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李勇:智能制造课程|重塑生产力,引领数智化转型新潮流

聚焦制造业全流程,结合20+行业案例,帮助企业实现生产环节的数智化改造,提升整体运营效率,解决转型过程中的痛点与难题。通过“场景拆解+技术图谱+实施路径”三维教学法,助力企业构建高效决策体系与智能生产流程,实现可持续增长与竞争优势。

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曹大嘴老师
  • 设备管理智能化通过预测性维护体系与AI算法,提升设备管理水平,降低故障率,确保生产平稳运行。
  • 质量管控升级运用智能检测技术,实现实时质量监控,根因分析助力企业快速应对质量挑战,提升产品合格率。
  • 工艺优化革命数字孪生与AI调参技术的应用,推动工艺参数的优化提升,降低能耗,实现生产效率最大化。
  • 生产排程进化动态排产系统与数字员工的结合,提升生产灵活性与响应速度,缩短交付周期,增强市场竞争力。
  • 物料管理智能化智能仓储与供料预测技术的应用,提升库存周转率,降低库存成本,优化物料管理流程。

数智化转型全景图:打造智能制造新模式 在快速变化的市场环境中,企业唯有通过数智化转型,才能保持竞争力与市场领先地位。通过对生产环节的全面解析,课程帮助企业识别技术应用点,设计人机协同的生产流程,构建数据驱动的决策体系,确保转型的可持续性与有效性。

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九大核心模块,全面提升企业智能制造能力

通过深入分析九个关键环节,帮助企业在数智化转型中识别潜在机会与风险,建立系统化的增长模型,确保转型的成功实施与效果显著。
  • 设备管理智能化

    通过预测性维护体系,帮助企业降低设备故障率,提升生产效率,确保设备的高效运转。
  • 质量管控升级

    智能检测技术的引入,使得企业能够实时监控产品质量,显著降低漏检率,提升客户满意度。
  • 工艺优化革命

    通过数字孪生技术,实现工艺流程的优化与仿真,降低能耗,提升生产效率,为企业节省成本。
  • 生产排程进化

    动态排产系统的应用,使企业能够快速响应市场需求,缩短交付周期,增加客户信任。
  • 物料管理智能化

    智能仓储与供料预测模型的结合,提升物料管理的效率,降低库存周转时间,优化资金使用。
  • 能耗管理升级

    通过能效优化与碳足迹追踪,帮助企业降低能耗成本,提升环保水平,实现可持续发展。
  • 人员效能提升

    AR辅助系统与数字班长的应用,提升员工工作效率与安全意识,降低培训成本,增强团队协作。
  • 环境安全管控

    智能安防与环保监测技术的实施,确保生产环境的安全,降低事故发生率,保障员工健康。
  • 数据采集体系

    通过边缘智能与5G技术,实现实时数据采集与传输,助力企业决策的科学化与精准化。

掌握智能制造核心技能,提升企业竞争力

通过系统的学习与实践,学员将掌握智能制造的关键技术与方法,能够有效提升企业的运营效率与市场竞争力,实现可持续发展。
  • 全景图掌握

    全面理解智能制造的整体框架与技术应用,能够在不同环节中灵活运用相关知识。
  • 关键技术识别

    能够识别生产环节中的关键技术应用点,设计相应的智能化改造方案,提升生产效率。
  • 人机协同设计

    掌握设计人机协同的智能生产流程,提高生产效率与安全性,增强员工工作体验。
  • 数据驱动决策

    能够建立数据驱动的决策体系,确保企业在快速变化的市场中做出及时反应与调整。
  • 风险规避能力

    识别转型过程中的典型风险,制定相应的应对策略,确保转型过程的平稳推进。
  • 实施路线图制定

    能够制定分阶段实施路线图,确保智能制造转型的有序推进与效果落地。
  • 案例分析能力

    通过对行业案例的分析,能够提炼出适合自企业的最佳实践与经验,提升决策能力。
  • 创新思维培养

    培养创新思维能力,能够在智能制造的实施中不断探索与应用新技术,保持竞争力。
  • 团队协作能力

    通过课程的互动与讨论,提升团队协作能力,增强组织内的协同作战能力。

助力企业解决转型中的关键难题

通过系统的学习与实践,帮助企业识别并解决数智化转型过程中的各种痛点,确保转型的顺利实施与效果显著。
  • 战略模糊

    帮助企业明确智能制造转型的战略方向,确保资源配置与目标一致。
  • 执行脱节

    通过系统化的方法论,确保战略与执行之间的高效衔接,提升执行力。
  • 技术应用不当

    识别并解决关键环节中的技术应用问题,确保技术价值最大化。
  • 人员素质不足

    通过培训与实战演练,提高员工的技能与素质,增强团队的整体作战能力。
  • 市场适应性差

    帮助企业提升对市场变化的敏感度,迅速调整策略以应对外部挑战。
  • 资源配置不合理

    优化企业内部资源配置,确保在转型过程中资源的高效利用与最大化产出。
  • 风险管控不足

    建立有效的风险评估与管理机制,确保企业在转型过程中能够及时识别与应对风险。
  • 缺乏创新能力

    培养企业创新思维与实践能力,确保在智能制造转型中不断探索新机遇。
  • 数据孤岛现象

    通过数据采集与整合,打破部门间的数据壁垒,实现数据的共享与高效利用。

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