一、课程背景：

数字化赋能制造企业打通所有业务环节，营销、研发、供应链、工艺、制造、服务可以基于数据平台和业务平台，以客户体验价值和商业价值为中心，高效协同，精准运营，快速迭代创新，高质量快速决策提升企业的响应速度和适应能力。

数字化显著提升企业的降本增效的能力：

1、 先进生产排程大幅提升制造资源的使用效率，提升订单准时交货能力，缩短交货期，降低库存。

2、 基于平台化、模块化、参数化产品设计和制造能力，把个性化定制和工业规模化生产高效协同起来，提升供应链、制造和服务的效能，降低成本。

3、 基于AI和数字技术，显著提升产品质量控制能力、质量改善能力，提升企业的产品口碑，降低质量成本。

4、 运用数字化孪生技术，融合精益生产管理，进行工厂布局规划，厂房建设和改造，大幅减少工厂的空间、物流、资产、能源效率，显著提效降本。

5、 运用物联网，设备联网等技术，对设备进行实时监控，预测性维修，显著提升设备全生命周期的效能、制造体系的稳定性和效能，显著降低制造成本。

6、 AI和大数据运用于物料和供应链规划和运营优化，显著降低仓储和物流成本。

二、培训收益：

1、 让工厂各层管理者和关键员工，建立数字化转型赋能工厂降本增效的认知，打造数字化制造意识；

2、 系统的理论，丰富详实的案例，开拓学员的数字化降本增效的思路和建立变革的信心；

3、 讲师丰富的项目经验，赋能学员学习和掌握数字化降本增效项目规划、项目变革管理，团队和人才管理，组织和流程变革管理等方面的技能，讲师也可以提供精深实战的指导。

三、培训对象：

l 制造企业总经理、高层管理者；

l 工厂厂长和各部门管理者、企业进行数字化和精益化转型变革的员工；

l 企业所有业务部门的管理者和核心员工。

四、培训大纲

1 制造业数字化转型如何赋能企业降本增效概述

1.1 数字化时代的成本和效率的内涵和外延

1.2 企业数字化技术赋能企业降本增效的六大维度

1.3 他山之石：三一重工数字化智能化转型升级助力企业降本增效，创业行业周期

1.4 他山之石：华兴光电数字化智能化转型实现有形效益1.67亿

2 数字化技术如何赋能大规模个性化定制业务模式转型的车企降本增效

2.1 大规模个性化定制业务模式的成本困境分析

2.2 平台化、模块化、参数化产品战略如何化解个性化定制业务模式的成本困境

2.3 模块化、参数化、智能化柔性制造如何助力个性化定制业务的制造成本困境

2.4 先进生产排产、排程助力个性化定制制造中人机料法环测的精准高效运行

2.5 数字化供应链协同系统和数字化、智能化仓储物流系统助力个性化定制的物料的精准性、及时性和高效流转。

3 研发、工艺、制造、供应链、服务和质量一体化高效数字化业务协同平台赋能制造业提质增效、降本减存

3.1 MBSE体系和设计、工艺、制造协同平台

3.2 设计、工艺、制造协同平台和集成产品开发体系

3.3 设计、工艺、制造协同平台与DFX（易制造设计，易装配设计，易自动化制造设计、设计易采购设计、以服务设计、易检测设计）

3.4 设计、工艺、制造、服务协同平台驱动产品创新和管理创新

4 机联网（物联网）、大数据和人工智能赋能设备和工装、工具的预测性，实现制造运营的稳定高效，降低制造成本

4.1 设备联网和设备监控

4.2 设备运行和故障大数据

4.3 设备实效机理模型和设备实效数据模型

4.4 设备运行参数体系监控和设备故障预测模型

4.5 设备专家资源构建

4.6 设备数据模型建立和设备数据治理

4.7 案例：设备预测性维护显著降低制造成本

5 运用数字化孪生技术，融合精益生产管理，进行工厂布局规划，厂房建设和改造，大幅减少工厂的空间、物流、资产、能源效率，显著提效降本。

5.1 BIM模型、产线模型，设备模型、物料模型、工装工具载具模型与数字孪生

5.2 精益化思想和数字孪生赋能工厂做**精益、**高效、**具有适应能力的工厂布局

5.3 基于合理的布局建设高效绿色的工厂

5.4 基于数字孪生和精益思想显著降本增效案例分享

6 基于AI和数字技术，显著提升产品质量控制能力、质量改善能力，提升企业的产品口碑，降低质量成本。

6.1 质量检测设备数字化、智能化和网络化

6.2 质量数据标准

6.3 质量数据平台

6.4 质量大数据和AI赋能企业高效构建和优化产品实效知识库

6.5 营销、设计、工艺、制造、质量、服务质量数据闭环构建产品质量闭环，制造数据闭环，项目数据闭环

6.6 质量数字化管理增效降本案例

7 如何打造高素质数字化员工和数字化组织助力企业降本减存、提质增效

7.1 数字化制造员工能力模型探讨

7.2 核心业务精英员工队伍数字化能力建设策略

7.3 制造业数字化组织模式研讨

7.4 数字化制造管理创新和流程创新：业务逻辑和技术逻辑建模驱动数据流自动化、作业流自动化和业务流自动化。

7.5 数字化技术赋能业务流程的简化、优化和自动化

7.6 去中心化、赋能化、网络化组织如何助力制造企业降本增效

8 AIOT和大数据运用于物料和供应链规划和运营优化，显著降低仓储和物流成本。

8.1 仓储物流中的物联网技术应用

8.2 大数据供应链需求管理

8.3 大数据供应链规划

8.4 大数据供应链优化

8.5 打造一体化供应链数字化协同平台、建立数字化协同供应链

8.6 案例：苹果基于数据平台的供应链需求管理、作业管理、质量管理和产品创新管理

9 数据驱动、数据智能助力管理者快速高质量决策增加企业的适应性和敏捷性

9.1 数据治理体系和数据标准体系

9.2 数据湖技术简介

9.3 数据模型库和机理模型库

9.4 基于业务场景、角色构建简洁易用业务应用（APPS）

9.5 基于业务洞察和实时的业务数据赋能员工高速做出高质量的决策

9.6 数据赋能跨部门、快组织、跨企业高效高质量协作实现增效降本

9.7 数据驱动企业降本增效案例