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數字化制造到智能制造

課程編號：21887

課程價格：￥35000/天

課程時長：2 天

課程人氣：1177

行業類別：不限行業     

專業類別：大數據 

授課講師：辛玉軍

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業中高層管理人員

【培訓收益】
任正非說：如果我們不想死，就要向最優秀的人和組織學習，否則怎么能先進呢？該項目可以零距離接觸，感悟其優秀文化，學習其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 一、掌控未來——工業4.0

1.1.“以史為鏡知興衰”——工業革命的歷史

1.1.1.工業1.0

1.1.2. 工業2.0

1.1.3. 工業3.0

1.1.4. 工業4.0

1.2. 工業4.0時代智能制造的成功故事

1.2.1．人人都是設計師，人人都是消費者——紅領服飾

1.2.2. 哈雷摩托——6小時交貨的個性化摩托

1.2.3. 人人都可以成為騎行專家——trek project one

1.2.4. 一個軟件公司變來的家具制造廠——尚品宅配

1.2.5. ABB——基于物聯網的服務網

1.3. 工業4.0改變企業的生存模式

二、 制造業的世界競爭

2.1. 解讀《中國制造2025》

2.2美國先進制造業國家戰略

2.3．英國的《未來制造業2050》和《高價值制造戰略》

2.4. 德國“工業4.0”國家戰略

三、《中國制造2025》系列文件解讀

3.1．《智能制造標準體系建設指南》解讀

3.2．《中國制造2025》五大工程實施指南

3.3．《中國制造2025》十大行業

3.4．《中國制造2025》重點領域技術路線解讀

四、工業4.0的十大技術支柱

4.1. 物聯網

4.1.1．智能互聯經濟

4.1.2.物聯網的概念

4.1.3. 智能互聯產品是什么？

4.1.4. 物聯網是智能制造的基石

4.2. 橫向縱向集成

4.2.1. 縱向集成

4.2.2 橫向集成

4.3.仿真模擬

4.4.自動化和機器人

4.5. 知識自動化

4.6．大數據

4.6.1. 數據時代的摩爾定律

4.6.2.數據成為最有價值的資產

4.6.3.中國大數據行業政策分析

4.7.增強現實

4.8. 增材制造——3D打印

4.9.云服務和云計算

4.10.信息安全

五、數據集成，數據驅動智能制造的大腦

5.1．構架在數據高速公路上的智能化企業

5.1.1. 橫向和縱向集成

5.1.2. 端到端的集成

5.1.3. 數據集成和數據驅動賦予企業的柔性，敏捷性和開放性

5.2.如何構建企業完備的數據基礎

5.2.1. 標準化是數據化的基礎

5.2.2. 數據化是互聯和智能的基礎

5.3. ERP/CRM/MES/PLM/SCM/CAM/CAE/仿真系統的集成和信息高速公路

5.3.1. 各大系統集成模式和實戰案例分享

5.4.數字化產品開發工具讓一切變得簡單

5.4.1．材料結構設計仿真建模

5.4.2. 電子設計仿真

5.5.產品生命周期管理

5.5.1.產品生命周期管理系統的定義

5.5.2．PLM系統給企業的產品創新提供強力支持

5.5.3．PLM是助推企業模塊式經營

5.6 模擬仿真驗證產品設計和制造工藝

5.7工業4.0時代的工業生產技術工程

5.7.1. 虛擬制造

5.7.2.運用信息技術構建精益工廠

5.7.3.人體數字建模和工位設計

5.7.4. 工業機器人作業仿真建模

5.7.5. 數字工廠和物流仿真設計

5.7.6．CAD，CAM和CNC數據鏈和價值鏈

5.8.制造執行中的數據集成和數據驅動——透明，同步

5.8.1. 先進計劃排程APS

5.8.2. 數據采集和設備集成

5.8.3. 資源管理——設備，工裝，工具，檢具等

5.8.3. 智能檢測、質量數據集成和質量管控

5.8.4. 智能倉儲、智能物流

5.8.5. 制造運營管理平臺MOM=MES/WMS/WCS/QMS

5.9. 數據驅動，工業大數據和智能化制造

5.9.1．數據驅動，大數據，大洞察，大知識，大智慧，大改進

5.9.2. 知識模型化，自動化驅動企業智能化，社會集約化

 

 六、物聯網、智能設備、智能產品是智能制造的軀體

6.1. 內嵌系統到物聯網

6.1.1. 傳感器，控制器，驅動器

6.1.2. PLC和基于計算機的控制

6.1.3. 標準化是互聯的基礎：OPC-UA，ETHER-CAT/PROFINET

6.2. 設備智能化之路

6.2.1. 智能組裝線

6.2.2. 智能加工中心

6.2.3．智能檢測設備和系統

6.2.4. 智能物流系統

6.2.5. 智能控制中心

6.3. 工業機器人和服務機器人的智能化

七、模塊化產品設計，模塊化制造，模塊化經營

7.1.工業4.0時代的產品營銷和銷售

7.1.1．個性化需求逐漸盛行

7.1.2. 對客戶場景的理解力和反應能力決定了創造市場價值能力和生存能力

7.2．平臺化，模塊化，參數化的產品個性化制化設計

7.2.1．模塊化設計

7.2.2．模塊化產品設計的戰略性收益

7.2.3．模塊產品設計方法

7.3．敏捷性和超級柔性制造的戰略選擇模塊化、參數化制造

7.3.1. 模塊化參數化制造的概念和戰略收益

7.3.2. 模塊化生產設計

7.3.4. 模塊化制造的智能設備和工裝夾具

7.3.3. 基于模塊化、參數化制造場景的智能工廠

7.4. 開發性的模塊化經營企業的戰略優勢

7.4.1. 加法和減法

7.4.2. “短板理論”失效， “長板理論”開始成立

7.4.3. 模塊化經營戰略設計

八、協同制造業務模式

8.1. 構建在數據集成和數據驅動的開放式企業，驅動協同制造浪潮

8.2. 設計協同

8.3. 制造協同

8.4. 服務協同

8.5. 生態圈——每個企業的必備的戰略思考

九、服務是一個金礦

9.1. 全生命周期的服務——先進服務概述

9.2. 制造業服務化的類型

9.2.1. 基于產品的服務

9.2.2. 基于企業專業能力的服務

9.2.3. 先進服務的特征

9.3. 先進服務交付系統設計

9.4. 服務化業務設計

9.5．先進服務化轉型中的業務流程和組織構建的縱向集成

9.6. 先進服務化轉型的流程

9.7. 制造服務化的案例

9.7.1.通用電氣運用工業互聯網的把自己的業務服務化

9.7.2.產品導轉型需求導向——阿迪達斯定制運動鞋

十、工業大數據

10.1. 工業數字化轉型

10.2. 實現工業數字化轉型的主要IT技術

10.3. 工業大數據的業務價值與應用場景

10.3.1. 產品研發

10.3.2. 供應鏈

10.3.3. 生產制造

10.3.4. 營銷與銷售

10.3.5. 售后服務

10.4. 如何推進和實施工業大數據

10.4.1. 將數據作為戰略資產進行管理

10.4.2. 打破數據壁壘，跨價值鏈分階段整合數據

10.4.3. 構建工業大數據管理與分析團隊

10.4.4. 確保數據安全和隱私

十一、企業數字化智能化轉型之路

11.1. 從業務轉型藍圖開始

11.1.1. 信息化、數字化技術賦能如何改變我們和用戶的互動關系，如何為價值鏈創造價值

11.1.2. 企業在數字化時代的生存模式

11.2. 打造數字化文化基因、人才團隊和變革動力

11.2.1 數字化企業的DNA

11.2.2. 數字化企業的人才和組織

11.2.3. 數字化轉型失敗的組織原因和文化原因工廠

11.3. 智能工廠從產品研發，工藝數字化開始

11.4. 智能工廠業務數字化

11.5. 構建自己的數字化生態圈

11.4. 新業務模式轉型

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