以及持續盈利能力三方面作為創新型企業是否健康的核心評價指標［2］。郭百鋼等人基于高新技術企業全生命周期機理和主要階段特征，構建了一套綜合性的指標體系，用于企業健康度評測；同時，還通過模糊綜合評價方法對相關類型企業的健康度進行測評［3］。但是，上述研究一是沒有針對離散型制造企業的特點進行健康度評價研究；二是沒有結合企業大數據對健康度進行近實時評價，僅進行簡單的階段劃分或離線評價，對企業管理者的實際指導意義不強。

1? ? ?離散型制造企業健康度評價指標

世界衛生組織（World Health Organization，WHO）

認為一個人的健康不僅僅是沒有疾病和不虛弱，更重要的是在身體上、心理上和適應社會方面均有較佳的狀態，否則不能稱為健康［4-5］。本文運用類比、借鑒等方法，將離散型制造企業健康度定義為企業戰略定位、科技創新能力、生產制造能力、產品市場競爭力與企業效益等方面的狀態與程度。基于離散型制造企業產品ETO、MTO、ATO的特點和對其健康度的定義，本文認為離散型制造企業健康度評價指標主要包含以下方面。

一是企業戰略定位。離散型制造企業戰略定位決定了其產品產業布局、企業管理模式制定、企業經營指標設置等方面，因此，企業的戰略定位是否合理是企業健康度評價的基本指標。SWOT分析法是一種定性的研究方法，其在4個象限中對特定對象的優劣進行研究。周路平等人就是基于此方面對企業戰略優劣進行了定性分析，并通過定量戰略計劃矩陣（Quantitative Strategic Planning Matrix，QSPM）對4種戰略，即發展戰略、分散戰略、退出戰略和維持戰略進行定量評價、排序，排序靠前的為最適合企業的決策［6］。本文評估的企業戰略指標包括戰略與企業政策目標一致性、與外部環境的協調性、產品產業卓越性、戰略可行性等。

二是科技創新能力。離散型制造企業的科技創新能力主要體現在有競爭力的新產品研發、核心知識產權獲得等方面。科技創新能力具備且持續是離散型制造企業健康的關鍵指標之一，主要通過科技創新投入的資金與人力、科研成果數量等指標進行分析。

三是產品市場競爭力。離散型制造企業的產品市場競爭力主要體現在兩個方面：一是同質化產品，競爭力體現在性價比上；二是市場空白產品，競爭力體現在客戶接受度上。因此，離散型制造企業市場核心競爭力強弱主要從企業品牌影響力、企業營銷能力、企業產品主要技術指標先進性、產品質量穩定性、產品性價比、企業全方位的服務能力、企業運營成本等方面綜合評估。

四是企業生產制造能力。離散型制造企業產品高度個性化定制的特點對企業生產制造能力提出了挑戰，該能力的強弱是影響健康度的重要指標之一，主要體現在庫存周轉率、訂單響應時間、計劃執行率、不良品率、設備利用率以及產品出庫合格率等方面。

五是企業效益。企業效益的好壞是健康度評價的核心指標。根據國家相關統計部門發布的考評指標，企業效益主要體現在企業勞動生產效率、流動資產周轉率、企業全部資產獲利能力、資本保值增值率以及成本費用利潤率等方面。

2? ? ?健康度評價指數計算模型

本文建立的離散型制造企業健康度評價指標層次結構清晰，使用多級指標加權組合，層層匯總計算出制造企業整體健康度評價指數，計算公式如下：

（1）

式（1）中，H表示企業健康度評價指數；N表示一級指標的數量；Wi代表第i個一級指標占總指數的百分比；ni表示第i個一級指標下二級指標的數量；ωij表示第i個一級指標中含有的第j個二級指標占所在一級指標的百分比；Kij表示第i個一級指標中第j個二級指標的值。假設一級指標有N個，應用N分量表（Likert scale）來計算。一級指標的權重取決于企業的實際情況，可通過調查企業內不同對象綜合得到結果。將一級指標的重要性按從低到高的順序分為N個等級，對應分數為1～N。讓調查對象對每一個指標進行評定，將重要性量化后取平均值即得到各指標的重要性值。在進行權重的量化時，選用偏大型柯西分布隸屬函數，公式如下：

（2）

式（2）中，參數a、b、c、d為超參，定義指標重要性為N時，f（N）=1；重要性為中間等級N/2時，f（N/2）=0.6；重要性為最低1時，對應的f（1）=0.1。從而計算出參數a、b、c、d，再將這些參數代入式（2）可以得到1～N的函數值。然后將各指標的平均重要性值用最大最小歸一化公式進行處理，從而得到權重值［7-8］。公式如下：

（3）

式（3）中，xi為經過量化處理得到的平均重要性值。

計算二級指標的權重可用多種方法，本文采用投影尋蹤（Projection Pursuit，PP）算法，該算法用來處理、分析高維非正態數據比較有效，旨在通過對樣本數據的降維簡化問題，目的是尋找最佳投影方向，最大限度反映樣本數據的結構特征。本文共有m個樣本，選出n個指標用于評價企業健康度，樣本矩陣如下：

（4）

假設評價指標越大，結果越好的指標為正指標，反之為逆指標。通過如下公式，將逆指標轉換成正指標：

（5）

設樣本矩陣為，投影方向ω=［ω1，ω2，...，ωn］，數據在投影方向上的投影值為Z=ωTX，要求Zi的標準差S及Zi與專家經驗權重yi的系數絕對值|Oij|都要盡可能大，所以投影目標函數L（ω）可以表示為

（6）

計算目標函數的最大值，以此來獲得最優投影方向，優化模型如下：

（7）

（8）

此時最優投影方向ω作為企業生態系統健康度的二級指標權重向量，從而可以計算出一級指標值。

3? ? ?健康度評價步驟

受益于新一代信息技術的高速發展，離散型制造企業的數字化程度越來越高，具備了企業健康度近實時評價條件。本文通過搭建離散型制造企業工業互聯網平臺，整合企業運營全量業務數據，基于多層指標加權算法，實現企業健康度在線近實時評價。

3.1? ?平臺搭建與數據采集

本文基于阿帕奇發布的一種大數據應用框架CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）6.2版本，搭建了如圖1所示的工業互聯網平臺，安裝了zookeeper、kafka、hive、hbase、spark、flink等核心組件，形成了平臺的基本框架。制造執行系統（Manufacturing Execution System，MES）、企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統、客戶關系管理（Customer Relationship Management，CRM）系統等信息系統數據以增量的方式，在平臺邊緣層通過數據抽取任務，采用隔天的模式被抽取到平臺基礎設施即服務（Infrastructure as a Service，IaaS）層進行存儲；外部政策、競品信息、市場信息等外部數據，在邊緣層通過分布式并行爬蟲技術，以定點增量爬取的方式采集到平臺；設備運行、產線加工等物聯網數據通過消息隊列流處理加工后同步到平臺。上述數據構成了企業健康度評價的數據倉庫。

3.2? ?多源異構數據融合

采集到平臺存儲層的企業健康度評價數據分為結構化、半結構化、非結構化等類型，數據質量參差不齊，需要在平臺即服務（Platform as a Service，PaaS）層對數據進行預處理。為了使數據結構更清晰，提升數據復用率，減少數據重復計算，對預處理后的數據集統一采用四層架構數據模型來建模，分別是數據準備（Operational Data Store，ODS）層、數據明細（Data Warehouse Detail，DWD）層、數據匯總（Data Warehouse Summary，DWS）層與數據應用（Application Data Service，ADS）層。其中，ODS層存儲最原始的未加工的數據，DWD層存儲清洗、標準化之后的明細數據，DWS層存儲輕度匯總、跨主題的寬表數據，ADS層存儲計算好的應用指標數據，各層之間的數據加工、流轉采用統一的任務調度模式，完成多源異構數據融合與建模。

3.3? ?健康度評價指數App開發

在工業互聯網平臺軟件即服務（Software as a Service，SaaS）層，開發企業健康度評價指數App。具體做法是在SaaS層將N分量表法、投影尋蹤算法與健康度評價指數算法固化，將PaaS層的數據接入SaaS層，用于計算企業健康度評價指標權重值與健康度評價指數；同時，App用戶界面設計成表盤形式，分別展示企業去年年度、去年同期，以及今年的季度、月度和當前健康度評價指數。從健康度評價指數界面可下轉至一級、二級指標界面，這樣可幫助決策者了解健康度變化趨勢與因子，以便作出科學決策。

4? ? ?健康度評價指標在某央企重工企業中的驗證

該央企重工企業的產品以地下工程施工裝備和鐵路軌道系統為主，是典型的按單設計、按單生產的離散型制造企業。按照本文研究的離散型制造企業健康度評價指標，構建了5個一級指標和28個二級指標，如表1所示。各指標2017年原始數據通過數據抽取、數據導入等方式進入工業互聯網平臺，平臺App快速計算出相應的指標值與企業2017年的健康度評價指數（見表1、表2）。

通過加權計算，App展示了該企業2017年健康度評價指數為0.84。本文構建的離散型制造企業健康度評價指數劃分為5個區間：［1，0.8），［0.8，0.7），

［0.7，0.6），［0.6，0.5），［0.5，0］，分別對應離散型制造企業健康度程度——優秀、良好、一般、較差、差等5個等級。因此，該企業2017年企業健康度程度評價為優秀。同理，抽取或導入2016年、2018年企業健康度評價指標原始數據至工業互聯網平臺，計算得出該企業2016年、2018年的企業健康度評價指數分別為0.75、0.90，可以看出該企業健康度逐年提升，在2016年、2018年均達到了優秀。

從宏觀來看，根據該企業對外公布的2016—2018年凈利潤數據（分別為9.63億元、13.08億元和16.44億元），可看出企業2017年利潤較2016年增長近36%。同時，該企業在2017年進一步明確了企業發展戰略，該戰略非常吻合本文提出的企業戰略定位的4個一致性指標。因此，該企業在2017年的企業健康度較2016年增長9個點。

從微觀來看，本文選取了該企業2017年第二、第三季度的相關數據，計算得到第二季度的企業健康度為0.8，這得益于其發展戰略的創造性提出；第三季度的企業健康度為0.83，得益于其業績的高速增長。

5? ? ?結束語

本文從離散型制造企業產品特點入手，研究了離散型制造企業健康度評價指標定義和計算問題，這是離散型制造業面臨的和必須解決的問題。本文研究的實際意義，一是為離散型制造企業決策層評價企業健康度提供了一套參考指標；二是將該套參考指標與工業互聯網平臺相結合，基于平臺三層核心架構和大數據技術，使健康度評價不再滯后，使其具有指導企業決策的價值。

主要參考文獻

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［3］郭百鋼，韓玉啟，趙湘蓮.高新技術企業健康度評價系統探討［J］.江蘇商論，2004（10）：112-114.

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