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工廠管理培訓-數字化工廠技術培訓
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工廠管理培訓-數字化工廠技術培訓

學習費用:16500/天

學習地點:全 國

開課時間:2025-12-27

學習方式:定 制

數字化工廠技術培訓課程
課程背景:
工業4.0是全球制造的最高標準!
在一個“智能、網絡化的世界”里,物聯網和服務網(the Internet of Things and Services)將滲透到所有的關鍵領域。智能電網將能源供應領域、可持續移動通信戰略領域(智能移動、智能物流),以及醫療智能健康領域融合。在整個制造領域中,信息化、自動化、數字化貫穿整個產品生命周期、端到端工程、橫向集成(協調各部門間的關系),成為工業化第四階段的引領者,也即“工業4.0”。
十五年的互聯網大趨勢,傳播娛樂領域已經收官,零售領域大局已定,金融領域已到中盤,而影響*、最全面改變人類生活面貌的基礎生產領域,正因為工業4.0的到來,而進入序盤。
這種裂變,已經在*、德國出現!這不是簡單的物聯網,不是常見的自動化,不是我們曾經以為的種種模式。在*,它是工業互聯網——Google不斷將制造業企業收購至麾下,開始進軍機器人領域,研發自動駕駛汽車;Amazon進入手機終端業務,開始實施無人駕駛飛機配送商品……*互聯網巨頭正在通過大數據、云計算等手段從“信息”領域加速進入“物理”業務領域;在德國,它是工業4.0——用“信息物理系統”升級“智能工廠”中的“生產設備”,生產設備因信息物理系統而獲得智能,使工廠成為一個實現自律分散型系統的“智能工廠”,實現內外服務的網絡化,向著互聯工廠的趨勢發展。
在工業4.0風靡全球、全球產業結構跌宕巨變的當口,中國又將作何選擇?從習李背書站臺,到工信部抓緊推動“中國制造2025”,中國已不容選擇地躋身這一改革。如果說德國的工業4.0是德國在面對*信息產業和中國制造成本侵襲下重建產業優勢的戰略選擇,那么“中國制造2025”,則代表了中國在有制造大國向制造強國轉型過程中的頂層設計和路徑選擇。因此,國內企業家們此時必須審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進,緊緊抓住和用好新一輪工業革命的歷史機遇,不能等待、不能觀望、不能懈怠,抓緊時間行動起來。

培訓目標:
了解企業盈利模式轉型的必然性—速度與成本
了解發展智能制造如何實現盈利模式的轉型(規劃層面、應用層面及執行層面)
深入淺出智能化工廠及其三大組成
了解數字化在走向智能制造過程中的實踐性作用
明確數字化企業的三大核心目標及其對企業長期目標的作用
了解工業4.0核心技術對數字化企業的基礎性作用
數字化企業的總體框架及企業各職能數字化運用
了解數字化企業及數字化工廠實現過程中的重難點及其技術障礙
了解標桿行業的數字化工廠模型與行業性分析
了解大數據處理的價值流向與管理精益化的結合性運用
了解工業物聯網技術結合自動化為數字化工廠奠定基礎(從自動化到自働化)
學習如何分步驟的推動過程流、信息流、物流三主線的數字化應用
了解相關MES\\APS\\PLM等信息化軟件系統在數字化工廠中的運用及其業務邏輯

授課對象:
工廠運營管理、供應鏈管理、產品研發、設備、工藝、IT等企業中基層管理人員

課程內容:
第一部分:智能制造--數字化時代的到來
工業4.0與人工智能技術應對企業盈利模式轉型
智能制造的“智”與“能”解析
走向智能制造的三大支柱
重點解析核心支柱---數字化運營
數字化工廠的系統框架與三大目標
工業4.0對數字化工廠實現的重大貢獻
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、大數據帶來的數字化變革契機
數據化的實現--大數據中心基建、大數據分析與工業云
工業云平臺在數字化應用中的集成效應與優劣勢
視頻分享與解析:詮釋物聯網的意義以及自動化的角色定位
我們離數字化還有多遠(中國企業軟硬件的壁壘)
視頻分享與解析:某汽車行業智能工廠的數字化應用(不同智能規劃方向選擇的德美企業)

第二部分:數字化工廠總體設計與人才規劃
從企業價值流看數字化工廠規劃
數字化工廠總體架構與框架圖
數字化工廠規劃的兩大核心方向—縮短制造周期與制造質量
數字化規劃與實施的全景路徑圖
案例分享:美的集團的數字化總體規劃設計與實施
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:1、智能化時代暢想—本崗位工作的高效輕松與我的不可替代
   
第三部分:數字化工廠核心基礎--生產運營數據治理體系
工業物聯網之于數字化工廠--物理信息系統CPS
物理信息系統的功能性介紹(視頻分享)
數字化工廠的*基礎—數據化
數據治理體系的應運而生—數據浪費是新時代工廠*的浪費
生產現場沒有無用的數據—數據變廢為寶
數據治理中心的總體構成與大數據應用分類
案例分享:某航天發動機公司的生產數據體系建設
國內工廠目前無法跨越的數據直采技術壁壘(影響工業4.0時代推進的主要壁壘)
MDC在舊有設備數據直采中應用的難點及現有解決方案(IPC視像技術與RFID射頻技術介紹)

第四部分:數字化在設計/制造質量中應用(質量是設計與制造出來的)
數字化企業中體質量管理規劃(目標與側重點)
物聯網實現在線質量數據庫成為走向零缺陷的基礎
數字化幫助產品工程開發實現模塊化、標準化的同步工程信息交互系統
智能化實現研發到工藝到產品制造的質量預防系統(客戶參數—產品設計驗證—工藝驗證)
信息化與產線數據化的集成加速供應商質量管理
可視化的質量KPI與數據化零件信息追溯
數字化實現快速響應的質量返庫與處理系統
視頻分享與解析:FMEA與防錯技術與自動化產線集成實現走向零缺陷(機械/工程加工行業)
人工智能技術在質量過程控制中的應用案例

第五部分:數字化在供應鏈運營中的應用(縮短制造周期)
如何實現從需求到發運的計劃實施的數字化信息流
均衡排產體系如何安排主計劃、物料、發貨、生產計劃
影響均衡計劃體系的因素
影響企業使用ERP系統安排計劃的主要因素與應對措施
APS(MES)系統對計劃體系的支持與補充
企業依賴于軟件系統安排計劃的當前弊端與技術壁壘
視頻分享:紅領集團的數字化與精益工廠的完美結合
案例分享:某電子行業的以MES為核心的數字化供應鏈系統運用及上線經驗教訓
敏捷供應鏈物流規劃
內外部物流規劃與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數字化物流模式的不斷改進
推薦介紹—信息化、物聯網、大數據技術在精益物流中的應用
視頻技術解析—多家公司智能物流成功實施案例
自働化過程流規劃與實施基礎
從自動化走向自働化
數字化過程流規劃的核心業務邏輯—生產效率(作業效率*設備效率*質量效率)
影響工廠生產效率與成本的三大因素及其數字化解決方案
自働化的構成—智能工廠自働化的⑤張名片
視頻案例:電器及機加工行業的智能化生產過程
分組討論 1、目前本部門最急需智能化數字化解決的項目
2、目前推進過程中的項目主要障礙點的解決方案研討
   
數字化工廠運營課程
打造智能數字化工廠

【課程背景】
     制造業是國民經濟的主體,是立國之本、興國之器、強國之基。十八世紀中葉開啟工業文明以來,隨著每一次科技革命的推動,工業制造先后經歷了4個階段,而當今的工業4.0發源于德國,是制造行業發展的必然趨勢和發展方向。縱觀歷史每一次制造業的深度改革,無不是科技基礎學科發展和市場深度發展的必然產物。
     居于此趨勢,中國政府于2015年5月8日正式發布了“中國制造2025“ ,并講此行動綱領作為國家戰略。如何將創新作為制造業的核心,如何高質量的開發和交付各種符合市場需求的產品,如何將信息產業+先進制造業落實到企業本身,打造智能化工廠是我們制造業企業目前面臨的重要課題,也是本課程的內容所在。
     課程引入工業4.0的發展和相關理論,結合百年德國和*先進制造業的經驗,突破很多智能制造課程不適合當下制造業行業特點,只講理論思想、思維和理念,沒有實戰經驗、缺少工具方法的瓶頸,還原先進制造業一個個實際發生的案例,以及案例背后不為人知的客觀規律。同時結合智能制造的,立足于國內實際情況,解決學員在企業升級轉型的過程中面臨的“看不清、想不到、做不了”的三大難題,使學員學之解惑,學之能用,帶領企業踏上成功的升級轉型之路, 實現企業價值的持續成長。

【課程收益】
-了解”工業4.0“的基本概念和和數字化工廠核心體系;;
-了解精益生產的主要思路和階梯;
-掌握制造業企業在數字化工廠的典型應用場景;
-掌握企業升級過程中,打造智能數字化工廠實施關鍵點
-掌握數字化工廠中,將個人,企業、國家和行業趨勢結合,實現同步成長;

【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩

【課程對象】總經理、常務副總經理、總經理助理、項目管理負責人,市場部負責人,質量負責人,研發部門負責人,人力負責人,核心生產運營人員

【課程時間】1天(6小時)

【課程大綱】
一、“數字化工廠”的到來
1、什么叫工業4.0
-發展歷史:了解制造業發展史
-主要內容:三個核心
-發展趨勢:三個趨勢引領未來
場景分析,解析各階段特點和代表
2、精益生產簡介
-精益生產的起源
-什么叫精益生產
-精益生產五大原則
-七大浪費概念
3、行業思考:各層級的困惑
-行業篇:當下面臨問題,解決方法和過去方法
-企業篇:疲憊不堪的當下
-個人篇:三座大山壓垮一個優秀員工
4、大國思考:行業深刻解讀
-德國思考:歐債下的傳統制造強國
-*思考:高科技工業互聯網聯盟
-中國思考:世界格局巨變,總理的寄托
-結尾:中國的長期之路,國家戰略

二、走向數字化工廠
1、數字化工廠
-數字化工廠概念
-三大應用
-常規應用場景分析
-全球數字化燈塔企業案例分享
-德國 汽車制造業
-* 軍工高科技制造業
2、智能數字化工廠特征
-數字化工廠
案例分享:典型數字化工廠結構和分析
-制造工藝系統化
案例分享:MES的應用場景分享
-高感知體系的建立
案例分享:制造業設備的全流程監控和智能管理
-柔性化生產的建立
案例分享:輔助裝配系統的引入
-如何高效開好一個早會
-全球燈塔工廠場景分析導入
大量案例分析,引入世界*的制造技術,充分解讀智能制造的特點和發展趨勢

三、數字化工廠打造實施
1、實施關鍵點解讀
-生產運營管理模式升級
-大數據平臺,以數據為依據
-全名參與
-個人和企業同步成長
2、數據是新型的物料
-數字信息化解讀
-數據缺乏的影響
案例分享:中車集團內部案例分享解密
-數字基礎構建
3、典型制造業工廠分析
-數字化裝配全體系搭建
-6大模塊組功能詳細探究
授課方法:小組討論,深入理解數字化對制造全過程的提升
4、智能制造三步走
-”中國制造2025“三步走規劃
-企業和個人實施三步走詳解

四、智能制造數字化必有之路
1、當前現狀和特點
-中國當下主要特點
-新形式下,各國相應政策和策略
-國家方向和趨勢
案例分享:歐洲,*制造業企業規劃
2、制造業智能制造5層級分析
-國際到國家
-行業到企業
-個人發展所需
3、卓越企業成長之路
-生命周期分布結構
-企業升級之路:適者生存
-引入風險管理,構建護城河
-把握趨勢,提高行業認知
案例:正反面案例,解讀為什么提出:把握趨勢
4、培訓寄語
-金句收尾
-學員共鳴

打造智能數字化工廠
數字化工廠技術培訓

 

 

 

 

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