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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。
1. 必然——數字化轉型是制造企業唯一出路
1.1. 數字化轉型為企業帶來的六大競爭力
1.1.1. 構建以客戶為中心的更好的客戶體驗,得到更多,更忠心的客戶
1.1.2. 鏈接科技創新和客戶體驗,進行快速產品創新
1.1.3. 精準的運營,得到速度,敏捷,柔性,質量和成本的競爭優勢
1.1.4. 基于“長板哲學”快速構建良好生態
1.1.5. 服務創新,基于結果和體驗的服務延伸,創造更大的價值,進而推進商業模式的創新。
1.1.6. 充分發揮人的創造性、工匠精神實現人生價值,進而可以充分挖掘和吸引優秀的人才。
1.2. 顛覆式、破壞式創新改造制造業版圖,
1.3. 躲避不了顛覆:不是在顛覆別人的路上,就是在被顛覆的路上
1.4. 什么阻礙了的企業數字化轉型
2. 數字化企業的組織、流程、目標和考核管理變革有哪些挑戰?
2.1. 組織賦能,個體創新時代需要專家型人才
2.2. 高效協同型組織——破除部門的“墻”
2.3. 敏捷型組織——數字化時代的組織架構
2.3.1. 高層洞察趨勢,構建平臺和組織能力,
2.3.2. 專家和中層成為業務中臺的專家資源,
2.3.3. 敏捷型業務小團隊快速應變,快速調整適應技術和業務的快速變化
2.4. 數字化時代需要的人才能力
2.4.1. 數字化意識能力
2.4.2. 數字化領導力
2.4.3. 數學能力
2.4.4. 溝通和合作能力
2.5. 數字化時代的團隊文化——快速行動,勇于試錯的企業文化
3. 數字化的領導力
3.1. 數字化領導力是企業數字化轉型的靈魂
3.2. 數字化時代,領導者面臨的挑戰
3.3. 數字化領導力的定義
3.4. 數字化領導力的評估
3.5. 數字化領導力的培養
3.6. 成為數字化時代的合格領導者
4. 物聯網、大數據、人工智能、5G等前沿技術在制造業中的應用及對經營管理工作的新要求
4.1. 5G+物聯網喚醒萬物,泛在連接,互操作,云邊互動帶來平臺化管理。
4.2. 工業大數據,AI3.0+工業,帶來數據+知識驅動。
4.3. 智能制造和智能產品,實現數據的感知、采集加工、服務。
4.4. 工業軟件,大數據和云計算,AR/VR,微服務賦予的實時全面無縫,簡單,易用知識泛在化,同步化;
4.5. 數字化技術讓客戶、技術、企業和生態圈的資源高效協同,精準運作,實現產品和業務模式的快速迭代和創新。
4.6. 精準的數字化感知,深刻客戶“痛點”洞察。
4.7. 平臺化、模塊化、參數化的個性化定制產品和服務。
4.8. 實時互聯、遠程運維、預測性維護、精準服務,垂直滲透,高粘性客戶。
4.9. 基于MBD的研發、工藝、制造、采購、服務一體化的數據驅動高效精準的運營。
4.10. 數據驅動的高柔性自動化加工、組裝、檢測產線。
4.11. 數據驅動的精準內部和外部物流。
4.12. 數字孿生和聯合仿真,虛實同步,無限試錯,以虛優實。
4.13. 泛在互聯、數據驅動、知識快速富集并模型化軟件化復用化、快速迭代進化、創新無限。
5. 數字化技術為制造業帶來哪些商機——價值點發掘
5.1. 以用戶為中心,以數字化技術賦能為翅膀,以創造價值為目標重塑商業模式和企業生態圈。
5.2. 前瞻性的理解和認知數字化時代的人文、社會、經濟、政治、職業和家庭,引領我們快速轉型。
5.3. 以數字化時代的三大價值觀看數字化社會商機無限
5.4. 結果導向型經濟——成全別人,成就自我。
5.5. 跨界合作,生態式生存——分享就是收獲,選擇就是進步。
5.6. 體驗導向型經濟——用戶思維,基于場景體驗的技術和商業創新。
5.7. 敏捷高效精準柔性化運營帶來的成本、質量、安全價值機會盤點。
5.8. 數據和知識驅動的質量管理體系帶來的價值。
6. 基于數據和模型的運營仿真
6.1. 工廠建模
6.1.1. 產品工藝建模
6.1.2. 制造資源建模
6.1.3. 物流倉儲建模
6.1.4. 供應鏈建模
6.1.5. 生產策略建模
6.1.6. 企業運營仿真
7. 數據流自動化驅動流程自動化
7.1. 數據治理3.0——業務驅動型數據治理
7.2. 業務和技術邏輯模型化、軟件花——潛在知識顯在化,顯在知識邏輯化,邏輯知識軟件化
7.3. RPA軟件介紹
8. 數據運營
8.1. 從BI到數據運營
8.2. 業務數字化
8.3. 數據資產化
8.4. 資產服務化
8.5. 服務交付價值
8.6. 數據中臺和業務中臺
9. 企業數字化成熟度評估
9.1. 產品數據(工藝數據)管理現狀評估——CAD/CAE/PDM/PLM/ERP/MES等系統和管理現狀。
9.2. 工廠業務系統管理現狀評估——CRM/ERP/MES/SCM/WMS等系統和管理現狀評估。
9.3. 質量管理現狀評估——PDM/QMS/SCM/MRO等系統中質量管理部分和實際質量管理現狀評估。
9.4. 企業數據集成應用成熟度評估。
9.5. 工廠設備自動化水平評估。
9.6. 工廠智能制造人才隊伍現狀評估。
10. 數字化轉型愿景規劃——數字化智能工廠建設藍圖
10.1. 數字化、網絡化和智能化技術賦能,企業未來業務模式和制造運營模式設計
10.2. 業務流程和組織模式規劃
10.3. ERP/PLM/MES/SCM/WMS/QMS/CRM數據(信息)數據高速公路規劃(數據集成和數據驅動模式)
10.4. 基于MBD的產品制造信息(PMI)管理模式規劃——工藝管理規劃
10.5. 數據驅動的高柔性精準高效自動化產線,測試線規劃
10.6. 廠內物流規劃——物料的收、存、發、流轉中的數據流和物流設計規劃,設備設施規劃。
10.7. 數據和知識驅動設備和工裝管理模式規劃
10.8. 能源動力工程規劃
10.9. 廠房規劃
11. 數字化轉型實施路線圖和項目節奏
11.1. 關鍵差距和項目實施障礙和風險評估
11.2. 克服障礙的行動,及其時間和資源計劃
11.3. 智能制造技術路線圖
11.4. 項目群(PMO)管理模式
11.5. 項目優先級評估
11.6. 子項目計劃
總體項目計劃和技術風險管理
【教育及資格認證】:
智能制造、企業信息化、工廠數字、自動化專家,高德拉特組織認證TOC專家(TOCE),TOC應用專家TOCAE,管理學碩士,工學學士。Celemi認證講師。20年企業管理咨詢,數字化、信息化咨詢實施。工信部數字化賦能中心首席專家。
北京科技大學管理學碩士。天津大學管理學學士。
【咨詢案例】:
北方華創ERP/PLM/CRM/OA集成實施總顧問和項目監理。5個月四個系統集成實施成功上線。
主持鐵科院產業化基地機電板塊智能制造整體規劃咨詢和落地實施。工廠依照工業4.0的標準規劃建設,梳理183種產品的產業化基礎,構建產品數字化,工藝數字化,業務流程數字化;
主持設計了3條智能自動化無人產線,2條精益智能產線,設計數字化車間,數字化工廠;主持ERP/PLM/MES/QMS/WMS/WCS/SCM/CAE/CAD/CAM等集成系統和工具,并基于此構建數字化的業務模式。
中國中車眉山車輛有限公司,整個工廠的異常管理系統的規劃實施。
其他客戶:海爾電器,顧家家居,固锝電子,海普制蓋,TCL金能電池,百圓褲業,京城控股,南車眉山車輛有限公司,時代新材股份有限公司,維訊電路板(蘇州)有限公司,海信冰箱(成都)有限公司。
【特長和簡歷】:
辛玉軍尤其擅長企業數字化、智能化轉型規劃和落地;工廠信息化、數字化咨詢;智能工廠,智能車間,智能產線的規劃和實施。
北京大學、清華大學、上海交通大學、浙江大學、四川電子科技大學總裁班客座教授。
辛玉軍從事企業管理咨詢行業19年,其中10年是從事企業智能化、數字化、信息化管理咨詢,和西門子,達索,英杜睿,科德寶宜合、PLM,MES,APS,CAM等軟件公司合作服務眾多制造業跨國公司以及中車,海信,航天科工等大型國有企業。
辛玉軍是國內唯一一批受訓于高德拉特咨詢機構的TOC專家。擅長把TOC應用于經營規劃,財務管理,生產計劃,物流配銷,項目管理,戰略規劃等整個公司經營管理。其中辛玉軍對TOC思維流程方法論的應用尤為熟練,可以讓復雜問題簡單化,快速掌握事件的本質。
辛玉軍和工業4.0的主要推動者達索、西門子、SAP、博世、倍福自動化、ABB等企業有著深入的業務合作,多次到德國參觀考察工業4.0的實踐,和德國工業4.0的研究界和實踐者進行理論探討。并撰寫了《工業4.0實踐精要》一書,由機械工業出版社出版。
【主要課程】:
《大數據時代的制造業》
《數字化制造到智能制造》
《數字經濟時代的制造業轉型》
《工業物聯網實戰工業互聯網精要》
《精準的運營—大數據技術供應鏈需求管理》
《制造業數字化轉型工作坊》
《數字經濟和產業數字化轉型》
《數字化和智能化改造促進企業高質量發展專題培訓》
《數字化引領商業變革:德國工業4.0與中國制造2025》
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課程背景: 海爾、美的、格力、格蘭仕、容聲、小米等制造業企業都積極的布局電商。隨著移動互聯網與線上營銷技術的發展,制造業營銷電商化、在線化是一個必然的趨勢。如果一個制造業的營銷體系中沒有線上運營部分,就好像我們的生活缺少了水和電一樣,非常可怕。所以制造業網站、天貓、美團、京東等電商平臺已經成為每個制造業產品銷售的必然渠道。如何做好制造業電商平臺,如何..
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第一單元:制造業發展現狀與趨勢Ø傳統制造業的現狀Ø傳統制造業的發展趨勢Ø全球新增商業價值Ø傳統制造業過渡至新商業模式的痛點第二單元:物聯網的商業價值Ø物聯網發展前景Ø物聯網云服務概述 Ø物聯網云服務的應用與落地 第..
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