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张志滨

数智化转型时代的管理思维

张志滨 / 大客户关系维护的实战讲师

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课程大纲

【课程背景】

新冠疫情下,加速了传统企业的低迷,⽽那些较早进⾏数字化累积的企业,率先进⾏了组织的创新,在这场转变中,这些企业利⽤⾃身的数字化优势,灵活应对客户需求,及时⽌损,甚⾄发展了业务新⽅向。当然也带来了很多新兴的问题,

数智化制造转型不是一个单纯的技术概念,数智化转型也推动管理变革,而是战略、技术,业务模式、产品与服务、组织与人才,人乃至企业文化等一系列全要素、全产业链,全数据链的全面协同转型。

数字化、智能化不仅对生产线、工厂的改造,也是对管理流程、工艺流程的改造,更是对管理模式、领导者观念的升级改造。

生产制造企业,在向智能制造、工业互联网商业模式转型中,都需要对哪些传统管理思维、管理方式进行更新突破?

随着新型业务形态的出现,柔性组织形态的出现,管理模式应该进行怎样的适应调整?

当企业的业务模式、生产模式、运营模式正在实现数智化转型时,组织文化、组织权责、管控模式和技术手段、组织发展、人才和领导力该如何实现转换?

数智化转型每个企业都有非常个性化的需求,不能**模仿取胜的,而是**自身迭代进化取胜,管理者从“要答案”的思维习惯,到“无人区”的积极勤奋、深底思考习惯。这也是数智化时代对管理者**大的挑战之一,如何建构数字化时代的领导力,学会给个体赋能,保持组织活力?

如何**灵活、敏捷的战略,适应内外环境的变化,去快速应对业务变向、转型升级?

如何在信息四通八达、市场瞬息万变的环境中,激发组织的活力、激发员工生命活力?

本课程为目标企业量身定做,将采用案例研讨加共创的方式,**系统性思考,引导参训者回答以上问题,帮助企业的管理层更好、更快的适应数字时代的组织变革、领导力。

课程结束后,我们也将针对客户特定需求、特定问题,进行定制化的辅导,帮助企业找出数字化管理的关键发展目标、以及后续的行动计划,帮助学员快速掌握应用技能。

【课程收益】

阐明数字化、智能化从认知到实践的过程,找准系统科学的战略转型路径

生产制造型企业数字化、智能化转型必备的六大管理观念

组织管理与领导力升级,了解数智能化时代人才的全方位培养,

组织管理与领导力升级,了解数字化时代的组织特点、管理特点

学习数字化时代的管理新方法、新科技手段,学习先进企业的成功案例

学会如何成为赋能领导,成为一个有影响力、有魅力的变革促动者

【课程特色】: **新行业案例剖析  理论落地  行动工具并行  团队共创 高频互动

【课程对象】高级经理人、运营管理人员、技术研发管理、项目管理人员

【课程时间】1天

【课程大纲】

数智化战略和业务模式引发的变化

国家智能制造的战略

大国博弈、科技竞争与中国制造的战略地位

生产制造型企业数字化升级的脉络和条件

国内外制造业数字化转型的现状及发展趋势

数智化转型带来的管理思维变化

转变什么:转型的维度

业务模式:从“产品中心”向“客户中心”转变

技术范式:从“人智驱动”向“数智驱动”转变

组织模式:从“传统组织”向“柔性组织”转变

文化意识:从“执行文化”向“人本文化”转变

怎么转变:转型的脚步

战略引领,顶层挂帅

“一把手”工程

顶层设计: 供给侧革命 需求侧管理

建设面向未来的生态平台企业

标准先行,分布实施

数智化转型可以分为外生数字化和内生数字化

严格按照国家两化融合标准、行业规范

“机器换人”的技术标准

数字思维,持续改进

“数字换脑”的私人订制

单点应用

局部优化

体系融合

向数智化转型的的行业借鉴

国内外制造业数智化转型的管理实践

案例:西门子、达索集团、南京钢铁的数智化转型

数智化转型中需要改变的管理思维

业务经营观念

重新认识业务环境,汽车营销模式、竞争者、客户需求的升级

安全生产、品质稳定是底线,经济性是目标,经济性比技术性更重要

企业对数智化转型的个性化需求,满足小批量定制生产

思考:数智化转型成功的企业,为什么会发生在相对落后的产业?

案例:娃哈哈下沙工业园与美的数字工厂思路对比

案例:宝钢的冷轧产量为何从650万吨降到220万吨

讨论:在哪些环节进行数字化、智能化投入,能带来哪些经济效益?

系统进化观念:

数智能化转型依赖于系统的持续改进,首重质量稳定性,而不是速度和规模

系统构成:起点、终点、功能架构模块、指标系统

工程改进特性:迭代逻辑、闭环反馈、数据优化、稳定机制、自适应学习

思考:为什么数字化工厂改建的少,新建的多?

讨论:我们企业还需要哪些生产环节进行数字化、智能化改造升级?

数据资产观念

数据是信息化的副产品,成为一种全新的生产要素,数智化转型是对这种新的生产要素的开发建设模式。

2020年4月9日,《**国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》颁发,其中明确定义了,数据成为一种新的生产要素。

并非一切都可以数字化,业务的数字化,数字的业务化

生产线改进,需要应用数字化思维准确识别制造工艺的真实环境需求

案例1:工业软件用的不好、模型精度不高,数据不准,是数据的问题,还是模型的问题?  

案例2: 热处理车间生产设备型号种类多样,货物数据存在“信息孤岛”问题?

讨论:如何从数据分析看到趋势变化,如何基于大数据进行智能化经营决策?

项目协同思维

数智化转型涉及到多方面协同配合,生产、工艺、软件、硬件、质量等

在分工、标准化、协作配合中,必然有观念冲突、文化冲突、利益冲突

案例:如何保证从主机厂到一级配套、二级配套企业之间的物流、信息流、资金流的高效敏捷协同?

讨论:如何融合各方理解上的差异,产生一致的行动?

讨论:我们应该如何形成协同的机制、协同的文化,可以提升效率,降低成本?

技术思维转变

数字化、智能化的核心,是**技术重塑组织关系和生产关系,和信息化相比,不仅仅是提高效率,而是改变业务逻辑。

从传统仿真、CPS、PLM到数字孪生的数字化技术价值区分

重新认识各种技术应用的体系性,从精益生产流程思维到监控意外的场景处理

技术向技术靠近一步。“操作人员科技化,科技人员近场化”。

IT技术人员往往对安全、稳定性的认识不足;另一方面,工业专家对IT技术面临的复杂性认识不足。

案例:工业专家提出自己的想法时,往往用一些模糊的概念,需要IT人士转化成明确、可计算的东西。工业专家往往说不清会有哪些异常、异常如何识别、异常如何处理等。有经验的IT专家会追问这些逻辑,导致工业专家不胜其烦;缺乏经验的IT人员追问得不深,但**终往往会在应用中出现麻烦,又会引发新的矛盾。

案例:焊接机器人不同品牌之间的协议对接困难,焊机无法联网。如何解决?

讨论:我们企业还需要哪些生产环节进行数字化、智能化升级?

向下赋能思维

数字化技术重塑生产关系,生产关系中的人必须也进行思维转型

数字时代,知识的“封装”和“调用”降低人的学习成本,使得个人被充分赋能,个体协作成为关键

人 AI生产时代,生产设备更多由人工智能系统管理,人要管理更多的非常规性、不确定性

员工的价值在于创造,而不是服从;**协作,而不是分工获得高效益

领导者不仅需要了解企业管理,懂技术实现、懂生产运营,还要懂得激发员工士气、鼓励团队协同

案例:黑湖科技 对一线员工的赋能

讨论:我们的企业未来需要什么的领导者、什么样的一些员工?

行动落地

结合本企业、本行业的实务探讨

培训总结

成果分享与行动计划

工具:行动计划表、培训评估表

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