数据要素×工业制造：赋能智能转型与价值创新

筑基固本——工业数据资产化治理与平台构建先把对象、任务和边界讲清，场景突破（上）——数据驱动研发与生产模式创新再帮助团队对齐现场处理口径

2天 人工智能应用
授课讲师： 孙莉莉 · 财税合规与风控体系建设专家
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团队应用场景和课时安排越具体，生产管理案例、练习和讲师匹配就越准确

适合对象

制造型企业中高层管理者（CEO、CIO、CDO、生产总监、研发总监、战略总监等）；工业互联网、数字化转型相关部门负责人及业务骨干；致力于工业大数据、智能制造领域的咨询顾问、分析师与解决方案专家

课程定位与主要问题

条文和要求能读懂，但落到现场判断时缺少统一口径时，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上

核心收益

  • 现场问题更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
  • 改善动作更具体：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
  • 复盘跟进有依据：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单

课程背景与交付信息

在国家数据要素市场化改革（2020-2025）及《数据要素×三年行动计划》的宏观战略指引下，工业制造正面临以数据驱动为核心的新一轮产业革命。数据要素与工业制造的深度融合，是突破研发瓶颈、优化生产流程、创新服务模式、实现区域协同与智能化升级的关键路径。本课程旨在系统解读政策导向，剖析数据在工业全价值链中的赋能场景，为企业管理者与技术骨干提供一套从理念到实践、从战略到执行的数据应用方法论，助力企业抓住数据红利，构建核心竞争力

课酬收益

掌握政策与趋势： 深入理解国家数据要素战略在工业领域的部署与内涵，把握未来3-5年的发展机遇与方向

课程时间

2天

授课方式

理论讲解（40%）、 案例深度研讨（30%）、 小组实操演练与工作坊（20%）、 现场互动答疑（10%）。采用启发性教学，注重实战关联，提供丰富的国内外领先制造企业（如海尔、三一…

课程内容重点

01筑基固本——工业数据资产化治理与平台构建
02场景突破（上）——数据驱动研发与生产模式创新
03国家战略与产业变革双轮驱动
04数据要素市场化改革（2020-2025）核心要义解读
052 数据基础制度体系建设对工业的影响

课程大纲

时代浪潮—数据要素重塑工业竞争新格局

一、国家战略与产业变革双轮驱动
  • 数据要素市场化改革（2020-2025）核心要义解读
1.1 从土地、劳动力到数据：生产要素的历史性跃迁
1.2 数据基础制度体系建设对工业的影响
  • 《数据要素×三年行动计划》工业制造篇章精析
2.1 数据要素×工业制造的五大行动方向再审视
2.2 政策背后的产业导向与机遇空间
二、数据赋能工业的价值全景图
  • 工业数据的独特属性与分类（研发数据、生产数据、设备数据、供应链数据等）
  • 数据价值释放的四大层级：描述、诊断、预测、指导
  • 从制造到智造：数据驱动的范式转移

筑基固本—工业数据资产化治理与平台构建

一、工业数据的全生命周期治理
  • 数据资源化：多源异构数据的采集、集成与标准化
1.1 物联网（IoT）与边缘计算的数据采集技术
1.2 数据质量管控与元数据管理
  • 数据资产化：确权、评估与安全管理
2.1 工业数据资产价值评估模型初探
2.2 数据安全分级分类与隐私保护实践
二、工业数据平台的核心架构
  • 平台定位：从数据湖仓到能力中台
  • 技术选型：云边协同、时序数据库、数据编织等关键技术

场景突破（上）—数据驱动研发与生产模式创新

一、数据要素×创新研发模式
  • 基于数字孪生的仿真设计与虚拟验证
1.1 构建产品全生命周期数字孪生体
1.2 利用仿真数据加速迭代，降低试错成本
  • 数据驱动的市场需求洞察与产品定义
2.1 跨界数据融合激发创新灵感（如消费数据反馈研发）
二、数据要素×推动协同制造
  • 智能化生产与柔性供应链协同
1.1 生产计划与排程的动态优化（APS）
1.2 供应链可视化与风险预警
  • 基于工业互联网的平台化协同制造
2.1 跨企业数据共享与业务协同模式

场景突破（下）—数据赋能服务化转型与生态协同

一、数据要素×提升服务能力
  • 从卖产品到卖服务：预测性维护与远程运维
1.1 设备运行数据分析和故障预测模型
1.2 服务效率提升与客户体验优化
  • 产品即服务（PaaS）商业模式创新
2.1 基于使用数据的按效付费模式
二、数据要素×强化区域联动与智能技术开发
  • 产业集群与区域经济的数据协同
1.1 产业大脑与区域产能共享平台
  • 开发与应用新一代智能技术
2.1 工业大模型（AI for Manufacturing）的应用前景
2.2 数据与人工智能（AI）、区块链等技术的融合创新

知行合一—企业数据赋能实施路径与未来展望

一、制定企业数据战略与实施路线图
  • 现状评估：数据成熟度模型自检
  • 路径规划：从试点场景到全局推广的渐进策略
  • 组织保障与文化构建：设立数据部门，培育数据文化
二、课程总结与行动倡议
  • 核心知识点复盘
  • 面对挑战的应对思路（技术、人才、管理）
  • 开启企业数据要素×工业制造转型的第一步行动研讨

讲师介绍

孙莉莉 讲师头像

孙莉莉

财税合规与风控体系建设专家

哈佛肯尼迪商学院博士后，财税管理与内控风控专家。主导数据资产入表及萨班斯法案合规，累计为企业创造价值超2亿元。兼具国际视野与本土实战经验，深耕财税合规、内控风控、ESG及数据资产领域

金融银行政府国企制造业消费品零售互联网科技建筑工程
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课程差异说明

本课程页面围绕《数据要素×工业制造：赋能智能转型与价值创新》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