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。

课纲说明

以下课程内容为《数据分析及数智化转型培训》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、课程时间：1~2天，6小时/天

七、课程大纲

**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

第二讲：数智化转型概述培训

数智化转型的基本概念

1）数智化转型 基本概念

2）转型的成功要素

3）数智化转型基本结构

4）典型的数智化逻辑体系结构

2、数智化转型的内外部环境基础

1）工业发展历程

2）新兴技术不断发展

3）国家智能制造标准体系建设指南

4）中日德对比(工业制造型代表性国家）

5）企业需要的生态系统齐全

6）供应联动 - 集群平台/参数集群/采集在线

7）供应联动 - 数据在线/CPK在线

8）供应联动 - 平台分权

9）柔性自动化兴起

3、数智化转型的实施方法

1）数字化转型 智能化改造

2）智改数转方式结合

3）全制造流程的智能化

4）数智化转型三个阶段

5）数智化推进周期

6）产线数智化转型

7）产线 数智化 数据交互

8）数智化产线 流程控制方式

9）数智化流程控制方式  例

10）预警与介入

11）机台系统数据→数采→数智化

12）数智化—AI/数字孪生

第三讲.数字化转型的管理者

数据驱动意义

1）传统企业需要进行四大转变

2）大数据的定义和特点

3）数据发展趋势

4）企业当前流程管理的问题与挑战

5）数据在流程管理中的角色

6）数据驱动流程管理的意义

7）防止经验式管理局限性

8）数据驱动决策在各行业的普及和应用前景

2、数据驱动决策体系概述

1）数据驱动运营决策的定义

2）构建数据驱动运营决策体系的意义

4）数据驱动运营决策体系的基本框架

5）如何实现数据驱动运营决策

3、数据采集与处理

1）数据来源与类型

2）数据采集的方法和工具

3）数据预处理技术

4）数据清洗和整理的流程

5）典型的数据采集结构

4、数据分析与挖掘

1）数据分析方法与工具

2）数据分析在流程优化中的应用

3）常用数据挖掘思路算法

4）建立数据分析模型的过程

5、数据可视呈现

1）数据可视化工具和技术

2）数据可视化的设计原则

3）数据呈现的方式和技巧

4）数据可视化的应用场景

6、数据驱动决策应用与实施

1）基于数据的流程再造与设计

2）数据驱动在运营决策中的应用案例

3）数据驱动决策背景 案例5~9

4）未来运营决策中数据驱动的发展趋势

5）数据驱动企业转型升级的思考

第四讲：课程收尾

-回顾课程

-答疑解惑

-合影道别