智能制造能力成熟度二级企业45家、三级33家、四级17家、五级10家——五级企业AI应用场景比例达69.17%，是二级企业（31.43%）的两倍以上。广西工信厅案例集数据显示，智能制造水平越高，AI渗透越深，效益提升越显著。
成熟度梯度分布与等级特征
105家企业的智能制造能力成熟度评估显示：二级45家、三级33家、四级17家、五级10家，呈现合理分布结构。这一梯度分布说明广西制造业数字化转型正处于从“规范级”向“集成级”再向“优化级”稳步推进的阶段。
二级企业（规范级）聚焦生产作业、质量管控等制造环节改造，通过自动化设备和基础信息系统建设，实现了生产流程的初步数字化。这批企业在生产效率提升、产品不良率降低等制造环节效益指标上表现优异，是转型的“主力部队”。
三级企业（集成级）实现了跨业务环节的信息系统集成，ERP、MES、WMS等系统初步贯通。三级企业在保持生产效率提升的同时，运营成本下降水平明显优于二级企业，体现了系统集成带来的协同效益。
四级企业（优化级）和五级企业（引领级）在整体能力提升和创新探索方面表现更好。这批企业不仅实现了全流程数字化管控，还开始探索数据驱动的智能决策、预测性维护、AI视觉检测等前沿应用，运营成本下降水平显著更优。
AI应用随成熟度梯次递增
数字化转型领先的企业广泛积极探索AI应用。案例中约90%的企业不同程度应用AI技术，不同水平企业应用AI技术的场景比例均值呈现清晰的梯次递增：二级企业31.43%、三级企业40.42%、四级企业60.07%、五级企业69.17%。
五级企业的AI应用比例是二级企业的两倍以上，这一差距说明AI应用深度与智能制造整体水平高度正相关。AI应用在设备预测性维护、工艺参数优化、视觉检测等场景中越来越广泛。在智能制造能力成熟度较高的企业中，AI已从“试点探索”转变为“标配能力”。
AI应用正从“锦上添花”变为“核心竞争力”。在一批五级企业中，AI已深度嵌入生产全流程——从AI视觉质检替代人工目检，到基于深度学习的工艺参数自优化，再到设备预测性维护减少非计划停机。AI带来的效益提升是系统性的，而非单点改善。
不同等级企业的效益差异
二级和三级企业聚焦生产作业、质量管控等制造环节改造，在生产效率提升指标上表现优异。这一阶段的企业通过自动化设备替代人工、MES系统实现生产透明化，快速获得“看得见”的效益回报。
四级和五级企业在运营成本下降水平上更优。这是因为高成熟度企业已实现跨业务环节的数据贯通和智能决策，不仅生产环节优化，供应链协同、能源管理、设备运维等环节也实现精细化管控，成本压缩是全链条的。
五级企业的典型特征包括：关键设备数控率和联网率接近100%、AI应用场景覆盖生产全流程、数据驱动决策成为常态、系统集成覆盖研发到服务的全价值链。这批企业不仅是“智能工厂”，更是所在行业的“灯塔工厂”。
从评估到升级的实践路径
从二级到五级的升级路径有清晰的规律可循。二级阶段的核心任务是设备数字化和基础系统部署，解决“数据从哪里来”的问题。三级阶段的核心任务是系统集成和数据贯通，解决“数据怎么流通”的问题。四级阶段的核心任务是数据驱动决策和AI试点，解决“数据怎么用”的问题。五级阶段的核心任务是全价值链智能化和持续创新，解决“如何持续领先”的问题。
对企业的启示：建议先通过智能制造能力成熟度自评估明确当前等级和改进方向，避免盲目投资。二级企业应优先推进关键设备联网和数据采集，打好数字化基础。三级企业应着力打通ERP、MES、WMS等系统，实现跨业务环节协同。四级企业应加速AI应用从试点到规模化部署，五级企业应持续探索前沿技术应用和模式创新。评估不是终点，而是持续改进的起点。
