DTMM数字化转型与CMMM智能制造在企业中的具体应用实践

双轨并行：DTMM数字化转型与CMMM智能制造在企业中的具体应用实践

署名品牌：福建康泰安防·数智化研究院
作者：智能制造研究组
发布日期：2026年2月14日

数字化转型与智能制造，已成为制造业高质量发展的“双引擎”。DTMM（GB/T 43439-2023）与CMMM（GB/T 39116-2020）作为国家层面发布的两大权威标准体系，共同构成了企业数智化转型的“度量衡”和“路线图”。然而，许多企业在实际推进中常困惑：这两套标准是“二选一”还是“都要做”？它们在企业内部如何协同落地？本文结合中核陕铀、冀东水泥、希望森兰等标杆企业的实践案例，系统梳理DTMM与CMMM在企业中的具体应用场景和实施路径。

对于正在推进数字化转型的制造企业而言，常常面临这样的困境：数字化部门说要做数据治理，智能制造部门说要上自动化产线，两套班子各讲各的标准，最终变成“两张皮”式投入。究其原因，是企业缺乏一套能统筹数字化全局和制造现场的顶层框架。DTMM与CMMM正是分别从“企业全域”和“制造核心”两个维度给出的国家标准答案。中核陕铀作为全国首批、行业首家通过DTMM与CMMM双三级认证的企业，用实践证明：双轨并行不仅可行，而且能产生1+1>2的协同效应——数字化转型为智能制造铺路，智能制造为数字化转型创造价值场景。本文将从战略、数据、生产、供应链四个维度，为您拆解双标准融合落地的具体方法。

一、战略层面：双轨并行的顶层设计

在企业战略层面，DTMM与CMMM并非相互替代，而是互为支撑。DTMM关注企业全域的数字化转型能力，涵盖战略、业务、组织、技术等维度；CMMM则聚焦制造核心环节的智能化水平，包括设计、生产、物流、销售、服务等十大能力。

标杆实践：中核陕铀的双三级认证

中核陕铀通过工信部组织的数字化转型成熟度贯标评估（DTMM）以及智能制造能力成熟度评估（CMMM），成为全国首批、行业首家数字化转型成熟度与智能制造成熟度两套国家标准体系三级认证达标企业-1。

在数字化运营管理方面，中核陕铀以OA协同办公系统为骨架，以能源管理系统、生产管理支持平台、ERP系统、财务共享平台、一体化制度管理平台、电子档案管理系统等各类信息系统为枝干，以业务流程架构为导向，深度运用信息化技术，构建起无纸化、透明化、精细化、智能化的管控模式-1。

在生产智能制造方面，企业搭建工业互联网平台，铺开企业数据采集网络，建立工业数据湖，实现近十万点位的数据实时采集和分类存储，以此为基础开展智能化软件应用开发和工艺大数据的产品质量预测-1。

战略融合要点：

冀东水泥铜川公司的实践也印证了这一点：企业将数字化转型作为公司“十四五”及更长期的核心战略，根据国家“十四五”智能制造发展要求及总部《数字化转型“十四五”规划》指引，整体规划并付诸实施，组建“数智化技术部”负责推进数智化转型工作-3。

二、数据层面：打通“信息孤岛”与“数据资产化”

数据是DTMM与CMMM共同的“核心生产要素”。DTMM强调数据驱动业务决策，CMMM强调数据支撑智能制造。两者的融合点在于：建立企业级数据治理体系，让数据在经营管理与生产制造之间自由流动。

标杆实践：新天钢联合特钢的数据贯通

天津市新天钢联合特钢有限公司通过CMMM三级评估，在数据集成方面取得了显著成效。企业攻克了各系统“信息孤岛”难题，面对内部MES、ERP、LSW、EAM等十余套异构系统并存的复杂格局，通过自主研发的数据集成中台，高效接入了覆盖生产、能源、设备运行等领域的4.4万个数据点，实现了海量数据的毫秒级采集与汇聚-5。

企业建立了企业级的数据标准与唯一性校验机制，确保了全链条数据的高时效、高一致与高规范。如今，生产指标、设备状态、安全预警、环保排放与工序参数等关键数据得以在统一平台实时流动与共享，为管理决策提供了全景式数据视角-5。

数据融合要点：

希望森兰的实践同样具有参考价值：通过ERP、MES、WMS、PLM等系统的全面集成，公司实现了从订单到售后的全流程数字化管理。业务数据自动生成财务凭证，彻底消除了信息孤岛，能实时反映业务动态，支持企业实现更精准的决策和成本核算-10。

三、生产层面：从“自动化”到“智能化”的跃升

在生产制造环节，CMMM提供了清晰的进阶路径——从流程级到自动级，再到集成级、优化级、自治级。而DTMM则要求将这些智能制造能力与企业整体数字化战略对齐。

标杆实践：冀东水泥铜川公司的智能工厂

冀东水泥铜川公司通过CMMM四级评估，在智能装备和数据建模方面达到行业领先水平。企业围绕装备管理能力建设，构建了全流程数字化、智能化运维体系。在设备数字化覆盖度方面，实现了从原料破碎至水泥成品包装发运全过程的关键工序设备数字化100%覆盖-3。

在建模方面，企业应用三维虚拟仿真技术，为破碎机、辊压机、回转窑、篦冷机、水泥立磨等设备建立三维模型库，结合传感器实时数据（振动、温度、速度、加速度等），直观展示设备运行状态，支撑故障诊断与运行优化-3。

在数据治理方面，企业构建了完善的数据采集体系，针对人、机、料、法、环、测、能等类型数据，实现数据自动采集及实时上传，全厂数据采集量约3.5万个，其中原料、烧成、水泥、发运等关键工序关键数据采集率达100%-3。

标杆实践：希望森兰的“智改数转”成效

希望森兰的中低压变频器生产基地，SMT贴片机、工业机器人、AGV小车与智能系统深度协同，实现了从原料到成品的高度自动化作业。通过标准化流程与智能化设备的结合，生产效率大幅提升，产品一致性得到有力保障-10。

在中高压设计、生产基地，针对高压定制产品复杂装配仍依赖人工经验的特点，部署了智能立库和数字化管理平台。系统精准调度物料，实时指导装配作业，使研发与生产高效协同。改造后，研发—生产周期减少一半以上，定制化超大功率产品的制造精度与效率同步提升-10。

四、供应链与生态层面：从“单点突破”到“链式协同”

CMMM不仅关注企业内部，还延伸至供应链协同。DTMM同样强调产业链上下游的数字化联动。双轨并行的更高境界，是带动整个供应链的智能化升级。

行业趋势：主机带动配套、全链协同升级

中国机械工业联合会专家委员会名誉主任朱森第指出，CMMM的引领作用已延伸至供应链层面，不少主机企业明确要求配套企业贯彻智能制造标准，形成了“主机带动配套、全链协同升级”的良好发展格局。以新能源汽车行业为例，电机、自动驾驶系统、机械配件等供应商需达到相应等级标准，才能保障整个产业链的智能制造水平协同提升-8。

希望森兰自主研发的智能工厂管理平台，不仅是公司智能制造的“智慧大脑”，更已成为服务制造业数字化转型的成熟解决方案。该平台已在多个行业成功应用，为上下游企业提供涵盖生产透明化、质量追溯、设备运维等核心场景的数字化服务-10。

五、双轨并行的实施路径建议

基于以上标杆案例，企业推进DTMM与CMMM双轨并行，可遵循以下“四步走”路径：

第一步：现状诊断与双评估

• 同时开展DTMM和CMMM预评估，明确企业在数字化转型和智能制造两个维度的当前等级

• 识别短板：哪些是数字化短板（数据治理、系统集成），哪些是制造短板（自动化率、设备联网）

• 绘制“数智化能力雷达图”，找到最薄弱的3-5个能力域作为突破口

第二步：顶层设计与路径规划

• 制定“双轨并行”三年路线图，明确每年DTMM和CMMM的目标等级

• 设置“数智化推进部”或类似机构，统管双标准落地

• 统一预算管理，将数字化平台建设与自动化改造纳入同一规划

第三步：平台建设与数据贯通

• 建设企业级数据底座（数据中台或工业互联网平台），统一数据标准

• 优先打通ERP与MES，实现经营数据与生产数据双向流动

• 建立数据治理体系，明确数据认责机制

第四步：应用深化与持续优化

• 在数据贯通基础上，开展预测性维护、质量追溯、能耗优化等深度应用

• 推动供应链协同，将标准要求传导至上下游企业

• 建立持续评估机制，每年复评、持续改进

六、结语

DTMM与CMMM，一个着眼企业全域的数字化转型，一个聚焦制造核心的能力成熟度，二者共同构成了我国制造业数智化升级的“双轨”体系。中核陕铀、冀东水泥、新天钢联合特钢、希望森兰等标杆企业的实践证明：双轨并行不是负担，而是协同增效的战略选择。

数字化转型为智能制造铺就数据之路，智能制造为数字化转型创造价值场景。当企业能够将这两套国家标准融会贯通、协同落地时，数智化就不再是口号，而是实实在在的竞争力。