數(shù)字化AI轉(zhuǎn)型以及AI在制造業(yè)的深度應(yīng)用場景

課程信息

課程時(shí)間&地點(diǎn)： 2025年03月28-29日 【廣州】

課程對象： 公司集團(tuán)戰(zhàn)略管理層、工廠運(yùn)營管理、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)備、工藝、IT等企業(yè)中高級(jí)管理人員

課程費(fèi)用： ￥5380元/人（包含：培訓(xùn)費(fèi)、培訓(xùn)教材、增值稅發(fā)票、茶歇）

課程目標(biāo)

2 數(shù)字化AI時(shí)代的到來—制造業(yè)盈利模式的必然轉(zhuǎn)型

2 數(shù)字化AI人工智能如何幫助制造業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利模式轉(zhuǎn)型（規(guī)劃層面、應(yīng)用層面及執(zhí)行層面）

2 深入淺出數(shù)字化工廠及其三大組成（數(shù)據(jù)化、信息化、可視化）

2 了解數(shù)據(jù)治理在制造業(yè)AI運(yùn)營應(yīng)用中的絕對核心作用

2 解析制造業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)治理體系與構(gòu)成（包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)/質(zhì)量/安全/資產(chǎn)管理等）

2 企業(yè)數(shù)字化建設(shè)全景圖及其解決方案的介紹（包括大數(shù)據(jù)基建/平臺(tái)/分析等）

2 解析標(biāo)桿行業(yè)基于數(shù)據(jù)模型的的數(shù)字化工廠規(guī)劃全景圖及其相關(guān)的價(jià)值應(yīng)用

2 了解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造業(yè)數(shù)據(jù)模型實(shí)施中的核心應(yīng)用（CPS的應(yīng)用與實(shí)施介紹）

2 基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI各功能模塊的系統(tǒng)規(guī)劃與實(shí)施要點(diǎn)

2 學(xué)習(xí)基于數(shù)字AI智能的數(shù)字孿生、虛擬仿真等相關(guān)技術(shù)在制造業(yè)運(yùn)營中的應(yīng)用場景與案例

（涵蓋市場、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝、制造、質(zhì)量、物流等）

2 通過成功案例的學(xué)習(xí)了解數(shù)字化AI規(guī)劃實(shí)施的步驟/重難點(diǎn)/技術(shù)解決方案的選擇/效果評(píng)估等

通過標(biāo)桿行業(yè)案例數(shù)字化AI企業(yè)轉(zhuǎn)型的人才升級(jí)建設(shè)與培養(yǎng)路徑，確保數(shù)字化工廠的持續(xù)運(yùn)營

課程綱要

第一部分：數(shù)字化AI時(shí)代的到來

·數(shù)字化與AI人工智能技術(shù)應(yīng)對企業(yè)盈利模式轉(zhuǎn)型

·AI人工智能的“智”與“能”解析

·走向數(shù)字化智能制造的三大支柱

·重點(diǎn)解析核心支柱---數(shù)字化運(yùn)營

·數(shù)字化AI的系統(tǒng)框架與三大目標(biāo)（數(shù)據(jù)化、信息化、可視化）

·工業(yè)4.0核心技術(shù)--物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)帶來的數(shù)字AI變革契機(jī)

視頻分享與解析：詮釋CPS物理信息系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)據(jù)模型的建設(shè)

·數(shù)字化建設(shè)基礎(chǔ)技術(shù)條件--大數(shù)據(jù)中心基建、大數(shù)據(jù)分析與云平臺(tái)的選擇

  研討式詮釋：結(jié)合DEEP SEEK的應(yīng)用全面了解數(shù)字AI的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)和場景發(fā)展

·我們離數(shù)字智能還有多遠(yuǎn)(中國制造業(yè)軟硬件的壁壘）

第二部分：基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI轉(zhuǎn)型總體規(guī)劃

視頻分享與解析：某汽車行業(yè)智能化工廠的數(shù)據(jù)價(jià)值流

·從企業(yè)價(jià)值流看制造業(yè)數(shù)字化AI轉(zhuǎn)型規(guī)劃方向

·數(shù)字化AI轉(zhuǎn)型總體規(guī)劃藍(lán)圖

·基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI轉(zhuǎn)型全景設(shè)計(jì)圖

·基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI設(shè)計(jì)參考因素與要點(diǎn)

·基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI的框架與模塊化構(gòu)成

·數(shù)字化AI工廠轉(zhuǎn)型規(guī)劃實(shí)施的全景路徑圖

·數(shù)字化AI工廠實(shí)施模塊的關(guān)鍵性輸入輸出及其軟硬件技術(shù)解決方案

案例分享：某民營集團(tuán)的數(shù)字化AI總體規(guī)劃設(shè)計(jì)與實(shí)施過程中的重難點(diǎn)

論點(diǎn)碰撞：數(shù)字化的實(shí)現(xiàn)到底淘汰了人還是成就了人

·延伸式討論：人力資源的結(jié)構(gòu)性矛盾--必然淘汰的崗位與必須升級(jí)的知識(shí)技能

視頻分享：西門子的人與數(shù)字化AI轉(zhuǎn)型

第三部分：數(shù)字化AI轉(zhuǎn)型的核心基礎(chǔ)--制造業(yè)數(shù)據(jù)治理體系

·沒有無用的數(shù)據(jù)—制造業(yè)數(shù)據(jù)的分類與交叉應(yīng)用

·基于數(shù)據(jù)價(jià)值流的數(shù)據(jù)治理體系規(guī)劃實(shí)施全景圖

·數(shù)據(jù)治理能力的成熟度評(píng)價(jià)

·數(shù)據(jù)治理體系的管控要求

案例分享與解析：某國有航天企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營系統(tǒng)數(shù)據(jù)治理體系的實(shí)現(xiàn)過程

·數(shù)據(jù)的獲取—可直采與不可直采

  解決方案介紹：ICPS/IPC/RFID/光信號(hào)/軟件系統(tǒng)集成等

·國內(nèi)工廠目前數(shù)據(jù)直采技術(shù)壁壘與不同狀態(tài)企業(yè)的現(xiàn)有解決方案

·大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹—數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)、搜索、調(diào)度、揀選等

·大數(shù)據(jù)分析介紹—數(shù)據(jù)的挖掘、運(yùn)算、深度學(xué)習(xí)、流任務(wù)處理等

分享解析：某燈塔工廠從追求國際知名解決方案商到與本土團(tuán)隊(duì)合作建立自有解決方案

第四部分：數(shù)字化AI實(shí)施與多模塊深度應(yīng)用場景解決方案

·數(shù)字化AI實(shí)施全景圖（按業(yè)務(wù)模塊細(xì)分應(yīng)用）

·面向數(shù)字化AI的數(shù)字化工廠實(shí)施信息化業(yè)務(wù)架構(gòu)規(guī)劃

·數(shù)字化工廠總體業(yè)務(wù)信息流程圖詳解

案例分享：某知名電器行業(yè)數(shù)字化工廠實(shí)施路徑圖與過程經(jīng)驗(yàn)分享

·數(shù)字化AI在制造業(yè)典型業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用與解決方案

2 基于數(shù)字孿生與仿真技術(shù)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與驗(yàn)證（產(chǎn)品研發(fā)應(yīng)用場景）

n 基于ICPS的數(shù)字化孿生與系統(tǒng)集成

n 基于數(shù)字孿生的虛擬仿真驗(yàn)證與分析

案例分析：理光公司某集成電路供應(yīng)商的新產(chǎn)品設(shè)計(jì)驗(yàn)證

n 基于大模型的模塊化設(shè)計(jì)

視頻分享：服裝行業(yè)的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制與快速產(chǎn)品研發(fā)過程

2 基于數(shù)據(jù)治理與數(shù)字仿真的工藝管理（工藝工程應(yīng)用場景）

n 基于模型的數(shù)字化工藝驗(yàn)證與虛擬調(diào)試

案例分享：知名電器行業(yè)的數(shù)字化孿生車間工藝虛擬調(diào)試

n 基于模型的數(shù)字化工藝仿真

視頻分享：知名合資汽車工廠的數(shù)字化工藝仿真/人機(jī)工程等應(yīng)用

n 基于模型的數(shù)字化工廠（車間）仿真規(guī)劃

視頻分享：某解決方案商的虛擬仿真工廠軟件應(yīng)用（工廠布局/物流驗(yàn)證及優(yōu)化等）

2 基于數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成與生成式AI的產(chǎn)品過程質(zhì)量管理（全面質(zhì)量管理應(yīng)用場景）

n 基于工業(yè)視覺系統(tǒng)的質(zhì)量過程智能控制

視頻分享：某公司的涂膠過程缺陷—質(zhì)量因子的智能關(guān)聯(lián)控制

n 基于生成式AI的質(zhì)量頑固問題解決與質(zhì)量預(yù)防管理

案例分享：合資醫(yī)藥企業(yè)的某多年頑疾的解決與同類型質(zhì)量預(yù)防

n 基于RPA智能文員的質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)采集與上傳的無人化

視頻分享：某電器企業(yè)的檢驗(yàn)中心人效提升與檢驗(yàn)數(shù)據(jù)無人化

2 基于數(shù)字化系統(tǒng)集成的制造供應(yīng)鏈運(yùn)營管理（訂單交付場景）

n 基于MES為代表的數(shù)字化系統(tǒng)集成的訂單交付全過程

視頻分享：某知名電子廠實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程客戶生產(chǎn)過程評(píng)審與訂單跟蹤管理

n 基于ICPS的數(shù)字化生產(chǎn)系統(tǒng)（生產(chǎn)資源計(jì)劃與過程管理可視化）

        案例分享：某航發(fā)企業(yè)數(shù)字化智能車間軟硬件數(shù)據(jù)實(shí)施案例

n 基于數(shù)字AI的智能物流全應(yīng)用場景

視頻分享：多行業(yè)多公司的智能物流硬件/軟件集成等應(yīng)用場景與解決方案

2   基于數(shù)字化AI技術(shù)的EMS管理（E能源/M設(shè)備設(shè)施/S安全管理應(yīng)用場景）

n 基于VR/VA技術(shù)的安全巡檢與安全預(yù)警管理

案例分享：某知名金屬加工龍頭企業(yè)的VA巡檢與標(biāo)記場景

n 基于IPC視覺建模的設(shè)備設(shè)施遠(yuǎn)程維保與無人化點(diǎn)檢

視頻分享：某航天發(fā)動(dòng)機(jī)供應(yīng)商的設(shè)備遠(yuǎn)程維保與無人化點(diǎn)檢實(shí)現(xiàn)全過程

n 基于數(shù)據(jù)治理的能源管理BI智能駕駛艙

案例分享：某能耗大戶的碳資產(chǎn)管理職能駕駛艙應(yīng)用于可視化界面解析

案例分享：某燈塔工廠零投資的數(shù)字智能能效提升項(xiàng)目解析

第五部分：引導(dǎo)式工作坊

討論主題：1、本公司本職能部門最需要的數(shù)字化AI相關(guān)應(yīng)用

          2、實(shí)現(xiàn)本企業(yè)數(shù)字AI轉(zhuǎn)型的三個(gè)最大障礙與三大必需支持

（可以聚焦到一個(gè)小型應(yīng)用場景或應(yīng)用項(xiàng)目）

分組輸出：現(xiàn)場工作模擬/A0紙板書/小組代表講解與答疑

應(yīng)用性咨詢：如有進(jìn)行中的項(xiàng)目，可提前準(zhǔn)備，講師主導(dǎo)討論出解決方案

劉老師          

l 高級(jí)培訓(xùn)師、咨詢師、EMBA

l 上海臨港國際人工智能產(chǎn)業(yè)研究院副院長

l GMAC精益六西格瑪黑帶大師、智能工廠規(guī)劃專家

l 已在數(shù)十家企業(yè)內(nèi)成功策劃和推行精益及流程優(yōu)化改善活動(dòng)

l 曾任職于上海通用汽車生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理、整車平臺(tái)NPI高級(jí)經(jīng)理；

l 曾任職于知名汽車零部件公司德爾福亞太區(qū)供應(yīng)商管理高級(jí)顧問

l 曾負(fù)責(zé)英國氣動(dòng)公司在華制造基地的籌建工作并擔(dān)任工廠總監(jiān)

l 分別在美國通用汽車總部、日韓、德國等地有過國外培訓(xùn)及項(xiàng)目實(shí)施的經(jīng)歷

l 曾為東方物流與建發(fā)物流，安吉物流等公司提供咨詢落地服務(wù)項(xiàng)目

【擅長領(lǐng)域】

l 精于運(yùn)用精益理念與工具，并將二者有機(jī)的融合 ；擅長于企業(yè)制造及服務(wù)流程的改善和提效，包括從接訂單到遞交產(chǎn)品或服務(wù)的全流程價(jià)值分析改進(jìn)。

l 曾幫助多個(gè)不同行業(yè)的企業(yè)建立供應(yīng)商管理系統(tǒng)，在戰(zhàn)略供應(yīng)商合作領(lǐng)域有獨(dú)特的拓展模式，擅于各種定制化供應(yīng)商管理體系。

l 善于在實(shí)戰(zhàn)中培養(yǎng)企業(yè)內(nèi)部的人才。多年協(xié)助企業(yè)推行變革改善項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，熟知企業(yè)內(nèi)推行改善的流程和面對的風(fēng)險(xiǎn)，善于通過系統(tǒng)的方法，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)績效的改善，并培養(yǎng)人才，授人以漁，建立企業(yè)自己的持續(xù)改善體系。

【教授課程】

l 熟練掌握精益管理和供應(yīng)商管理全系列的課程，以及精益銷售，服務(wù)流程改善等。精益管理方面包括：精益工廠系統(tǒng)導(dǎo)入與推行、精益管理遇上工業(yè)4.0--智能工廠,VSM價(jià)值流分析，精益供應(yīng)鏈等；供應(yīng)商管理與質(zhì)量管理方面包括：供應(yīng)商管理系統(tǒng)，五大工具類，TQM、QSB、質(zhì)量問題匯報(bào)及解決思路等 ;項(xiàng)目管理類:項(xiàng)目決策管理、信息化實(shí)施項(xiàng)目管理、新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目管理、精益改善類項(xiàng)目管理等

【曾服務(wù)過企業(yè)】

l 汽車及零部件：聯(lián)合電子，天合汽車，東風(fēng)商用車、東風(fēng)本田、江淮汽車、上汽乗用車、伊頓動(dòng)力、萊尼線束系統(tǒng)、江陰模塑，小糸車燈，福耀玻璃，福斯?jié)櫥?、億光電子、偉巴斯特、海拉汽車電子，李爾、寶馬汽車，萬向集團(tuán)等

l 電子電器行業(yè)：松下環(huán)境系統(tǒng)、飛利浦照明、惠亞電子、諾基亞、美的，ABB，億光電子，遠(yuǎn)東特高壓、臺(tái)松電子，格力電器、摩托羅拉、人民電氣集團(tuán)

l 機(jī)械制造業(yè)：蒂森克努伯電梯，西門子，中鐵建，東方電氣、中材風(fēng)力，康士伯船舶，維用精密鑄造，海太精密儀器等

l 其他：PPG，AT&S、殼牌，伊利集團(tuán)、瑪氏食品，埃爾莫航發(fā)線束、卡夫，阿特斯太陽能，南方電網(wǎng)，諾和諾德制藥、雪佛龍、飛鶴乳業(yè)等

【實(shí)戰(zhàn)績效】

l 全面負(fù)責(zé)蒂森克努伯電梯中山公司的精益供應(yīng)鏈咨詢項(xiàng)目，成功幫助其構(gòu)建精益供應(yīng)商體系，直接降低原料庫存60%以上，2家主要供應(yīng)商效率提升超30％，縮短制造周期近70％（整個(gè)項(xiàng)目結(jié)合了供應(yīng)商拉動(dòng)系統(tǒng)、內(nèi)部零件流拉動(dòng)、智能排產(chǎn)、生產(chǎn)線平衡、設(shè)備效率實(shí)時(shí)監(jiān)控等 )

l 在西門子集團(tuán)下屬機(jī)械加工企業(yè)推廣精益生產(chǎn)系統(tǒng)智能優(yōu)化項(xiàng)目，完善并規(guī)劃生產(chǎn)計(jì)劃體系、完成鑄造生產(chǎn)線的改造及全工藝產(chǎn)線平衡，實(shí)現(xiàn)庫存降低50%以上、人均效率提升45%的目標(biāo)。

l 在東風(fēng)本田汽車公司推行TPM設(shè)備效率數(shù)字化提升項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)稼動(dòng)率提升至88%的目標(biāo)，縮短換型時(shí)間從18分鐘至10分鐘，產(chǎn)能提升近10%。

l 在歐派家具實(shí)施精益數(shù)字化工廠規(guī)劃落地，縮短制造周期40%以上，降低庫存30%以上，產(chǎn)能提升35%以上，同時(shí)實(shí)現(xiàn)負(fù)成本系統(tǒng)集成（MES與ERP集成）。

l 在科洛普線束推行拉動(dòng)生產(chǎn)項(xiàng)目，庫存金額降低30%同時(shí)節(jié)約場地三分之一布局新產(chǎn)線。

l 在福斯推行功能性5S并結(jié)合快速換模換線項(xiàng)目，將產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換時(shí)間從60分鐘降低到25分鐘 ，在制品庫存降低50%以上，節(jié)約現(xiàn)場可用面積近30%，項(xiàng)目財(cái)務(wù)收益遠(yuǎn)超投入。

l 統(tǒng)籌并負(fù)責(zé)建立上汽乗用車供應(yīng)商績效指標(biāo)體系，設(shè)計(jì)包括技術(shù)中心、物流、采購、質(zhì)量等四部門對供應(yīng)商的績效考核指標(biāo)、權(quán)重、數(shù)據(jù)獲取方式、考核辦法與獎(jiǎng)懲制度等整套體系及標(biāo)準(zhǔn)化控制流程與文件，并完成積分軟件化功能，減輕工作負(fù)荷。

l 在萬向公司推行質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)項(xiàng)目，幫助其構(gòu)建和完善質(zhì)量流程控制體系，通過防錯(cuò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與導(dǎo)入，8個(gè)月內(nèi)將一次通過率從78%提高至95%以上，降低質(zhì)量成本率近15個(gè)百分點(diǎn)的同時(shí)，更提升了生產(chǎn)效率近25%，減少了檢查工位與頻次。

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