工厂数字化培训
【课程介绍】
我国制造业的规模已跃居世界第一，拥有世界上最为完整的工业体系。但中国制造大而不强，自主创新能力相对较弱、资源消耗大、低端产能过剩、高端供给明显不足、产业整体仍处于全球制造业链条的中低端。
德国是全球制造业中*竞争力的国家之一，其装备制造业全球领先。德国以工业4.0引领全球第四次工业革命。工业4.0和互联网时代正在汹涌而来，正在改变和颠覆一切传统制造业！
日本则通过以丰田生产方式为代表的精益生产方式，让日本汽车业在80年代时一举赶超*汽车业，跻身世界制造强国之列。迄今为止，丰田汽车仍旧是利润最高的汽车品牌商，其利润常年超过德国大众与*通用之和。精益生产方式亦成为*的生产方式，风靡全球。
在当前国内制造业2.0、3.0不完善要转型升级和工业4.0的背景下，如何让工业4.0与精益生产有机结合，以建构高效的精益化、数字化、智能化的制造模式？是我们当下急需思考解决的问题。
本课程的另一大特色就是集讲师多年推行企业信息化、数字化、智能化与精益生产推行的实战经验，详细为您解读精益生产、信息化、数字化、智能制造之间的关系；介绍精益生产、信息化、数字化与智能制造相辅相成所架构的精益数字化智能制造体系的原则、推行方法；并针对产业管理现状，提供精益提升做法；让企业在推行精益、信息化、数字化、智能制造过程的规避误区与失败。
【课程目标】
1、理解工业4.0、智能制造、精益生产、数字化、信息化的本质
2、针对行业现场问题，掌握管理重点与方向
3、识别并规避信息化、数字化、自动化、工厂管理的误区与泥沼
4、掌握务实推进企业合理化、标准化、建构信息化、数字化的数位神经网路工厂步骤
5、结合行业案例解析-缺乏精益化、智能化的数字化及自动化工厂的推行改善建议
6、解读精益数字化智能工厂落地实施的手法与心法
【课程对象】总经理、副总、总监、厂长、信息化、生产与经营管理人员。
【课程大纲】
一、工业4.0与中国制造2025
工业4.0概述
工业4.0成功案例分析
中国制造2025概述
企业精益智能制造案例解析
二、什么是精益、自动化、数字化、智能化、互联化工厂
精益生产的概述与价值
自动化、数字化工厂
智能化、互联化工厂
三、精益数字化智能工厂现况推行问题与管理提升
精益化生产现状与管理提升做法
自动化生产现状与管理提升做法
信息化、数字化现状与管理提升做法
四、建构数位神经网路的数字化工厂的核心系统
ERP系统概述、推动规划、步骤、守法、心法、问题与误区趋避
PLM、CAPP系统概述、推动规划、步骤、守法、心法、问题与误区趋避
MES系统概述、推动规划、步骤、守法、心法、问题与误区趋避
WMS系统概述、推动规划、步骤、守法、心法、问题与误区趋避
SCADA系统概述、推动规划、步骤、守法、心法、问题与误区趋避
五、精益生产与数字化生产
共享工厂生产制造模式
数字化工厂的运营模式
效率化、数字化生产
人的脚色与跨界专长
六、数字化工厂与MSE系统串接 --- 打通数位神经网路的数字化工厂的任督二脉
MES要打通与设备自动化的连接
MES要打通与供应链的连接
MES要打通与人的连接
MES要与通讯系统连接
七、数字化工厂与“万物互联” --- 建构数位神经网路的数字化工厂的神经传导
数字化工厂与“物联网”
数字化工厂与“大数据”
数字化工厂与“可视化”
数字化工厂与“绿色制造”
数字化工厂要“少人化”
数字化工厂要“万物互联”
八、精益化、数字化、智能化工厂的案例解析
精益数字化工厂案例解析
数字化迈向智能化工厂案例解析
数字化、智能化案例分享
九、精益智能制造推动手法与心法
精益智能制造的正确推行思想
精益智能制造成功推动的心法
十、课程回顾结语与建议、Q&A
工厂数字化培训
培训目标：
数字化时代的到来—制造业盈利模式的必然转型
数字化智能制造如何帮助制造业实现盈利模式转型（规划层面、应用层面及执行层面）
深入浅出数字化工厂及其三大组成（数据化、信息化、可视化）
了解数据治理在数字化工厂运营中的*核心作用
数据价值流—数据驱动生产运营过程增值
解析制造业运营数据治理体系与构成（包括数据标准/质量/安全/资产管理等）
企业数字化建设全景图及其解决方案的介绍（包括大数据基建/平台/分析等）
解析标杆行业基于数据模型的的数字化工厂工厂规划全景图及其相关的价值体线
了解制造业运营指标体系与数字化管理的系统集成
了解物联网技术在制造业数据模型实施中的核心应用（CPS的应用与实施介绍）
基于数据模型的数字化工厂各功能模块的信息化系统规划与实施要点
学习基于数据模型的数字孪生、虚拟仿真等相关技术在制造业运营管理中的应用与案例
（涵盖市场、产品设计、工艺、制造、质量、物流等）
通过成功案例的学习了解数字化工厂规划实施的步骤/重难点/技术解决方案的选择/效果评估等
通过标杆行业案例数字化工厂的人才升级建设与培养路径，确保数字化工厂的持续运营
授课对象：
公司管理层、工厂运营管理、供应链管理、产品研发、设备、工艺、IT等企业中高级管理人员
课程内容：
第一部分：数字化时代的到来
数字化与人工智能技术应对企业盈利模式转型
智能制造的“智”与“能”解析
走向智能制造的三大支柱
重点解析核心支柱---数字化运营
数字化工厂的系统框架与三大目标（数据化、信息化、可视化）
工业4.0核心技术--物联网、云计算、大数据带来的数据化变革契机
基础数据模型数字化建设基础技术条件--大数据中心基建、大数据分析与云平台的选择
论点碰撞：数据中台建设到底适合哪些企业
视频分享与解析：诠释CPS物理信息系统如何实现制造业数据模型的建设
我们离数据化/数字化还有多远(中国制造业软硬件的壁垒）
视频分享与解析：某汽车行业智能化工厂的数据价值流
第二部分：基于数据模型的数字化工厂总体规划
从企业价值流看制造业数字化工厂规划方向
数字化智能工厂总体规划蓝图
基于数据模型的数字化工厂全景设计图
基于数据模型的数字化工厂设计参考因素与要点
基于数据模型的数字化工厂的框架与模块化构成
数字化工厂规划实施的全景路径图
数字化工厂实施模块的关键性输入输出及其软硬件技术解决方案
案例分享：某民营集团的数字化总体规划设计与实施过程中的重难点
论点碰撞：数字化的实现到底淘汰了人还是成就了人
延伸式讨论：人力资源的结构性矛盾--必然淘汰的岗位与必须升级的知识技能
数字化时代人才发展与培养的三大方向
案例分享：美的集团数字化智能人才培养规划
第三部分：数据模型建设路径---制造业数据治理体系
没有无用的数据—制造业数据的分类与交叉应用
基于数据价值流的数据治理体系规划实施全景图
数据治理能力的成熟度评价
数据治理体系的管控要求
数据治理体系的实施
-数据标准管理
-数据安全管理
-数据质量管理
-元数据管理
-基于数仓的指标加工
数据规划与服务
-数据架构规划
-数据资产目录
-数据运营地图
-数据交换服务
-数据可视化
案例分享与解析：某国有企业生产运营系统数据治理体系的实现过程
数据的获取—可直采与不可直采
解决方案介绍：CPS/IPC/RFID/光信号/软件系统集成等
国内工厂目前数据直采技术壁垒与不同状态企业的现有解决方案
大数据平台介绍—数据的格式转换、存储、搜索、调度、拣选等
大数据分析介绍—数据的挖掘、运算、深度学习、流任务处理等
分享解析：某民企从追求国际知名解决方案商到与本土技术团队合作建立自有解决方案
第四部分：基于模型的数字化工厂信息化规划实施与各模块数字化解决方案
基于模型的数字化工厂实施全景图（按业务模块细分应用）
基于模型的数字化工厂实施信息化业务架构规划
数字化工厂总体业务信息流程图详解
数字化工厂总体业务信息流程图详解
数字化工厂总体业务信息化实施关键KPI验证
数字化工厂与工业生态圈的构建
案例分享：某知名汽车行业数字化工厂实施路径图与过程经验分享
基于模型的数字化仿真与孪生技术在典型业务模块的应用
基于模型的产品设计与验证（产品研发）
-基于模型的数字化孪生
-基于模型的CAE分析
案例分析：机械加工行业的新产品设计验证
-基于模型的模块化设计
视频分享：服装行业的数字化实现个性化定制
基于模型的工艺管理
-基于模型的数字化工艺
案例分享：知名电器行业的数字化孪生车间工艺虚拟调试
-基于模型的数字化工艺仿真
视频分享：知名合资企业的数字化工艺仿真/人机工程等应用
-基于模型的数字化工厂（车间）规划
视频分享：知名合资企业的虚拟仿真工厂软件应用（工厂布局/物流验证及优化等）
基于模型的制造运营管理
-基于模型的数字化生产
案例分享：某汽车零部件实现远程客户生产过程评审
-数字化生产决策看板（可视化）
案例分享：某重型装备企业实施案例
第五部分：引导式工作坊
讨论主题：1、本职能部门最需要的数字化相关应用
2、实现本企业数据化管理体系的三个*障碍与三大必需支持
分组输出：现场工作模拟/A0纸板书/小组代表讲解与答疑
应用性咨询：如有进行中的项目，可提前准备，讲师主导讨论出解决方案
工厂数字化转型培训
工厂数字化转型培训
课程背景：
这个时代，消费互联网如火如荼，产业互联网呼啸而来，任何优势都敌不过时代的趋势，全球工业应运而生。工业不仅提供了一种全新思路，而且与中国国策 “两化融合”战略不谋而合，新一届中国政府更是鼎力推荐工业，在这种形式下，如何能够深入了解工业的精髓并快速应用落地执行是很多企业的迫切需求。
本课程正是基于企业的现实需求，全面系统地梳理工业的来龙去脉，通过探秘、溯源、破译、畅想、解读、落地工业，以全新视角、全新方法带来耳目一新的培训效果，让企业学习的同时就启动新的目标！
本课程在具体讲解前会结合企业需求做调整，真正实现个性化定制，满足企业的现实需要。
【课程大纲】
第一单元 探秘“工业”
一、什么是工业
1、工业的定义
2、工业的内容
3、工业的出台背景
二、工业的特征
1、三大核心
2、七个特点
三、工业的基础与目标
1、工业的硬件基础
2、工业的软件支撑
3、工业的人才保障
4、工业的目标：智能化
案例：西门子开启工业
案例：亚马逊神奇的第八代物流中心
小组讨论：绘制《本单位的工业基础和目标图》
第二单元 溯源“工业”
一、工业革命发展的趋势
1、第一次工业革命-蒸汽机时代
2、第二次工业革命-电气时代
3、第三次工业革命-电子信息时代
4、第四次工业革命-信息物联时代
二、生产方式发展的趋势
1、单件生产
2、规模生产
3、精益生产
4、敏捷生产
三、科学技术的蓬勃发展
1、互联网
2、大数据
3、物联网
4、云计算
5、智慧能源
案例：福特汽车的T型车流水线
案例：丰田工厂的精益生产模式
案例：特斯拉的现代工厂
小组讨论：选择适合《本单位的工业基础和目标图》的生产方式和科学技术
第三单元 破译“工业”
一、2大主题
1、智慧工厂
2、智能生产
二、3个重点
1、通过价值网络实现横向集成
2、垂直集成网络化的制造系统
3、端到端数字集成横跨整个价值链
三、5项措施
1、实时CPS解决方案的实施
2、在旧系统上融入新技术
3、加快制造业新商业模式的发展
4、员工参与到CPD和技术开发的早期阶段中
5、与设备供应商与系统供应商密切配合，共同打造
小组讨论：未来工厂与智能生产
第四单元 畅想“工业”
一、2重战略
1、领先的供应商战略
2、领先的市场战略
二、3大挑战
1、标准化
2、工作组织
3、产品可用性
三、8大价值
1、满足客户个性化需求
2、高度柔性灵活
3、优化决策
4、资源效率提升
5、通过新服务创造价值机遇
6、优化员工结构应对人才队伍转型
7、培训和持续的职业发展
8、高工资经济仍拥有竞争力
案例：美的“联姻”阿里巴巴，备战工业时代
案例：电子行业生产自动化
案例：发那科机器人的无人工厂
案例：新松机器人的崛起
第五单元 解读“工业”
一、中、美、德三国的较量
1、德国工业
2、*工业互联网
3、中国制造2025
二、工业与中国制造2025的战略异同解析
6、共通之处
7、侧重点与区别
小组讨论：从战略、挑战、价值层面优化《本单位的工业基础和目标图》
第六单元 落地“工业”
一、工业与两化融合
1、信息化
2、工业化
二、中国企业需加快转型
1、面向未来的产业链分工扩展转型范围
2、优化结构，培育新兴产业增长点
3、企业牵头官产学研一体推进核心技术创新
4、推进智能制造技术标准规划建设与实施
三、变更中的机遇与挑战
1、基于代理动态地重新配置互联智能生产设备—用进化取代革命
2、从人工搬运到无人驾驶运输系统再到智能移动自动化平台
3、可编程存储控制系统的自动化与信息技术的结合
4、从自动化金字塔到企业控制网络
5、工业时代下的人机互动
小组讨论：设计《本单位的工业基础和目标图》落地方案
第七单元 课程分享、总结与回顾
1、各组分享：《本单位的工业基础和目标图》作业
2、总结与回顾
工厂数字化转型
