课程背景

全球制造业的深刻变革和数字化转型的趋势。近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，传统制造业正面临着一场前所未有的转型升级。智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正逐渐成为制造业发展的新趋势。

1. 制造业转型升级的需求：随着全球竞争的加剧和消费者需求的多样化，制造业需要不断提高生产效率、降低成本、优化供应链管理等方面的能力。智能制造数字化转型**引入先进的信息技术和智能化设备，可以帮助制造业实现这些目标，提高企业的竞争力。

2. 技术创新的推动：人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，为制造业的数字化转型提供了强大的技术支持。这些技术可以实现对生产过程的实时监控、智能分析和优化，提高生产效率和产品质量。

3. 市场需求的变化：随着消费者对产品个性化、定制化的需求不断增加，制造业需要更加灵活、快速地响应市场需求。智能制造数字化转型可以**数据分析和预测，帮助企业更好地理解市场需求，实现精准生产和定制化服务。

培训学员对象

企业高管和决策者、IT、生产、采购、品质、设备、自动化、技术、工艺工程师和技术人员等供应链管理人员，这些学员**学习和掌握智能制造数字化转型的知识和技能，将为企业和社会的数字化转型提供有力的支持。

课程特色

1. 多学科交叉融合：智能制造本身就是一个涉及机械工程、计算机科学、自动化技术、电子信息等多个学科的交叉领域。在数字化转型的过程中，这些学科的知识和技术会进一步融合，形成独特的课程特色。

2. 强调实践应用：智能制造数字化转型的课程不仅注重理论知识的传授，更强调实践应用能力的培养。**案例分析、实验操作、项目实践等方式，学员可以亲身体验数字化转型的实际过程，掌握实际操作技能。

3. 紧跟技术发展趋势：智能制造数字化转型的课程会及时跟踪和引入**新的技术发展趋势，如人工智能、物联网、大数据等。这些先进技术将为学员提供更广阔的视野和更深入的理解，帮助他们更好地适应未来制造业的发展。

4. 注重国际视野：智能制造数字化转型是一个具有国际化背景的领域。课程会引入国际先进理念和实践案例，培养学员的国际视野和跨文化交流能力，为他们在全球范围内开展智能制造数字化转型工作打下基础。

5. 创新教学方法：智能制造数字化转型的课程会采用多种创新教学方法，如在线学习、翻转课堂、小组讨论等。这些方法旨在激发学员的学习兴趣和主动性，提高教学效果和学习体验。

四、课程收益

1. 提升生产效率与竞争力：**数字化转型，企业可以实现对生产过程的实时监控和智能优化，从而提高生产效率，降低成本。这将直接增强企业的市场竞争力，使其在行业中占据更有利的位置。

2. 增强产品质量与一致性：数字化转型可以利用大数据和人工智能技术对生产数据进行深度分析，从而精准控制产品质量，提高产品的一致性和可靠性。这将有助于提升企业的品牌形象和客户满意度。

3. 实现生产灵活性与快速响应：数字化转型可以使企业更加灵活地调整生产计划，快速响应市场需求。这将有助于企业抓住市场机遇，实现可持续发展。

4. 降低生产成本与能源消耗：**数字化转型，企业可以实现对生产资源的优化配置，降低生产成本和能源消耗。这将有助于企业实现绿色发展，降低对环境的影响。

5. 提升员工工作环境与安全性：数字化转型可以引入自动化和智能化设备，减轻员工的劳动强度，改善工作环境。同时，**实时监控和预警系统，还可以提高生产安全性，保障员工的生命安全。

五、课纲说明

以下课程内容为《数字化产线智能控制转型》的标准课纲，根据客户的培训需求和实际情况，可作出相应的调整。

六、培训时间：1天（6小时/天）

七、课程大纲

**讲：数字化是什么？

1.如何理解数字化

2.数字化转型是什么

3.信息化与数字化的区别

4.如何进行数字化

1）业务流程梳理

2）业务流程纵向中 问题控制

3）业务流程横向中 问题控制

4）业务实际问题中 分段控制

5）业务流程进行稽核控制

6）业务流程 优化

7）业务流程数据收集录入控制

8）数据控制卡→养成数据化思维

9）业务流程数据 集成设定（指标管理数据）

10）业务数字化系统 底层逻辑设定（IPO）

11）业务数字化系统

12）数据共享 敏捷对应

第二讲：数字化数据分析法？

1.层别法

用途：对收集到的数据进行分类，根据业务需求来分析

应用场景：时间别实际产量水准，不良类型占比等

2.检查表

用途：为了稳定日常工作，以及某个特定的目的来调查状态

应用场景：某个产品各种缺陷数据收集核算占比，作业前准备工作的点检等

3.柏拉图

用途：把损失成本等现象或原因来划分，按顺序排列，以柱表的形式表现的图，看出排序情况

应用场景：各种不良项目占总不良比重，并排序出来；

4.鱼骨图

用途：分析结果与原因之间的关系

应用场景：如异常产生，对人机料法环各要素进行分析，把造成各种原因找出来

5.散布图

用途：分析成对或两组数据之间的关系，看看2类特性之间关联

应用场景：铁板加厚与强度之间的关系，气温升高与交通事故的关系

6.直方图

用途：对某特性的数据进行分区间，看看发生的频率，明确数据走向

应用场景：测量产品重量，两台设备测量，看看哪台设备有问题等

7.控制图

用途：根据时间的推移，查看产品某种特性的发展趋势，以及管控上线限制，有预防维持及改进品质水平之作用

应用场景：在温度控制范围内，火力发电的温度变化趋势分析，决定用煤量等

第三讲：数字化系统及MES说明

1.价值**大 企业智能数字化生态系统

2.智能制造路径

3.产业现状

1）**阶段 （标准化|数字透明化）

2）数字化MES 系统  例

3）MES数字化系统 架构

4）MES数字化系统 各功能中心

5）MES系统主要功能 例 _0.基础数据模块

6）MES系统主要功能 例 _1.生产计划模块

7）系统主要功能 例 _1.计划中心模块-计划工单

8）MES系统主要功能 例 _2.生产执行模块

9）MES系统主要功能 例 _3.质量管理模块

10）MES系统主要功能 例 _4.设备管理模块

11）MES系统主要功能 例 _5.智能调度与控制

12）系统主要功能 例 _6.数据运营中心模块

第四讲：数字化转型价值

1.数字化驱动个人价值提升

2.数字化驱动人均产值提升

3.数字化驱动产线 价值提升

4.数字化驱动整体价值提升

第五讲：数字化转型价值

1. 制造企业数字化评测模型

2. 数字化水平评估汇总表

3. 数字化水平评估能力总表

第六讲 工业4.0时代的智能制造

1. 工业4.0时代的智能制造定义

2.本质是基于信息物理系统实现智能工厂

3.信息物理系统

4.服务互联网

5.3C与6C、CPS

6.智能工厂及三层架构

7.智能产品等智能工厂布局

第七讲 案例：数字化柔性智能化产线

1.国家智能制造标准体系建设指南（2021版）

2.智能工厂价值链愿景

3.智能工厂 愿景与目标（价值**大化）

1）智能工厂 愿景与目标（示例）

2）智造现场运营应用架构

3）价值**大 智能物流架构

4）价值**大 智能生产制造 架构

5）制造现状评估-智能制造等级基准(二级 规范级）

6）智能制造 评价维度及等级基准

7）智能制造评估汇总表

8）智能制造 二级能力评估汇总表

9）智能制造 三级能力评估汇总表

10）流程型制造企业 主要评估域及权重

11）离散型制造企业 主要评估域及权重

12）OOO公司智能制造 等级评估

13）制造现状评估-智能制造等级基准

4.数字化智能工厂制造 实现路劲

1）阶段一 - 精益标准及数字化

2）智造现场运营应用架构

3)阶段二 - 自动化及物联

4)阶段三 - 智能化

5. 现状及向后阶段性 开展方向

6. 案例：数字化智能柔性自动产线

1）数字化智能柔性自动化产线框架

2）**IOT系统实现数据采集及工程控制

3）预警与介入

4）设备参数配方&MIOT系统远程配置

5）柔性自动化产线

6）设备共用模组化

7）MES IOT系统对产线的控制规划区分

8）正常柔性化产线智能控制

9）检测异常柔性化智能控制

10）品质事故检测柔性化产线智能控制

11）设备异常柔性化产线智能控制

12）产品换型柔性化智能控制

13）使用寿命柔性化产线智能控制

14）数字化分析异常预防与防错

15）产品正反项追溯

16）柔性自动智能线体财务受益

第六讲 总结与扩展

1. 日德中自动化设计对比

2．自动化设计验收关键点

3. 机台数字化到智能控制功能对比

4. 提问及问题解答

5. 合影留念