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当中国制造遇上工业4.0--智能化工厂

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  • 为保证课程质量,每期人数有限,需提前预约。立即报名,咨询电话:18898361497

培训对象

公司管理层、基层生产管理人员、设备、工艺、IT等企业各级管理人员

课程目标

了解企业盈利模式转型的必然性--国家大战略的解读 了解供给侧改革路在何方 了解一带一路可以带给商用汽车行业的机遇与挑战 了解精益如何结合工业4.0大布局给企业盈利带来的贡献 了解工业1.0-4.0的发展历程及关联性 了解德美中工业4.0各自不同的发展路径及优势分析 了解自动化控制在4.0时代的角色定位及创造性 了解如何在结合物联网实现自动化精益改善 了解大数据处理的价值流向 了解工业物联网技术在技术开发、计划体系、质量系统管理中的运用 了解工业4.0的硬件保 障--

费用说明

含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费

课程详细介绍
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课程背景

工业4.0是全球制造的最高标准!

在一个“智能、网络化的世界”里,物联网和服务网(the Internet of Things and Services)将渗透到所有的关键领域。智能电网将能源供应领域、可持续移动通信战略领域(智能移动、智能物流),以及医疗智能健康领域融合。在整个制造领域中,信息化、自动化、数字化贯穿整个产品生命周期、端到端工程、横向集成(协调各部门间的关系),成为工业化第四阶段的引领者,也即“工业4.0”。

十五年的互联网大趋势,传播娱乐领域已经收官,零售领域大局已定,金融领域已到中盘,而影响最大、最全面改变人类生活面貌的基础生产领域,正因为工业4.0的到来,而进入序盘。

这种裂变,已经在美国、德国出现!这不是简单的物联网,不是常见的自动化,不是我们曾经以为的种种模式。在美国,它是工业互联网——Google不断将制造业企业收购至麾下,开始进军机器人领域,研发自动驾驶汽车;Amazon进入手机终端业务,开始实施无人驾驶飞机配送商品……美国互联网巨头正在通过大数据、云计算等手段从“信息”领域加速进入“物理”业务领域;在德国,它是工业4.0——用“信息物理系统”升级“智能工厂”中的“生产设备”,生产设备因信息物理系统而获得智能,使工厂成为一个实现自律分散型系统的“智能工厂”,实现内外服务的网络化,向着互联工厂的趋势发展。

在工业4.0风靡全球、全球产业结构跌宕巨变的当口,中国又将作何选择?从习李背书站台,到工信部抓紧推动“中国制造2025”,中国已不容选择地跻身这一改革。如果说德国的工业4.0是德国在面对美国信息产业和中国制造成本侵袭下重建产业优势的战略选择,那么“中国制造2025”,则代表了中国在有制造大国向制造强国转型过程中的顶层设计和路径选择。因此,国内企业家们此时必须审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进,紧紧抓住和用好新一轮工业革命的历史机遇,不能等待、不能观望、不能懈怠,抓紧时间行动起来。

这一次,你不容错过!!!! 


课程大纲

第 一部分:企业盈利模式


企业盈利模式的必然转型

供给侧改革与互联网技术共同应对企业盈利模式转型

企业供给侧改革的核心-速度与成本

从精益思想的5大原则开始,企业盈利现状全貌的分析

第二部分:工业4.0时代的到来

当精益管理遇上工业4.0时代(智能制造)

智能制造的“智”与“能”解析

工业时代的变迁(1.0-4.0时代)

德美PK--工业4.0 vs 工业互联网

中国制造2025的路径图及优势分析

工业4.0三大标志性技术--物联网、云计算、大数据带来的变革契机

诠释工业4.0的意义以及自动化设备的角色定位(视频分享)

工业4.0全景图

我们离工业4.0还有多远(中国企业软硬件的壁垒)

大数据处理的价值流

工业物联网解决方案案例分享

第三部分:工业物联网如何造就智能化工厂的“能”

工业物联网对智能工厂的本质--物理信息系统CPS

物理信息系统的功能性介绍(视频分享)

CPS的重大应用--DCS(分布式控制)与MDC(元数据收集)

工业4.0的全球发展状态--从DCS说到MDC

DCS在智能工厂的主要贡献及现实应用(国内主要工业4.0研究机构的目前选择)

智能工厂的绝 对基础--MDC(元数据收集)

MDC在未来新工厂规划中的应用以及注意事项(网络技术的选择)

MDC在旧有设备中应用的难点及现有解决方案(黑盒技术与3D视像技术介绍)

国内工厂目前无法跨越的DCS&MDC技术壁垒(影响工业4.0时代推进的主要壁垒)

大数据及云计算技术在智能工厂应用中的重难点解析(结合电信行业的方向性介绍)

第四部分:4.0时代智能工厂实现的基础---MES制造执行系统

智能工业、工厂、车间三框架下的IT系统架构

MES制造执行系统在企业级IT架构中的重要位置与作用

MES的功能选择及企业匹配性

MES的软硬件环境准备(国内外相关支持产品介绍)

MES的模块功能性介绍(国内优质模块软件介绍)

MES的拓展功能及与ERP等系统的对接

MES系统实施阶段的重难点分析

数据自动收集、上传、处理等功能的实现--MES在企业应用成功的关键

第五部分:工业4.0三大技术在智能工厂中的应用(结合企业盈利模式的转型)

市场信息与工厂信息交互系统(电器、食品行业案例分享)

设计信息与工厂信息实时交互(机械装备行业案例分享)

如何在推动生产模式下安排生产计划(工程机械行业案例分享)

如何实现外部与内部物料管理

如何更好的实现拉动系统(汽车行业案例分享)

如何运用于质量系统控制

 --离散型制造业(汽车行业在线检测与3D视像技术结合案例分享)

 --流程型制造业(药品行业防错技术与物联网结合案例分享)

 --项目型制造业(工程机械在线质量追溯与MDC的结合案例分享)

第六部分:工业4.0实现的必要条件--自动化设备的管理及维修

工业4.0时代的设备人员定位

OEE实时系统--设备管理的数据基础

TPM遇上物联网

功能强大的设备维修平台(装备行业案例分享)

 --设备的报修流程及形式

 --维修响应控制

 --维修标准化及维修数据共享

 --自动化控制时间一键换模

讨论:学员结合自身公司目前状态的规划性及实战问题解决的讨论


讲师介绍


刘老师(Jon Liu)

顾问资历

·精益企业高级咨询师、工业4.0实战专家、EMBA

·已在数十家企业内成功策划和推行精益及工业物联网系统改善活动

·曾任职于通用汽车生产经理;同时作为精益顾问主导推行供应商精益改善

·曾任职于世界500强汽车零部件公司DELPHI精益供应商高级经理

·曾负责英国诺冠气动公司在华制造基地的筹建工作并完成产品线建立及量产

·分别在美国通用汽车总部、韩国大宇、德国等地有过国外培训及工作的经历

擅长领域

精于运用精益理念与工具,并将二者有机的融合 ;擅长于企业制造及服务流程的改善和提效,包括从接订单到递交产品或服务的全流程价值分析改进。

曾帮助多个不同行业的企业建立供应商管理系统,在战略供应商合作领域有独特的拓展模式,擅于各种定制化供应商管理体系。

善于在实战中培养企业内部的人才。多年协助企业推行精益改善的经验,熟知企业内推行改善的流程和面对的风险,善于通过系统的方法,帮助企业实现绩效的改善,并培养人才,授人以渔,建立企业自己的持续改善体系。

教授课程

熟练掌握精益管理和供应商管理全系列的课程,以及精益销售,服务流程改善等。精益生产方面包括:精益导入,精益自动化改善、当中国制造遇上工业4.0,VSM价值流分析,精益物流,快速换型,防错技术等;供应商管理与质量管理方面包括:TQM、供应商管理系统,五大工具类,质量问题汇报及解决思路等 ;项目管理类:项目决策管理

授课风格通俗易懂,逻辑清晰,风趣生动,实战性强,善于解答学员提问同时主动在内训中运用现场实例,深受学员好评。

曾服务过企业

汽车零部件:联合电子,天合汽车,江阴模塑,广汽本田、东风商用车、太仓科洛普汽车线束,小糸车灯,福耀玻璃,厦门海拉汽车电子,宝马汽车弹簧,宁波托普,万向集团等

电子电器行业:联想集团,松下环境系统、诺基亚、美的、格力空调、海尔集团、常州安费诺,镇江阿雷蒙,昆山隆昌,台松电子,南京胡连电子等

机械制造业:蒂森克努伯电梯,西门子,中铁建,东方电气、中材风力,康士伯船舶,维用精密铸造,海太精密仪器等

其他:PPG,壳牌,伊利集团、玛氏食品,卡夫,永乐普利茅斯,南方电网,诺和诺德制药等

实战绩效

曾在某汽车零部件公司负责生产线智能物联网改造,成功在区域内实现软件系统与精益管理的整合升级并完成硬件基础数据的对接工作,实现智能生产的框架工作。

在西门子集团下属机械加工企业推广生产信息化系统优化项目,完善并规划生产计划体系、完成铸造生产线的改造及全工艺产线平衡,实现库存降低50%以上、人均效率提升45%的目标。

全面负责蒂森克努伯电梯中山公司的精益生产咨询辅导工作,成功帮助其构建精益生产体系,直接降低在线库存60%以上,生产线效率提升超30%,缩短制造周期近70%(整个项目结合了供应商拉动系统、内部零件流拉动、智能排产、智能物流、设备实时在线监控等 )

曾经与系统服务商软通动力合作帮助武汉神龙汽车建立零件流信息管理系统(涵盖整个供应链的物流与计划流体系)

在太仓科洛普汽车线束推行拉动生产,库存金额降低30%同时节约场地三分之一用于新产线布局

在苏州特雷卡推行快速换模换线项目,将产品的转换时间从60分钟降低到25分钟

在万向钱江公司推行质量持续项目,帮助其构建和完善质量流程控制体系。带领2个项目组对其工厂大部分质量关键点采用防错技术,有效去除人为因素的失效,减少检查工位,节约了人力资源同时缩短了制造周期。8个月内将一 次通过率从78%提高至95%以上,降低质量成本率近15个百分点。


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