课程ID:37932

李勇:数字化转型课程|助力企业高效应对智能制造挑战,构建可持续增长体系

在智能制造迅速发展的背景下,帮助企业管理者掌握数字化转型的核心策略、业务流程优化、工业软件选型及数据采集应用。通过案例分析与实操训练,提升学员的系统认知和实践能力,为企业构建高效的数字化转型路径。

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曹大嘴老师
  • 数字化转型策略探索企业如何制定切实可行的数字化转型策略,以应对不断变化的市场需求与技术挑战。
  • 智能工厂架构理解智能工厂的构建原则与实施步骤,确保企业在数字化转型中构建灵活、高效的生产环境。
  • 企业资源管理掌握企业资源管理的核心要素与优化策略,提升生产效率与资源利用率。
  • 数据治理学习数据治理的重要性与实施路径,为企业数据资产的有效管理与利用提供保障。
  • 智能决策分析运用大数据推理与智能决策分析技术,帮助企业在复杂环境中快速做出精准决策。

数字化转型与智能制造的全景图:打破壁垒,实现高效增长 在当前复杂的市场环境中,企业需要从战略高度重新审视数字化转型与智能制造的关系。课程围绕数字化转型策略、智能工厂架构、企业资源管理、数据治理与智能决策等五个核心关键词,深入解析如何为企业的持续增长奠定坚实基础。通过结合理论与实践,帮助企业识别并抓住市场机遇。

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九步驱动,构建全面数字化转型的战略系统

在数字化转型的过程中,企业需要系统性地审视各个环节,从策略制定到具体实施,确保每一步都能有效推进。通过九个核心模块的学习,帮助企业理清思路,打通战略与执行的链路,实现可持续的发展。
  • 数字化转型的全球背景

    分析全球数字化转型的趋势与挑战,识别企业在转型过程中的机遇与风险。
  • 智能车间的设计原则

    掌握智能车间的设计原则与实施步骤,确保企业在实施过程中能够灵活应对各种挑战。
  • MOM系统功能与应用

    深入理解MOM系统的核心功能,通过案例分析掌握其在智能制造中的实际应用。
  • SCADA系统的部署与优化

    学习SCADA系统的部署、实施与优化策略,提高企业数据采集的效率与准确性。
  • 数据中台建设

    探索数据中台建设的框架与实施策略,为企业提供高效的数据管理与应用能力。
  • 数字栾生与可视化管理

    掌握数字栾生的构建与可视化管理技术,提升企业生产效率与质量控制水平。
  • 大数据推理与智能决策

    运用大数据推理技术,强化企业的智能决策能力,提升市场竞争力。
  • 军工行业转型案例

    分析军工行业数字工厂实施的成功案例,探讨可借鉴的经验与教训。
  • 核心支撑技术解析

    深入研究物联网、云计算与人工智能等核心支撑技术在智能制造中的实际应用。

掌握数字化转型的关键技能,提升企业市场竞争力

通过对数字化转型核心知识的深入学习,企业管理者将能够在实际工作中有效推动转型进程,提升企业的市场反应速度与竞争力,确保企业在智能制造浪潮中立于不败之地。
  • 系统布局

    掌握企业数字化转型的系统布局与智能工厂建设的核心内容,形成整体战略思维。
  • 智能工厂规划

    熟悉智能工厂规划与实施的步骤及方法,确保转型过程的有序进行。
  • 数据监控实施

    掌握数据监控与采集的实施路径,了解数据治理的核心逻辑,提升数据管理能力。
  • 可视化管理技术

    学习数字栾生的构建与可视化管理技术,推动生产效率的提升与决策的科学化。
  • 成功实践借鉴

    了解国内外优秀企业在智能制造方面的成功实践,具备借鉴与应用的能力。
  • 智能决策能力

    掌握大数据推理应用与智能决策分析方法,提升企业的决策效率与准确性。
  • 战略实施能力

    培养在企业内部推动数字化转型战略实施的能力,确保战略落地。
  • 团队协同能力

    提升团队在数字化转型中的协同作战能力,形成合力推动转型进程。
  • 市场敏锐度

    增强对市场变化的敏感度,快速适应并调整企业运营策略。

解决企业数字化转型中的关键痛点

在数字化转型过程中,企业往往会面临诸多挑战。通过系统的学习与实践,能够有效识别并解决这些问题,推动企业向智能制造迈进。
  • 战略模糊

    帮助企业明确数字化转型战略,理清发展方向,避免在转型过程中迷失。
  • 执行力不足

    通过案例与实践提升企业在数字化转型过程中的执行力,确保战略得以落实。
  • 技术选型困难

    提供工业软件与技术选型的指导,帮助企业做出更为精准的选择。
  • 数据管理混乱

    建立有效的数据治理体系,提升数据管理的有效性与准确性。
  • 市场响应迟缓

    通过智能决策分析提升企业对市场变化的响应速度,增强市场竞争力。
  • 资源浪费

    优化企业资源管理,提升资源的利用率,降低不必要的浪费。
  • 团队协作不足

    增强团队在数字化转型过程中的协作能力,提升整体战斗力。
  • 技术应用不当

    帮助企业掌握智能制造核心支撑技术的应用,确保技术能有效助力转型。
  • 缺乏成功案例

    通过对国内外成功案例的分析,提供可借鉴的经验与思路,降低转型风险。

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