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工廠基層管理培訓
智能工廠運營管理培訓課程
授課對象：
公司管理層、工廠運營管理、供應鏈管理、設備、工藝、IT等企業中高級管理人員

培訓目標：
了解數字化智能時代制造業盈利模式的多樣性與必然轉型
深入淺出智能化、數字化、精益化的相關性與結合式發展
了解精益工廠運營系統的數字化整體規劃與實現
了解數字化精益工廠的運營管理實施基礎—工廠系統數據治理體系
了解標桿行業的數字化精益工廠模型與行業性分析
數字化運營讓精益系統更完善（精益工具的實現/降低對執行力的依賴）
充分了解數字化手段如何更好的實現精益工廠管理邏輯（三大流）
數字化在縮短供應鏈制造周期與制造質量中的應用

課程內容：
第一部分：智能工廠精益遇上數字化
“變”與“不變”制造業在中國工業新階段的盈利模式
智能制造的“智”與“能”解析
精益管理在過去的“無奈”與數字化時代的“得瑟”
工業4.0時代核心技術對智能工廠的*性作用
視頻案例分享：CPS物理信息系統在工廠現場的實現
重點解析核心支柱-數字化精益運營
數字化精益工廠的系統框架與基礎技術
觀點碰撞：數字化精益工廠實現的*阻力
視頻案例分享：某電子行業的數字化精益整體解決方案

第二部分：智能工廠的運營管理實施核心基礎-生產系統數據治理體系
觀點碰撞：精益管理離不開數據化，數據直采打造真正的數字化
沒有無用的數據—制造業數據的分類與交叉應用
制造業精益運營指標分解與數據管理體系的關聯性集成
案例分享：某外資PCB頭部企業的數據分類與應用路徑
數據價值流—數據增值路徑圖
數據的獲取—可直采與不可直采
解決方案介紹：CPS/IPC/RFID/光信號等
大數據平臺—數據的格式轉換、存儲、搜索、調度、揀選等
大數據分析—數據的挖掘、運算、深度學習、流任務處理等
案例分享與解析：某國有企業生產運營系統數據治理體系的實現過程

第三部分：智能工廠總體設計與人才知識體系升級
從企業精益價值流看數字化工廠規劃
數字化精益工廠規劃的兩大核心方向—縮短制造周期與設計制造質量
數字化精益工廠總體架構與框架圖
數字化規劃與實施的全景路徑圖
視頻案例分享：對比德美汽車行業智能工廠的不同發展
關鍵性論點：智能化不等于無人化
案例分享：工程師老張等到了他的職場春天
論點碰撞：是智能化淘汰了人還是人選擇了智能化
延伸式討論：必然淘汰的崗位與必須升級的知識
智能化時代人才發展的三大方向
案例分享：某德資公司智能化人才培養規劃
分組討論：智能化時代暢想—本崗位工作的高效輕松與我的不可替代

第四部分：智能工廠的實現數字化在生產運營中的應用（縮短制造周期&制造質量）
數字化如何實現從需求到發運的計劃實施的精益業務邏輯
均衡排產體系如何安排主計劃、物料、發貨、生產計劃
數字化讓均衡計劃體系從理論高度到落地實施
影響企業使用信息化系統安排計劃的主要因素與應對措施
視頻分享：紅領集團的數字化與精益工廠的完美結合
敏捷供應鏈精益物流規劃
內外部精益物流規劃與數字化計劃體系的相輔相成之于敏捷供應鏈
供應鏈內外部物流模式與方式介紹
產線拉動與VMI模式的結合
廠內順序配送與配料超市的運用
短周期按需生產與EMS配料系統
SP物料供應模式及集配中心設計
結算模式轉變與商務合作方式的選擇
案例介紹上海通用汽車總裝的JIT物流模式的不斷改進
推薦介紹—信息化、物聯網、大數據等數字化技術在精益物流中的應用
視頻技術解析—DELTA的數字化物流
精益自働化過程流規劃與制造質量實施基礎
數字化過程流規劃的核心業務邏輯—從自動化走向自働化
影響工廠生產效率與質量成本的三大因素及其數字化解決方案
自働化的構成—自動化機器人+防錯設計
自働化規劃的5張名片遇上數字化解決方案
數字化BPD實現傻瓜化現場—工廠現場執行力的提升
視頻案例：人工智能IPC技術在生產過程質量控制中的應用
視頻案例：電器及機加工行業的自働化生產過程

智能工廠運營管理培訓課程
智能工廠基層管理課程

授課對象：生產運營、物流計劃、設備維護、班組管理人員等企業中基層管理人員

培訓目標：
了解企業盈利模式轉型的必然性—智能工廠大戰略的解讀
了解工業4.0時代工廠運營的目標與工具結合
系統詮釋智能化工廠的“智”與“能”
了解工業1.0-4.0的發展歷程、關聯性及人力資源結構的變遷
了解工業4.0時代的三大技術（物聯網、大數據、云計算）在生產運營中的應用本質
了解工業物聯網在智能工廠中的核心作用
深入淺出數字化工廠及其三大組成（數據化、信息化、可視化）
數據價值流—數據驅動生產運營過程增值
了解班組基層管理在智能工廠管理中的目標變化及相關能力矩陣
了解工業物聯網技術在生產計劃體系、生產工藝控制、設備維護及質量管理中的實際運用

課程大綱：
第一部分：工業4.0帶來了什么
企業盈利模式的必然轉型
工業4.0核心技術共同應對企業盈利模式轉型
企業供給側改革的核心-速度與成本
工廠盈利現狀全貌的分析（信息流、物流、過程流）

第二部分：智能工廠的必然到來
智能制造的“智”與“能”解析
工業時代的變遷（1.0-4.0時代）
工業4.0三大標志性技術物聯網、云計算、大數據帶來的變革契機
詮釋工業4.0的意義以及自動化生產控制的角色定位（視頻分享）
何謂智能工廠：知名汽車行業智能工廠視頻解析
智能工業整體解決方案及系統框架（家電快消行業案例分享）
人力資源的危與機-智能工廠框架下基層管理者的目標與能力變化
案例分享：某歐資企業智能工廠的人力資源規劃與安排（包括技能型晉升與淘汰）

第三部分：智能工廠新技術引導基層管理者的知識體系更新
工業物聯網對智能工廠的本質物理信息系統CPS
物理信息系統的功能性介紹（視頻分享）
智能工廠基層設備管理的*核心MDC（元數據收集）
MDC在舊有設備中應用的難點及現有解決方案（黑盒技術與3D視像技術介紹）
大數據及云計算技術在智能工廠應用中的重難點解析（結合電信行業的方向性介紹）
MES的模塊功能性介紹（國內優質模塊軟件介紹）
MES系統實施階段對產線基層管理的要求重難點分析
案例分享與討論：某大型民營企業的班組長們為何稱“MES是公司3千萬買來的記事本”

第四部分：工業4.0三大技術在智能工廠中的應用（結合企業盈利模式的轉型）
市場信息與設計及工廠生產信息交互系統（服裝行業案例分享）
如何在推動生產模式下安排生產計劃（電子電器行業案例分享）
如何更好的服務于人員執行力提升
如何更好實現工廠基層管理信息溝通與響應（汽車行業案例分享）

第五部分：制造業大數據分析的實現
沒有無用的數據—制造業數據的分類與交叉應用
制造業運營指標分解與數據管理體系的關聯性集成
案例分享：某外資PCB頭部企業的數據分類與應用路徑
數據價值流—數據增值路徑圖
數據的獲取—可直采與不可直采
解決方案介紹：CPS/IPC/RFID/光信號等
案例分享與解析：某國有企業生產運營系統數據治理體系的實現過程

第六部分：智能工廠實現的必要條件自動化設備的管理、維護及升級
工業4.0時代的設備人員定位
OEE實時系統設備管理的數據基礎
TPM遇上物聯網
功能強大的設備維修平臺（電子電器行業案例分享）
設備的報修流程及形式
維修響應控制
維修標準化及維修數據共享
自動化控制時間一鍵換模

第七部分：基層管理如何迎接智能工廠的到來
分組討論—結合工廠目前的智能化階段及未來規劃識別出班組管理人員的基本技能需求
引導性討論與答疑 確定3年內本工廠基層管理人員能力需求及工作目標轉化
答疑個人知識學習途徑與能力提升方法

智能工廠基層管理培訓課程