生产要素是经济学中的一个基本范畴，包括人的要素、物的要素及其结合因素。前面讲解了人员、技术两大能力要素，其中人员属于人的要素范畴，技术属于结合因素，而今天要谈的装备则属于物的要素。这里对设备的通俗理解就是工厂用于生产加工的机器、设备和系统。
这里的装备，特指数字化装备，即在传统机械装备中引入了信息技术、嵌入式传感器、集成电路、软件和其它信息元器件，形成了机械技术与信息技术、机械产品与电子信息产品深度融合的装备或系统。
图1 智能制造能力成熟度模型
表1是能力成熟度模型对装备能力子域的等级描述，:
表1 装备能力子域成熟度等级要求
从中可提取几个关键活动特征，第一就是“关键工序”，从一级到五级都是围绕关键工序谈设备应用水平。第二就是对设备应用水平的描述，一级说的是自动化，二级说的是数字化，三级说的是数字化和人机交互，四级和五级说的是智能化。
制造业定义的关键工序是指：1)对成品的质量、性能、功能、寿命、可靠性及成本等有直接影响的工序;2)产品重要质量特性形成的工序;3)工艺复杂，质量容易波动，对工人技艺要求高或总是发生问题较多的工序。针对装备能力子域的诊断评估需要将企业的关键工序梳理清楚，基于此，再评估是否在这些关键工序应用了自动化设备，以及应用到什么水平。
对设备水平能力的评估，综合模型的描述可以梳理出以下几个关键点：1)是否支持联网;2)是否能实现自诊断和维护;3)设备数字孪生实现能力。表2 是通过根据模型梳理出的设备能力分项特征，这有助于我们对企业装备水平和应用能力评估时作为打分参考。
表2 装备能力子域等级评分关键点
为更好地使用这个标准，我们不妨架设，现在我们正在为某制造企业做智能化能力诊断评估。对于设备能力子域的评估，最直接的方式是去车间现场，一是观察了解车间的设备情况，二是与相关负责人进行现场沟通交流。一般来说，设备智能化水平的高低在现场走一圈就基本能作出初步判断，更具体的调查则需要与生产人员、设备管理人员做进一步深入交流。
对于一级，只要关键工序应用了自动化设备即可，同时考虑到设备的联网需求，特别是更高级别的设备数字化、智能化应用需求，对于一些老旧设备，必须制定出改造升级方案，对于新购置的设备，一定要优先考虑设备的联网功能。如果设备出现故障，要求设备能通过声光报警(如指示灯、声音警报)等方式及时提示，以便让巡检的工人能看到并检修。
对于二级，强调设备数字化能力。一般认为，自动化是数字化实现的基础，自动化是机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行操作或控制的过程。而数字化在自动化的基础上强化了设备的联网功能，即设备具备良好互联互通条件。二级要求关键工序设备具有标准通信接口，包括RJ45、RS232、RS485等，并支持主流通信协议，包括OPC/OPC UA、MODBUS、PROFIBUS等，同时对于新购的设备需要厂商提供三维数字化模型，对现有的关键设备要开始进行三维建模，积累三维模型库，为后续高等级的设备智能化应用打下基础，这些都是二级能力评估的重点。
对于三级，主要特征是数字化+人机交互。要求设备联网，并能采集工艺数据、生产数据和设备自身状态数据等，具备数据管理、模拟加工、图形化编程等人机交互功能，要求建立关键工序设备的三维模型库。现在制造企业在投建新工厂之前，都会通过数字化工厂软件对车间的生产线布局、物流规划、机器走位、加工工艺等过程进行动态的三维数字化仿真，以模拟产品工艺的生产过程，找出生产过程中存在的问题并进行优化完善，即积累了丰富的设备三维模型，也实现了设备模型库的初步应用，三级差不多就是这个要求。
对于四级，主要特征是智能化。标准模型提到了两点要求，一是关键工序设备应具有预测性维护功能;二是关键工序设备应具有远程监测和远程诊断功能，可实现故障预警。这需要企业对采集到的设备数据进行计算分析，根据设备状态做维护。比如企业为了监控设备运行状态部署在线监测系统，及时跟踪分析设备运行健康状态，实现对设备的预测性维护。一是能避免设备突然出现问题给企业带来生产事故和产品质量问题;二是对于日趋智能化的生产过程，需要更加智能的生产排程系统，设备作为生产排程的重要限制条件，及时了解设备的状态将影响排程效率和准确性，对智能生产至关重要。
对于五级，主要特征就是设备数字孪生。标准模型提到了两点要求，一是要求关键工序设备三维模型应集成设备实时运行参数，实现设备与模型间的信息实时互联;二是关键工序设备、单元、产线等应实现基于工业数据分析的自适应、自由化、自控制等，并与其他系统进行数据分享。要求企业为每一个关键工序设备建立全要素三维数字化模型，并与实体设备打通交互。基于预警和预测性维护信息实时故障自维护、自处理。总结特点就是实现“设备自愈和产业自寻优”。在设备出现故障时不需要人员介入，设备能实现自维护、自处理，而单元、产线则可以自适应、自优化和自控制。
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