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《工业4.0智能制造之数字化转型》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：2天（6小时/天）

七、课程大纲

**讲 工业4.0| 智能制造简介

工业4.0的提出？

工业4.0的社会背景

工业4.0 未来 人力

四次工业革命

工业1.0

工业2.0

工业3.0

工业4.0概念

工业3.0与工业4.0有哪些不同

10.大规模定制与大规模生产的比较

11.大规模定制的优势

12.工业4.0具体能实现什么？

13.传统生产方式与生产智能化

14.设备|能源|供应链管理智能化

15.工业4.0两大主题

16.工业4.0的愿景

17.工业4.0为何引起广泛关注

18.传统生产链与工业4.0生产网

19.工业4.0开放制造

20.工业4.0能产生多少价值？

第二讲 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

8.工业云概念

9.信息技术与能源等社会问题

第三讲 未来制造业

工业软件定义制造业

大数据驱动制造业向服务业转型

制造业大数据

网络信息安全

制造业将会成为信息产业一部分

第四讲 案例：智能制造产线及工厂

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.智能工厂制造 实现Roadmap

1）Phase One-精益标准及数字化

2）智造现场运营应用架构

3)Phase Two- 自动化及物联

4)Phase Three-智能化

5. 现状及向后阶段性 开展方向

6. 案例：智能柔性自动产线

1）智能化管控柔性自动线框架

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）柔性自动化产线介绍

6）设备共用模组化

7）MES IOT系统对产线的控制规划区分

8）柔性自动智能线体财务受益

第五讲、数据分析基础培训

数据分析的基本概念

1）什么是数据分析

2）数据分析的目的

3）数据的类型

4）数据分析类型

5）数据的来源

2、数据分析的程序

1）数据分析及其步骤

2）数据分析及其步骤  例

3、利用数据分析的方法和工具

1）数据分析的工具和方法

2）图表的作用：直观表达数据的特征

3）数据层别法

4）数据 检查法

5）柏拉图法

6）练习制作柏拉图

7）数据 散布图法

8）数据 控制图法

9）控制图案例分享---XX数据应用

10）四种常见数据分析法对照

11）数据分析/挖掘

第六讲、数字化转型

1.数字化转型的背景

1）经验式管理

2）数字化转型不是“选择题”

3）企业信息化建设已发展至IT数字化时代

4）中国企业数字化转型指数

5）企业数字化转型势在必行

6）企业数字化商业模型优化

7）数据和分析能力成熟度模型优化

8）企业数字化转型容易忽视的关键问题

9）数字化转型成功的核心路径

2.数字化转型是什么

1）国外机构对数字化理解

2）国内人士对数字化理解

3）传统企业信息化的建设路径

4）信息化与数字化区分

5）数字化转型的5个发展阶段

3.如何进行数字化转型

1)数字化转型要成功

2)麦肯锡数字化转型示例

4.数字化测评模型

1）制造业中小企业数字化评测模型

2）数字化水平评估汇总表

3）数字化水平评估子域能力表

4）数字化水平评估基准表

第七讲 总结

1. 学员提问及问题解答

2. 合影留念