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韩迎娣:破茧成蝶-工业互联网驱动制造业数字化转型

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5694

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适用对象

董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、人力副总等高管人员

课程介绍

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、人力副总等高管人员

【课程时间】6小时

 

【课程背景】

       按照《中国制造2025》的战略,中国正加快推动新一代信息技术和制造技术融合,核心是数字化制造、智能制造,重点发展智能装备和智能产品,推进生产过程数字化、智能化,培育新型生产方式,全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。

从业务和技术层面看,制造业数字化转型的内涵是实现整个制造业价值链的智能化,贯穿研发、工艺规划、生产制造、采购、仓储、营销、服务等各个环节,在产品的设计、制造、使用的生命周期中,实现产品的持续创新,通过数字设计与制造一体化,实现定制化生产,通过融入智能感知设备,实现产品性能持续改进。

      课程将以制造业数字化为核心点,还原应用环境中的实际案例,帮助学员认知数字化是什么?主要价值体现在哪些方面?制造业数字化对企业的挑战、机遇在哪里?管理人员如何根据所学来做数字化经营与管理,释放数据能效?如何提升企业在工业数字化方面的创新能力?使学员学之解惑,学之能用

 

【课程收益】

  • 产业互联网、工业4.0、工业大数据物联网及新技术特点
  • 学会制造业数字化转型方法、路径,理解数字化给企业带来的价值
  • 学会制造业数字化场景应用、技术创新及案例分析
  • 如何让数据驱动工业数字化应用及决策
  • 制造业智能化目标、发展趋势、价值及未来意义

 

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、人力副总等高管人员

【课程时间】6小时

 

【课程大纲】

一、产业互联网开启新工业革命

1、认识产业互联网

  • 什么是产业互联网?
  • 产业互联网VS消费互联网
  • 产业互联网VS工业互联网、互联网+、智能+

2、“工业4.0”,刚刚开始

  • 工业4.0概念、组成
  • 工业4.0变革三个特征
  • 工业4.0的九大技术支柱
  • 标准化、模块化与数字化是工业4.0的基础与前提
  • 物联网支撑下的工业4.0变革
  •  “工业4.0”各国战略

3、物联网概述

  • 什么是物联网
  • 物联网特征与特点

4、工业互联网,在连接什么?

  • 什么是工业互联网?
  • 工业互联网应用现状
  • 工业互联网的特征与特点

5、什么是工业大数据?

  • 工业大数据概念
  • 工业大数据应用价值
  • 大数据与工业大数据技术关系

   案例:

二、制造业企业数字化转型路径

1、什么是数字化?

2、数字化转型升级战略价值

3、制造业数字化机遇与挑战

4、制造业数字化现状

5、制造业数字化转型带来的变革

6、数字化转型升级难点

7、制造业数字化转型升级方向

  • IT基础设施服务
  • 个性化设计
  • 智能化生产
  • 服务化转型
  • 数字化管理

8、数字化转型10大方法

  • 愿景
  • 数字化程度
  • 业务生态
  • 核心价值点
  • 单点启动
  • 验证优化
  • 快速迭代
  • 扩展延伸
  • 运行管理
  • 体验与安全

9、数字化能力的突破与成长

10、数字化对制造业企业的能力要求

11、数字化转型升级驱动精细化管理

   案例: 

三、场景化应用引领制造业数字化方向

1、数字化应用场景与场景逻辑

2、制造业数字化SAAS平台与应用场景

  • 产品设计
  • 制造执行系统
  • 数字双胞胎
  • 智能机器人
  • 仓储与物流自动化
  • 企业管理与人力资源

3、工业大数据、云计算与数据算法关系

4、让数据驱动企业生产、经营决策

5、无数据,不AI

案例:

四、制造业企业智能制造及智能商业

1、工业数字化变革核心驱动力

2、制造业的智能化目标

3、智能制造的五个方面

  • 产品智能化
  • 生产方式智能化
  • 装备智能化
  • 服务智能化
  • 管理智能化

4、智能工厂的三大特征

5、智能制造的体系架构

6、智能制造的两提升与三降低

7、智能制造推动的管理革命

8、智能制造十大重点领域

  • 节能与新能源
  • 农业装备
  • 生物医药及高性能医疗器械
  • 新一代信息技术
  • 高档数控
  • 新材料
  • 电力装备
  • 先进轨道交通装备
  • 海洋工程装备及高技术船舶
  • 航空航天装备

9、智能制造发展趋势及意义

案例:

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