工业4.0与智能制造转型战略基础一、工业4.0的底层逻辑
工业4.0与智能制造转型战略基础一、工业4.0的底层逻辑要点拆解
- 识别当前场景中的关键问题和目标对象
- 梳理可复用的方法工具、沟通话术和执行步骤
- 形成课后可跟进的行动清单或优化建议
人工智能在企业数字化转型和岗位业务能力提升的实践
工业4.0与智能制造转型战略基础一、工业4.0…和数字化两大支柱会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
王伟国 · 精益管理实战专家
课程大纲
数字化两大支柱
数字化两大支柱要点拆解
- 梳理数字化两大支柱要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解数字化两大支柱要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出数字化两大支柱要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
从数据到智能
从数据到智能要点拆解
- 梳理从数据到智能要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解从数据到智能要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出从数据到智能要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
数字化的本质
数字化的本质要点拆解
- 梳理数字化的本质要点拆解的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解数字化的本质要点拆解的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出数字化的本质要点拆解应用清单、质量检查表和迭代计划
物理世界→01二进制逻辑（自适应/自思考设备嵌入）
物理世界→01二进制逻辑（自适应/自思考设备嵌入）要点拆解
- 梳理物理世界→01二进制逻辑（自适应的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解物理世界→01二进制逻辑（自适应的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出物理世界→01二进制逻辑（自适应应用清单、质量检查表和迭代计划
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法
核心收益
- 掌握工业4.0核心框架：理解CPS（信息物理系统）与全生命周期管理逻辑● 运用数字化转型工具
- 用《价值流映射模板》识别供应链浪费点
- 用《数字化成熟度雷达图》诊断企业短板
- 复制行业标杆经验
- 江淮汽车焊装-涂装-总装多车间关联优化技术
- 三一重工台套制精益配送模式
课程背景与交付信息
全球科技革命推动下，军工行业正加速向 智造 转型。现代制造进入 算法战 时代，我国 十四五 规划明确武器装备智能化占比目标，政策与技术双轮驱动产业变革，但企业面临复杂系统重构、安全与创新平衡、组织人才调整等挑战。AI 在军工领域已实现多场景突破：生成式 AI 加速研发，柔性系统提升生产效率，预测性维护保障装备性能
本课程解析全球趋势与标杆案例，提供实战方法论，助力学员掌握转型路径，输出专属路线图，对接高端资源，为军工企业抢占智能化先机赋能，帮助企业构建数字化竞争力
课程时间
2天，12小时
授课方式
讲师讲授、案例视频、小组讨论、工具演练、工厂沙盘模拟
课程工具
工具名称 应用场景 《价值流映射模板》 识别生产全流程浪费点 《数字化成熟度雷达图》 评估企业5大能力维度 《CPC协同流程清单》 跨部门产品开发协同机制 《智能工厂效益测算表》 ROI量化分析（含三一/江淮案例参数）
课程内容重点
01工业4.0与智能制造转型战略基础一、工业4.0的底层逻辑
02数字化两大支柱
03从数据到智能
04数字化的本质
05物理世界→01二进制逻辑（自适应/自思考设备嵌入）
讲师介绍
王伟国
精益管理实战专家
王伟国，精益管理与电力能源实战专家，20余年制造业经验。曾任航空科技副总、央企新能源经理，深耕航空航天、汽车、新能源领域，擅长通过精益体系实现降本增效与质量突破
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《人工智能在企业数字化转型和岗位业务能力提升的实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
课程通常安排多长时间？
当前样板提取的课程时间为：2天，6小时/天课程对象： 企业高管、生产总监、CIO、智能制造专家、数字化专家、供应链经理。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
课程采用什么授课方式？
课程主要采用讲师讲授、案例视频、小组讨论、工具演练、工厂沙盘模拟，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
