制造企业工业互联网平台应用水平与绩效评价体系构建与实践

李 君，周 勇，邱君降，刘 帅，文 莎，张 旭

(1.清华大学 自动化系，北京 100084；2.国家工业信息安全发展研究中心，北京 100040)

0 引言

作为新一代信息技术与制造业全方位深度融合的新基础设施、新应用模式与新兴业态，工业互联网已经成为主要工业化国家抢占国际制造业竞争制高点、寻求经济新增长点的共同选择。党中央、国务院高度重视工业互联网发展，2017年，国务院专门出台了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，中央政治局常委会于2020年3月4日指出，要“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。建设和推广工业互联网平台是实施工业互联网创新发展战略的核心，对加快制造强国和网络强国建设，推动工业发展方式转变，促进大中小企业融通发展，建设现代化经济体系意义重大[1]。

当前，我国工业互联网平台发展已从概念普及走向实践深耕阶段，国内领先企业基于自身优势，从不同层面和角度搭建了一批工业互联网平台，呈现出推进路径各具特点、应用模式百花齐放的优良态势[2]。但是，企业上平台、用平台依然面临着机制不规范、路径不清晰、重点不明确等问题，同时缺乏对制造企业应用工业互联网平台的效能效益进行衡量与评价的方法与手段[3]。

目前，对工业互联网平台评价的研究，尚未形成系统化的研究成果，但在平台性能、安全等局部特定领域，产业界和学术界的诸多研究者已经开展了可借鉴的研究和应用,Lee等[4]针对工业互联网系统的性能评价，提出一种灵活的、可伸缩的仿真框架(FS-IIoTSim)并在各种工业应用场景下进行了实验，该框架由场景建模、性能评估和用户界面3部分组成;Vasiljeviĉ等[5]研究了面向工业互联网应用的操作系统的性能评估;Ferrari等[6]对工业互联网平台应用中通信延迟的性能进行了评估;Menon等[7]在研究多种成熟度模型理论的基础上，提出一套针对工业互联网平台评估的成熟度模型设计思路，建议从设计原则、设计过程、应用领域和使用方式等方面考虑模型的设计;美国工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium, IIC)提出一种工业互联网平台安全评估模型[8]，帮助平台建设企业评估自身管理、运营等方面安全问题，引导企业正确建立安全机制;中国工业互联网产业联盟发布了《工业互联网成熟度评估白皮书》[9]，围绕互联互通、综合集成、数据分析利用3大要素对工业互联网成熟度进行评估，但其评估模型侧重于技术要素的评价，缺乏对于工业互联网平台从建设到应用成效的整体评价分析;周剑等[10]提出了两化融合管理评价指标体系，并牵头起草了国家标准《工业企业信息化和工业化融合评估规范》(GB 23020—2013)[11]，为工业化与信息化融合奠定了基础。然而，受限于当时的技术条件，工业互联网平台并未成型进行推广应用，随着新一代信息技术的蓬勃发展，有必要进一步深化工业互联网平台应用水平评价领域。国家工业信息安全发展研究中心围绕工业互联网平台的参考架构和评价指标体系等方面开展了系列研究[12]，这些研究为工业互联网平台评价提供了一定借鉴。以上学者虽然已围绕工业互联网平台评价问题开展了初步研究，取得了一些成果和应用，但仍然存在以下不足：①多为针对平台建设某一个局部的探讨，如性能、安全、成熟度等，缺乏更为全面的评价体系;②对具体评价指标和评价方法缺少深入研究，尚未形成相对稳定的评价模式。

工业互联网平台作为“两化融合”的新型基础设施、新应用模式与新兴业态，是新时代下推进两化融合的重要手段。为加快我国工业互联网平台应用推广，推动加快企业数字化转型、促进工业互联网平台应用效能提升，本文从企业“用平台”视角出发，立足于前沿技术条件，以两化融合评估体系为基础，结合企业应用工业互联网平台的关键点，提出一套用于引导和规范平台健康发展的工业互联网平台应用水平与绩效评价体系，明确评价框架、评价体系与评价内容、评价方法和流程以及水平与绩效等级，据此建立了工业互联网平台应用推广公共服务平台(www.iipap.com)。通过该平台对国内1 400余家制造业企业进行数据收集、分析、评估与诊断，为其建设完善工业互联网平台应用基础条件、提升应用能力和水平、切实获取应用成效提供指导，引导企业建立健全上平台用平台的路径和机制，加快数字化转型步伐。

1 工业互联网平台应用水平评价框架构建

工业互联网平台的建设是一项复杂的系统工程，尽管目前全球范围内各类工业互联网平台快速兴起，但总体仍处于起步探索阶段，工业互联网平台从探索到完善仍需经历一个动态优化和迭代演进的过程[13]。建设一套覆盖平台核心内涵，突出共性特征的工业互联网平台应用水平评价框架和评价体系能够更好地引导工业互联网平台建设，通过开展评估诊断，客观评价工业互联网平台的建设和运营水平，可以准确定位平台建设的薄弱环节、明确改进方向，从而引导平台健康、持续发展。为了构建科学合理的评价框架，本文结合当前新一代信息技术发展背景和企业工业互联网平台应用实践，提出评价框架构建的基本导向，搭建了工业互联网平台应用水平的评价框架[14]。

1.1 工业互联网平台应用水平评价框架构建导向

工业互联网平台应用水平评价框架的建立应考虑数字转型、全面连接、平台赋能、模式创新、价值引领等导向，以引导企业科学应用工业互联网平台为目标，为企业指明工业互联网平台应用的关键点和实现路径[15-17]。具体导向如下：

(1)数字转型

当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，推动数字经济蓬勃发展，各类企业纷纷加快推进数字化转型。在此背景下，评价框架应引导企业应用工业互联网平台实现企业数据的广泛汇集、自动流转和挖掘利用，推动数据由资源向生产要素转化，构建数据驱动的研发、生产、运营、服务模式，加速推进企业数字化转型升级发展[14]。

(2)全面连接

工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，向上对应工业领域的各种应用场景，向下连接海量工业设备和软件系统，自身承载着各类工业知识模型，从而实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接。因此，评价框架应引导企业通过应用工业互联网平台推进人、机、料、法、环等各类生产要素资源的互联互通，加快推动设备上云、数据上云与业务上云，全面打通业务链、物资链和资金链，支撑企业创新发展。

(3)平台赋能

工业互联网平台的显著特征是为制造企业赋能加力，工业互联网平台可为中小企业提供各类解决方案，从而满足企业自身需求，大幅减少企业数字化转型成本。因此，评价框架应充分吸收当前工业互联网平台的优秀应用实践案例，引导和鼓励企业充分利用工业互联网平台所汇聚的工业大数据、工业微服务、工业APP等资源和解决方案，赋能企业数字化转型，培育工业互联网平台复合型人才，降低企业转型成本、创新转型路径。

(4)模式创新

当前我国工业互联网平台进入加速发展期，平台应用的深度与广度不断提升，催生出新模式、新业态、新产业。评价框架应能够有效引导企业基于工业互联网平台，积极努力开展业务创新，培育发展数字化管理、智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸等新模式新业态，提升跨企业、跨领域、跨行业的协同发展能力。

(5)价值引领

工业互联网平台应用价值效益是企业最关切的核心环节，评价框架应引导企业将提升竞争力和经济社会效益作为应用工业互联网平台的出发点和落脚点，建立健全上平台、用平台的路径与机制，结合企业发展实际应用工业互联网平台，切实有效发挥平台应用价值。

1.2 工业互联网平台应用水平评价框架

工业互联网平台应用水平和绩效评价主要从企业上平台用平台的机制保障、应用基础、应用情况、应用成果、应用效益等方面展开，主要包括战略与组织、基础条件、平台应用、业务创新和效能效益5个部分(如图1)。

(1)战略与组织 该部分主要包括数字化战略、组织和人员、资金投入3个方面，用于评价企业为应用工业互联网平台实施的战略、资金、组织等方面的准备情况。

(2)基础条件 该部分主要包括设备基础、数据基础管理、异构网络融合和信息安全4个方面，主要评价企业应用工业互联网平台所需具备的基础条件。

(3)平台应用 该部分主要包括设备上云、边云协同、业务上云、大数据挖掘应用、工业APP应用与创新5个方面，用于评价企业应用工业互联网平台的关键功能和服务水平。

(4)业务创新 该部分主要包括数字化管理、智能化生产、个性化定制、网络化协同和服务化延伸5个方面，用于评价企业基于工业互联网平台进行业务模式创新情况。

(5)效能效益 该部分主要包括经济效益、社会效益和竞争力3个方面，用于评价企业应用工业互联网平台所带来的效能效益。

2 工业互联网平台应用水平评价体系

基于工业互联网平台应用水平评价框架，进一步构建丰富完善的评价体系，多维度、全方位地评价工业互联网平台的企业应用水平与绩效。如图2所示，根据评价框架中战略与组织、基础条件、平台应用、业务创新和效能效益5个方面，设计5项一级指标，并向下逐级细分为20个二级指标、34个三级指标。为明确评价体系需采集的数据，确保评价体系落地实施，在三级指标之下共设置了51个采集项。

2.1 战略与组织

战略与组织层面主要评价企业的数字化战略、资金投入、组织和人员等方面是否符合应用工业互联网平台的要求[14]，具体评价指标和采集项如表1所示。

表1 战略与组织层面评价指标与采集项[14]

2.2 基础条件

基础条件层面主要评价企业应用工业互联网平台所应具备的各类基础条件，主要包括设备基础、数据基础管理、异构网络融合、信息安全4个方面[14]，具体评价指标和采集项如表2所示。

表2 基础条件层面评价指标及采集项[14]

续表2

2.3 平台应用

平台应用层面主要评价企业应用工业互联网平台关键功能服务的水平，主要包括设备上云、边云协同、业务上云、大数据挖掘应用、工业APP应用与创新等方面[14]，体现企业的上云规模、设备云端管理、业务云端运行、边云协同的水平，从而引导企业推进上云用云的进程。具体评价指标和采集项如表3所示。

表3 平台应用层面评价指标及采集项[14]

续表3

2.4 业务创新

业务创新层面主要评价企业基于自身实际需求和业务场景，应用工业互联网平台开展发展模式创新情况，包括但不限于数字化管理、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸5个方面[14]，具体评价指标和采集项如表4所示。

表4 业务创新层面评价指标及采集项[14]

2.5 效能效益

效能效益方面主要评价企业工业互联网平台应用的效能效益提升情况，包括但不限于竞争力、经济效益和社会效益3方面[14]，具体评价指标和采集项如表5所示。

表5 业务创新层面评价指标及采集项[14]

3 工业互联网平台应用水平评价实施

根据上文提出的工业互联网平台评价体系及采集项，从设置评价指标权重、计算评价得分、划分评价结果等级与建立评价系统4个方面开展工业互联网平台应用水平与绩效评价工作。

3.1 权重模型选择

层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)可以将所要分析的问题层次化[18]，将评价指标按不同层次凝聚组合，但判断矩阵重要性完全依靠专家经验，主观性强且计算量相对较大。

主成分分析在各元素关系较为复杂时是一个较好的选择[19]，但主成分分析有一定可能性遗失原有信息，从而影响最终的权重结果。

熵权法根据元素的信息量大小确定权重[20]，即元素提供的信息量越大，权重就越高。但熵权法没有模糊性，实际应用中确认某一指标信息量时，有时很难给出精确的数值，故而难以将定性问题合理定量化。

在对某一元素进行重要性确定或打分时，专家往往可能出现在几个分值之间犹豫的情况。区间犹豫模糊熵确定权重[21]，可以弱化专家在主观评分时的不确定性，进而使得评价指标权重确定更加合理[22]。

3.2 设置评价指标权重

本文采用区间犹豫模糊熵进行评价指标的权重设置。运用区间犹豫模糊熵的数学模型，弱化专家主观评分的犹豫，将一级指标、二级指标和三级指标分别进行计算，形成一个区间优化的模糊模型，进而更加合理地确定全部指标的权值。

3.2.1 评价指标级别

本文提出的评价指标共有三级，第一级共有5个元素，第二级共有20个元素，第三级共有34个元素，评价指标如图3所示。

3.2.2 区间犹豫模糊熵

在本文中，评分专家对某指标给出的评分区间，即为一个区间犹豫模糊元，而这些模糊元的集合即为区间模糊犹豫集。

若第q位专家对指标i给出打分区间为Z(q)=[m,l]，则指标i区间犹豫模糊元为：

(1)

在评分过程中，不同的专家对该领域的了解程度和研究深度是有区别的，因此再计算区间犹豫模糊元的熵时，应赋予不同专家不同的权重wq(wq>0)。将全部专家对指标i给出的打分，即区间犹豫模糊元代入式(2)，从而计算评价指标的区间犹豫模糊熵：

(2)

式中：T为专家数量;q为第q位专家;Z(q)为专家打分区间;Si为评价指标i的犹豫模糊熵。将在同一级别的全部评价指标的熵值进行计算，即可计算其所占权重为：

(3)

式中：n为同一级别的评价指标总数;ωi为评价指标i所占该级别的权重。

3.2.3 一级指标权重计算

构建评价专家集E={E1,E2,…Eq,…,ET}，给出一级评价指标的区间犹豫模糊元如表6所示。

表6 一级评价指标区间犹豫模糊元

将一级指标区间犹豫模糊元代入式(2)，求得对应的区间犹豫模糊熵SA={SA1,SA2,SA3,SA4,SA5}，再将计算的区间犹豫模糊熵代入式(3)，得到对应的权重值ωA={ωA1,ωA2,ωA3,ωA4,ωA5}，如表7所示。

表7 一级评价指标区间犹豫模糊熵及对应权重

根据式(3)，可得

(4)

即一级指标权重之和为1。

3.2.4 二级指标与三级指标权重确定

二级指标与三级指标权重求法与一级指标相似，将二级指标和三级指标的区间犹豫模糊元代入式(2)，求得对应的区间犹豫模糊熵集合。二级指标的区间犹豫模糊熵集合如下：SA1B={SB1,SB2,SB3}、SA2B={SB4,SB5,SB6,SB7}、SA3B={SB8,SB9,SB10,SB11,SB12}、SA4B={SB13,SB14,SB15,SB16,SB17}、SA5B={SB18,SB19,SB20}。将计算的区间犹豫模糊熵代入式(3)，得到对应的权重值集合ωAiB(i=1,…,5)和ωAiBjC(i=1,…,5;j=1,…,20)。

将一级指标Ai对目标问题的权值ωAi记为ai(i=1,…,5)，将属于对应一级指标Ai的二级指标Bj对目标问题的权值ωAiBj记为bij(j=1,…,20)，将属于对应一级指标Ai和二级指标Bj的三级指标Ck对目标问题的权值ωAiBjCk记为cjk(k=1,…,34)。

因此，二级指标Bj的总权重值即为aibij，三级指标的总权重值即为aibijcjk。根据式(3)可得：

(5)

(6)

其中：t为一级指标Ai对应的二级指标个数；r为二级指标Bj对应的三级指标个数。根据式(5)和式(6)可知，二级指标总权重的权重之和为1，三级指标总权重的权重之和为1。二级指标和三级指标对总目标的权值如表8所示。

表8 二级评价指标与三级评价指标的总权重值计算

续表8

3.3 计算评价得分

对于被评价对象，一级～三级指标的得分可通过下一级指标的得分加权计算得出，总分可由各一级指标得分加权计算得出。设某一指标的子指标得分为{Xi|i=1,2,…,n}，其权重为ωi。则该指标的得分Y值的计算方式如式(7)所示：

(7)

(8)

3.4 划分评价结果等级

根据企业工业互联网平台应用水平与绩效评价的总体得分，结合其在战略与组织、基础条件、平台应用、业务创新和效能效益5部分的得分情况，可将企业工业互联网平台应用水平与绩效由低到高划分为A级～E级5个水平等级，各水平等级描述如表9所示。

表9 工业互联网平台应用水平与绩效评价等级描述

续表9

3.5 建立评价系统

为验证本文提出的评价体系的科学性和实用性，笔者团队开发了工业互联网应用推广公共服务平台(www.iipap.com)(如图4)，并根据建立的评价体系及相应的采集项形成“工业互联网平台应用水平与绩效评价”调查问卷。如图5所示，制造企业可通过登录该平台填报相关问卷，进行自评价、自诊断、自对标，并得到相关评价结果，基于评价结果定位应用工业互联网平台的薄弱环节和突破口，完善上平台用平台路径机制，有针对性地开展相关工作，依托平台加速数字化、网络化、智能化转型升级，提升工业互联网平台应用成效。

截至2020年11月，全国已有1 535家企业完成了公共服务平台的注册，1 445家企业完成了调查问卷的填报。通过分析填报数据，可以得到中国企业工业互联网平台应用水平的大体概览。将参评企业的各级评价指标得分与全国及同行业企业的评价情况进行对比，展示企业各级指标的得分情况，便于企业发现平台应用过程中的突出优势和主要短板，从而有针对性地进行优势保持和短板补足。

4 工业互联网平台应用水平评价样本分布

截至2020年11月，工业互联网平台应用推广公共服务平台已累计采集1 445家企业有效样本数据，以下是参与评价企业样本的具体情况。

(1)企业区域分布情况

企业样本覆盖全国31个省市(如图6)，其中占比前十名的省市是江苏17.89%，广东17.11%，福建8.11%，山东6.45%，北京6.35%，安徽5.67%，上海5.57%，辽宁3.91%，河南3.03%，浙江2.35%。样本企业区域分布情况基本符合我国当前各地区工业互联网平台应用态势，如江苏、广东等地积极推动企业上平台、用平台，因此样本数据中这些区域的样本数量也较为丰富。

(2)企业行业分布情况

企业样本来源于22个行业，如图7所示主要包括机械、电子、轻工、石化、交通设备制造、纺织、冶金等行业，其中占比前5名的行业是机械29.27%、电子15.09%、轻工14.19%、石化10.38%、交通设备制造8.3%。样本的行业分布与《中国统计年鉴——2020》中统计的我国规模以上工业企业行业分布基本吻合，样本企业具有良好的行业代表性，可以客观地反映全国水平。

(3)企业规模分布情况

样本企业规模分布如图8所示，其中大型企业占18.01%，中型企业占45.91%，小微型企业占36.08%，可以看出工业互联网平台应用企业主要是以中小微型企业为主。

(4)企业性质分布情况

样本企业性质分布如图9所示，私营企业占比最多达到64.03%，其次是股份制企业和国有企业，分别占13.49%和8.02%，港澳台投资企业占比为5.18%，外商投资企业占比为4.79%，样本数据的企业性质分布也基本符合我国当前实际情况。

通过分析样本数据的分布情况，样本企业来源的区域、行业、规模和性质等方面的分布较为准确地反映了我国工业互联平台应用实际情况，因此收集的企业样本数据可以代表我国当前工业互联网平台应用企业的整体分布情况和具体应用态势，能够客观反映我国当前阶段的工业互联网平台应用水平。

5 工业互联网平台应用水平评价结果分析

本章对工业互联网平台应用水平与绩效评价系统采集的1 445个企业样本数据进行分析，着重从设备上云、工业知识沉淀复用、工业APP创新应用等角度分析我国制造企业工业互联网平台应用水平与绩效情况，形成了以下主要结论：

(1)我国工业互联网平台应用总体水平处于B级，总体应用指数为31.78

如图10所示，我国工业互联网平台应用整体处于初级水平，目前已有71.14%的企业(B级)有序开展工业互联网平台相关应用，仅有约2.21%的(D级+E级)企业开展了基于平台的业务模式创新，竞争力、经济社会效益改善显著。由图11可知，工业互联网平台应用在“基础条件”和“战略与组织”方面初步夯实，仍需在平台应用、业务创新和效能效益方面进一步提升应用水平。

(2)企业工业设备上云率仅为13.1%，设备云端应用仍以状态监测为主，是当前工业互联网平台应用的核心瓶颈

设备上云是工业互联网平台深度应用的前提之一，如图12所示。调研数据显示，目前我国企业的生产设备数字化率为43.03%、数字化设备联网率为35.69%、工业协议解析率为18.38%、工业设备上云率(工业设备上云是指设备实现与工业互联网平台连接并能够进行数据交换)仅为13.10%，制约了工业互联网平台应用向纵深发展。

如图13所示，在实现设备上云的企业中，设备运行状态监测与预警应用占比最高为49.28%，故障诊断(19.94%)、预测性维护(14.67%)、能耗优化(11.89%)3类应用相对较少，设备数据利用程度仍待提高。

(3)已有15.43%的企业基于工业互联网平台实现工业知识沉淀复用，工业微服务、知识图谱等深度应用显著提升企业效能效益

工业互联网平台作为企业数字化转型的基座，基于平台PaaS层为工业用户提供海量工业数据的管理和分析服务，用户可基于平台提供的各种数据、流程、工艺等知识建模工具，将各行业各领域的工业知识与经验沉淀为数字化模型，以更好地支撑SaaS层快速构建面向工业场景的定制化APP。如图14所示，当前实现工业知识沉淀复用的企业比例已经达到15.43%，其中工业机理模型、工业微服务组件、工业知识图谱等深度应用比率逐渐降低，表明各阶段复用难度逐步加大，工业互联网平台应用逐步走深向实。

如图15所示，实现工业知识沉淀复用的企业在设备运维成本、研发周期、产能利用率等指标方面均有显著提升，其中客户满意度提升比率增长最为明显，提升约8.32个百分点，设备运维成本降低比率提升为2.68个百分点。

(4)企业在研发设计和生产制造环节应用的工业APP占比超过四成，工业APP创新应用能力是平台价值实现的关键要素

工业APP承载工业知识和经验，是工业软件化的重要成果。如图16所示，当前企业在研发设计和生产制造环节应用APP的比例分别为41.61%和44.01%，在研发和制造环节企业应用工业APP积极性较高，但在经营管理和运维服务环节的工业APP应用程度有待加强。

笔者将企业基于工业互联网平台资源开发并发布在平台上的工业APP数量定义为企业工业APP的创新应用能力，并将其与企业应用工业互联网平台的效能效益进行相关性分析。如图17所示，工业APP创新应用能力与产品良品率提升指标、订单准时交货率提升指标、客户满意度提升指标的相关系数分别约为0.707、0.542和0.540，结果表明工业APP创新应用能力与平台应用效能效益存在强烈的正相关关系，是平台价值实现的关键要素。

6 结束语

我国工业互联网平台目前已进入落地关键窗口期，但平台规模化应用推广仍面临诸多挑战，例如平台用户侧普遍面临着“不敢用、不会用、用不起”等问题，平台服务商侧面临着“难以精准定位用户需求”与“高质量解决方案供给相对不足”等问题，行业侧普遍面临着“难以精准定位行业上平台用平台共性需求”和“缺乏服务依据”等问题，政府侧面临着“缺乏有效抓手”以及“缺乏施策依据”等问题。本文研究的平台应用水平与绩效评价体系可为制造企业、平台服务商、行业组织、政府等相关方开展工业互联网平台普及应用推广提供重要抓手，也可为科学评价企业工业互联网平台应用绩效提供客观量化依据。

制造企业可参照评价体系开展企业级自评价、自诊断、自对标，基于评价结果定位平台应用的薄弱环节和突破口，依托平台加速数字化、网络化、智能化转型升级，提升工业互联网平台应用成效。工业互联网平台服务商可依据评价体系面向用户企业组织开展工业互联网平台应用水平与绩效评价，基于评价结果找准用户需求，强化供需精准对接，加快产品和服务的迭代升级，供给高质量解决方案。行业组织可依据评价体系面向行业企业组织开展行业级工业互联网平台应用水平与绩效评价，基于评价结果摸清本行业应用工业互联网平台的共性问题和需求，提升精准引导水平，推动研制共性解决方案，加速产业转型升级。各级政府可依据评价体系面向辖区内企业组织开展区域级工业互联网平台应用水平与绩效评价，基于评价结果摸清辖区内企业上平台用平台的整体现状、关键问题和发展态势，优化提升政府服务水平，以工业互联网平台规模化应用加速区域转型升级和创新发展。

本文建立了工业互联网平台应用水平与绩效评价体系，给出了评价体系的运用方法，通过开发工业互联网平台应用水平与绩效评价系统，采集了1 400余家企业数据，从设备上云、工业知识沉淀复用、工业APP创新应用等不同角度分析了我国制造企业工业互联网平台应用水平与效能效益，形成了当前工业互联网平台应用水平评价领域系统化的研究成果。在未来的研究中，将根据我国工业互联网平台应用情况及企业需求持续完善评价体系，并推动制造企业、平台服务商、行业组织、各级政府等相关方依据本评价体系开展工业互联网平台应用水平与绩效评价，以绩效评价为抓手，促进我国制造企业上平台、用平台水平持续提升。