适合对象

董事长、总经理等企业高层决策者、生产总监、企划部长、部门经理等中层管理人员、负责数字化转型、智能制造推进的主管及骨干人员、关注化工行业运营效率提升与安全管理的企业管理者

课程定位与主要问题

安全风险高：化工企业风险点众多，传统安全管理手段难以实现全方位实时监控与预警。设备管理难：设备投入巨大，故障停机成本高，缺乏有效的预测性维护手段导致非计划停机频繁。运营效率低：事务性工作繁琐，占用大量人力，部门间系统隔绝，数据孤岛现象严重。工艺优化慢：依赖人工经验，缺乏基于大数据的工艺改进与研发指导，难以持续挖掘利润源。转型路径模糊：面对众多新技术，缺乏清晰的顶层设计与推进步骤，投资回报难以评估

核心收益

目标边界更清楚：范围变化、进度节点和协同责任，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕一、智能制造概述与时代背景校准目标和边界，明确课堂重点动作
协同风险更可见：二、化工类企业智能制造架构与物联网…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

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交付复盘有依据：三、化工企业的智能制造推进策略相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

随着德国工业4.0、美国数字制造及中国制造2025战略的推进，新技术层出不穷。然而，企业需回归经营本质，思考智能制造如何切实加强运营模式、带来竞争优势以及如何评估其成败

化工行业具有风险管理点多、设备投入高、系统集成度高等特殊性。在当前的市场环境下，如何利用新技术确保安全、提升运营效果、简化组织运营并挖掘新的利润源，是化工企业面临的核心课题

本课程旨在厘清智能制造背景，分析化工企业成功特性与智能制造的关系，解析相关关键技术，并通过先进企业案例赏析，指导企业如何从辅助业务成功的角度规划并推进智能制造落地

课程时间

1天

授课方式

讲解、视频案例、互动研讨、问题答疑、NLP启发、深度观察、情景对话

课程内容重点

01一、智能制造概述与时代背景

02二、化工类企业智能制造架构与物联网技术应用

03三、化工企业的智能制造推进策略

课程大纲

一、智能制造概述与时代背景

世界迎来智能制造新时代

德国工业4.0的前世今生与发展逻辑
智能工厂作为工业4.0的核心单元解析
智能工厂构成公式：机械自动化+信息自动化+智能化
中国新机遇：IT互通引领世界企业治理新时代

智能制造辅助流程型化工企业的业务成功

安全管理：化工企业的核心保障与智能升级
化工类企业成功的三要素分析
智能工厂标志：解放繁琐事务，从事创新活动
智能安防如何解放安全管理并提升安全等级
智能化运管对运营绩效的提升作用
工艺大数据指导工艺改进与研发创新
智能设备管理保障设备零故障运行
智能事务系统简化运营，解放事务性工作

二、化工类企业智能制造架构与物联网技术应用

化工类企业的智能制造架构

化工企业智能制造整体架构解析
物联网技术打造可视化现场与智能设备
三维数字化仿真技术在化工中的应用
智能设备管理体系构建
智能在线测量确保卓越品质
管控一体技术在化工行业的深度应用
AI与机器学习在化工场景的落地
业务驱动下的透明智能供应链构建
智能化事务驱动解放白领40%-60%工作量
系统互联互通打造卓越企业运营平台

标杆案例赏析

九江石化：智能制造构建与实践成果
宝武集团：物联网感应器添加提升设备智能水平
大连某化工厂：智能仓储打造零风险安全管理
某橡胶企业：大数据自我学习优化工艺，年节约5000万
事务性管理软件应用：节省运营人员40%无效工作

三、化工企业的智能制造推进策略

智能制造推进的核心原则

投资回报是智能制造规划的起点
从辅助业务成功角度规划智能制造路径
从解放人性角度进行软件和硬件部署
建立数据仓打通系统隔绝，构建BI体系

智能工厂建设步骤与实施

企业成功要素与当前运营问题难点分析
基于未来竞争的组织假设与需求定义
智能规划方案的仿真验证
基于信息自动化的系统设计
物联网与自动化的互联互通实施
发展AI技术的策略与路径
BI与大数据的设计与应用落地

讲师介绍

张忠新

人工智能AI与数字化实战专家

人工智能AI与数字化实战专家，曾任徐工汉云首席技术专家。擅长AI+工业互联网应用及数字化工厂规划，主持参与27个大型数字化工厂项目，致力于推动企业数字化转型与一线管理数字化赋能

制造业汽车行业医药医疗电力能源互联网科技

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课程差异说明

本课程页面围绕《化工流程型企业之智能制造》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

化工流程型企业之智能制造