AI赋能：智能化数字工厂｜人工智能应用培训课程

课程大纲

课程总览

内容重点

打造智能化工厂【科学方法论】

顺应时势：智能制造成就时代企业

一、现代工业的发展

1. 工业1.0（机械化时代）
2. 工业2.0（电气化时代）
3. 工业3.0（信息化时代）
4. 工业4.0（工业互联网时代）
5. 工业5.0（平行时代）

二、工业互联网概述

1. 工业互联网定义
2. 工业互联网起源
3. 工业互联网属性
4. 工业互联网体系
5. 工业互联网时代基本特征（ABC）
1. 人工智能（AI）
2. 大数据（Big date）
3. 上云（Cloud）
6. 工业互联网应用意义
1. 提升价值

三、工业互联网时代，世界各国制造强国战略

1. 德国工业4.0
1. 新一轮技术与管理的迭代发展催生第四次工业革命
2. 解读德国工业4.0
2. 美国先进制造技术
1. 美国先进制造的背景：去工业化→金融危机→再工业化
2. 美国先进制造的发展历程
3. 中国制造2025
1. 中国制造2025颁布与发展形势
2. 中国制造2025 三步走战略
3. 中国制造2025十大重点领域

四、智能制造成就时代企业

1. 工业4.0与智能制造
2. 互联工厂、灯塔工厂、智能化工厂简述
3. 未来工厂的最高境界：可视化互联工厂
4. 互联工厂的五大特点
1. 数据
2. 集成
3. 互联
4. 转型
5. 创新
5. 互联工厂的三大关键要素

大道至简：智能化工厂实施规划

一、智能化工厂构建

1. 智能化工厂三大核心支柱
1. 模块化设计
2. 自动化生产
3. 数字化转型
2. 智能化工厂基础建设重要性
1. 组织、职责与人才
2. 标准化、精益化基础建设
3. IT信息化系统集成开发
3. 智能制造成熟度评估
1. 智能制造能力成熟度模型解读与应用

二、智能制造的实施概述

1. 智能制造的实施七大路径
1. 路径一：作业标准化
2. 路径二：运营精益化
3. 路径三：产品模块化
4. 路径四：生产自动化
5. 路径五：管理信息化
6. 路径六：决策数字化
7. 路径七：工厂智能化
2. 解读智能工厂七大路径拆解图
1. 智能化工厂基础是先做好标准化、精益化：流程梳理、工艺优化、标准化作业……

三、智能化工厂思考

1. 要不要构建智能化工厂？
2. 构建智能化工厂如何切入实施？
3. 要不要投入自动化设备？设备通用性又如何解决？
4. 企业如何根据实际状况上信息系统？要上哪些信息化系统？
5. 智能制造实施综述【没有精益化，就没有数字化；没有数字化，就没有智能化】
1. 智能制造：智能化工厂
2. 数字化转型：数字化工厂
3. 精益变革：卓越运营管理体系构建
案例分享：西门子自动化集成智能化工厂模型视频分享讲解
实例分享：XX工厂智能化工厂落地应用实效分享

数据决策：智能制造与数字化转型

一、企业管理三大形态

1. 战略管理
项目管理
运营管理

二、数字化转型认知

1. 数字化转型：不是选择题，是必答题
1. 德鲁克：预测未来最好的方法，就是去创造未来！
2. 戴明：除了上帝，任何人都必须用数据来说话
2. 国家标准解析：数字化车间的通用要求
3. 数字化转型的组织保障和团队分工

三、数字化转型工作准备

1. 数字化转型---团队建设
2. 数字化转型---目的确定
3. 数字化转型---进化路线
4. 数字化水平---现状评估
1. 四个一级指标
2. 16个二级指标
3. 数字化水平等级划分
5. 数字化车间建设实效模型分析（3+2模型）

四、数字化转型蓝图规划

1. 数字化五大板块需求评测
1. 企业核心资源：ERP应用
2. 供应链执行：遵循先内后外的原则（内部工厂→外部供应商）
3. 产品驱动：产品生命周期管理
4. 客户拉动：客户关系管理与服务管理
5. 数字掘金：决策支持与绩效管理
2. 运营系统规划
1. 产品生命周期管理平台：PLM
2. 供应链运营平台：APS、SRM、ERP、MES
3. 营销平台：CRM

五、信息化系统集成技术

1. 信息化系统集成
1. 务联网技术
2. 物联网技术
3. 互联网技术
2. 计划/执行/控制三层之间的信息集成
3. ERP、MES、控制层之间的信息流

六、数字化转型落地实施

1. 落实实施四大阶段
1. 准备阶段：标准化、精益化
2. 第一阶段：信息化
3. 第二阶段：数字化
4. 第三阶段：智能化
2. 数字化转型经济效益
3. 数字化转型综述
1. 没有精益化，就没有数字化
2. 没有数字化，就没有智能化

产品驱动：智能制造与产品模块化设计

一、产品模块化设计

1. 模块定义
2. 模块化三要素
1. 功能
2. 策略
3. 接口
3. 模块实体定义
4. 模块化三大特征
1. 相对独立性
2. 通用性
3. 互换性

二、为何要模块化

1. 公司模块化动机
2. 策略为建立模块化产品架构的起点
1. 卓越运营
2. 客户需求导向
3. 技术创新
3. 模块化创造竞争力
1. 在市场上创造营收
2. 在工厂制造降低成本
4. 产品端到端模块化路径分析
5. 模块化价值

三、产品可制造性设计DFX

1. 什么是DFX技术
1. 面向制造的设计（DFM）
2. 面向装配的设计（DFA）
3. 面向成本的设计（DFC）
4. 面向试验的设计（DFT）
5. 面向服务的设计（DFS）
6. 面向环境的设计（DFE）
2. DFX在整个产品开发中的作用
3. 应用DFMA缩短了研发周期
4. DFMA线路图

三、模块生产工厂布局规划

1. 模块化生产规划方法概念图
1. MPD 模块化生产区是一个自上向下 Top Down 的手法
2. 在 MPD 中，如何运用并承接 MFD 的成果
3. 模块概念 vs. 模块生产区的概念
2. 模块生产工厂的特征
1. 稳定的主线
2. 模块生产区与主线协调
3. 模块生产策略与模块策略相呼应
4. 各模块独立管理，并有生产区规格与管理重点
5. 模块生产区能处理模块长短期变异

设备应用：智能制造与生产自动化率提升

一、工厂自动化设备概述

1. 自动化应用场景
1. 自动化设备
2. 工厂自动化
3. 智能化工厂
自动化设备应用意义
提高可靠性
提高效率
智能化工厂设备应用管理十六项核心要素
以安全为前提
人机作业分离

二、自动化设备投入分析

1. 自动化投入策略
2. 自动化等级建设成本与产量分析
3. 自动化等级建设生产要素的影响分析
4. 自动化率提升与成本投资分析
5. 自动化设备导入策略评估标准

三、自动化设备应用分析

1. 自动化设备应用类别投入分析
2. 自动化系统分类
3. 自动化设备对人才技能的要求
4. 自动化设备维保模式分析
5. 自动化设备维保职责划分

四、自动化设备TPM的重要性

1. 消除影响设备效率的六大损失
2. 延长设备使用生命周期
案例分享：产品检测自动化输送管道系统
智能制造基础与实施准备【运营精益化：流程梳理、工艺优化、基础数据库建设】

夯实基础：智能制造与运营精益化

一、精益概述

1. 精益释义
2. 精益原则
3. 精益与经营
4. 精益与客户
5. 精益与工厂
课堂
讨论：您心目中的精益管理如何做？精益管理无处不在？精益化是数智化的基础与前提

二、精益生产管理

1. 精益生产概念
2. 精益生产管理体系的三化
1. 准时化：杜绝过量生产的浪费，库存是万恶之首
2. 自働化：安灯系统，品质保障机制，实现品质内建
3. 少人化：柔性生产、多能工、水蜘蛛物流配送及自动化等，依据订单数实现操作人员的弹性化
3. 精益的基础：6S、TPM、标准化作业、持续改善等
4. 精益生产的宗旨：消除一切浪费，实现利润最大化
5. 丰田精益屋
案例分析（自働化）：总装线安灯系统

三、精益生产五大原则

1. 价值
2. 价值流
3. 流动
4. 拉动
5. 尽善尽美
案例分析：富士康FPS对标丰田TPS，美的MBS对标丹纳赫DBS,国际公司如何做到尽善尽美？

四、VSM价值流管理

1. 工厂价值的实现过程
2. 工厂的运作本质是价值的流动
3. 价值流分析
4. 价值流管理可产生的效果
案例分享：VSM价值流程图分析识别改善机会

五、精益变革增值改善

1. 精益变革增值改善十二大类别
2. 精益变革---提效：思维导图
3. 精益变革---降本：成本归零心法
1. 成本归零四重境界
2. 精益管理：消除工厂十大浪费
3. 精益管理：消除非生产现场新七大浪费
4. 精益变革改善实施：三大阶段计划
5. 精益变革改善切入：对标30项基本标准，找差距实施
6. 精益变革改善目标：绩效目标设定基准

六、构建卓越运营管理模式

1. 定策略：战略方针规划
2. 建组织：完善组织架构
3. 划职责：理清工作职责
4. 布人力：选对人放对位
5. 置系统：标准化作业IT系统固化
6. 卓越企业经营管理本质
案例分享：美的集团精益化变革，全流程改善实例分享

回归基本：工厂生产工时管理与基础资料库建立

一、标准时间概述

1. 标准时间（S.T）定义
2. 标准时间的分类
1. 人员的标准时间（OST）
2. 设备的标准时间（MST）
3. 作业时间的构成
1. 有效时间：主要工作时间的净时间
2. 无效时间：准备时间、辅助时间

二、标准时间的重要作用

1. 产能预算,合理计划调配人手,有效控制人工成本
2. 衡量生产运行效率
3. 确定产品的标准成本,供产品定价参考
4. 衡量机器的使用效率.有效协调人力与设备
5. 便于生产线现场及工艺流程持续改善
6. 评估操作者的工作表现,提升操作者的工作信心
案例分析：分析产品的标准成本构成

三、产品标准时间测定方法

1. 秒表工时测量法
2. MOD法
3. 作业标准时间数据库查询法
4. IE专家心意时间测定法
现场互动：你是如何测量标准时间的，你还有其它方法吗？

四、标准工时的15个相关概念解析

1. OPE/OEE工厂整体生产效率=产出工时／可用工时
2. 产出工时=产出良品数x单件产品标准时间
3. 可用工时=可用时间x可用人数
4. 平衡率=单位标准时间／（瓶颈时间x人数）
5. 操作效率=产出良品数／设定产能
6. 稼动率=投入工时／可用工时
7. 设定产能＝（3600／瓶颈时间）x投入时间
8. 产出指标＝UPH=（3600／瓶颈）x设定效率
9. 总损失工时=可用工时-产出工时=平衡损失＋操作损失＋稼动损失
10. 平衡损失＝（瓶颈x人数-单位标准工时）x设定产能

五、工厂整体生产效率核定

1. OPE：工厂整体人员生产效率
2. OEE：工厂整体设备生产效率
例题讲解：老师讲解例题，如何计算工厂设备整体生产效率OEE
试题
练习：依据所学知识与例题讲解，学员现场做试题计算工厂设备整体生产效率OEE

六、产品产线生产基础数据库资料构建

1. 新产品制造承接阶段
1. 产品产线生产工艺流程图
2. 产品产线生产SOP
3. 产品产线生产设备设施列表
4. 产品产线生产工位排位图
5. 产品工艺及产线生产数据信息列表制定及上线录入系统
2. 产品量产后设计变更及工艺制程改善阶段
1. 依据开发ECN，更新SOP、工艺流程图及产品工艺及产线生产数据信息列表
2. 依据提案改善变更SOP、工艺流程图及产品工艺及产线生产数据信息列表
3. 定期每月一次进行产品工艺及产线生产数据信息化系统数据更新维护

七、产品生产工时基础数据资料内容

1. 产品标准时间
2. 作业人数
3. 产品生产良率
4. 平衡率
5. 设定效率
6. 标准产能
7. 产出指标
8. 标准工时
1. 标准工时的定义
2. 标准工时的制定

八、产品生产工艺数据库上线管理

适合对象

制造业管理人员（总经理、总监、厂长、经理、主任、主管）、工程技术人员、一线班组长等

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

课程适配与选型边界

这部分用于判断《AI赋能：智能化数字工厂》是否适合当前人工智能应用培训需求，重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配

适合对象

制造业管理人员（总经理、总监、厂长、经理、主任、主管）、工程技术人员、一线班组长等

业务问题

围绕人工智能应用相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作

训练重点

《AI赋能：智能化数字工厂》的训练重点包括顺应时势：智能制造成就时代企业、大道至简：智能化工厂实施规划等，实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认

选型判断

建议将《AI赋能：智能化数字工厂》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验，以及郭伟明的授课方向进行区分

这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配；如果仍在了解主题概念，可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出，以沟通后的课程安排为准。

核心收益

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
围绕顺应时势：智能制造成就时代企业明确判断口径和处理优先级
用大道至简：智能化工厂实施规划安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走数据决策：智能制造与数字化转型相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

未来已来，工业互联网时代，基本特征ABC（AI人工智能、Big data大数据、Cloud云）。工业4.0、工业5.0号角响起，数字化工厂、智能化工厂、灯塔工厂建设如火如荼。世界制造发达国家，积极实施制造强国国家发展战略：德国于2011年提出【工业4.0】、美国2012年发布【先进制造业国家战略计划】、中国2015年推出【中国制造2025】、日本2016年推出【工业价值链计划】等，对应工厂运营的核心都是智能制造

智能制造的核心是人工智能、前提是数字化、基础是精益化。人工智能的实现是底层逻辑是统计学，统计学的基础是大数据，科学、真实、有效的生产数据，对智能制造的实现至关重要。数据不科学、数据失真、数据缺失等基础有问题的企业，要实施智能制造，必须要先进行流程梳理、工艺优化，完善产品生产工艺基础数据库建立，在标准化、精益化的基础上实现数字化、智能化

数字化+智能化=数智化，数字会说话，实现智能化。智能制造是制造业发展的趋势，没有成功的企业，只有时代的企业，时势造英雄，时代成就企业。企业应审时度势，积极拥抱时代，学习及推进数智化，做百年常青企业

课程时间

2天，12小时

授课方式

课程讲授70%，案例分析及小组研讨30%

课程内容重点

01顺应时势：智能制造成就时代企业

02大道至简：智能化工厂实施规划

03数据决策：智能制造与数字化转型

04产品驱动：智能制造与产品模块化设计

05设备应用：智能制造与生产自动化率提升

讲师介绍

郭伟明

智能制造与精益生产专家

郭伟明，智能制造与精益生产专家，拥有15年实战经验与10年咨询顾问背景。擅长精益六维管理、智能工厂规划及AI赋能降本增效，累计开展500+场培训，赋能100+制造企业实现显著业绩增长

医药制造电子科技汽车零部件钢铁制造业电力行业新能源行业

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能：智能化数字工厂》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门《AI赋能：智能化数字工厂》适合哪些企业或学员？

制造业管理人员（总经理、总监、厂长、经理、主任、主管）、工程技术人员、一线班组长等。

这门课主要解决什么问题？

围绕人工智能应用相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《AI赋能：智能化数字工厂》当前呈现的核心模块包括顺应时势：智能制造成就时代企业、大道至简：智能化工厂实施规划等

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同课程定位，避免只按泛主题词判断

课程配套材料和练习产出如何确认？

页面中如提到练习产出或配套材料，只表示沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程安排为准

AI赋能：智能化数字工厂