制造业运营数据治理体系

时间：12月18-19日   

地点：北京

培训费用：5180元

授课对象：

公司管理层、工厂运营管理、供应链管理、产品研发、设备、工艺、IT等企业中高级管理人员。

课程背景：

工业4.0是全球制造的最高标准！

在一个“智能、网络化的世界”里，物联网和服务网（the Internet of Things and Services）将渗透到所有的关键领域。智能电网将能源供应领域、可持续移动通信战略领域（智能移动、智能物流），以及医疗智能健康领域融合。在整个制造领域中，信息化、自动化、数字化贯穿整个产品生命周期、端到端工程、横向集成（协调各部门间的关系），成为工业化第四阶段的引领者，也即“工业4.0”。

十五年的互联网大趋势，传播娱乐领域已经收官，零售领域大局已定，金融领域已到中盘，而影响最大、最全面改变人类生活面貌的基础生产领域，正因为工业4.0的到来，而进入序盘。

这种裂变，已经在美国、德国出现！这不是简单的物联网，不是常见的自动化，不是我们曾经以为的种种模式。在美国，它是工业互联网——Google不断将制造业企业收购至麾下，开始进军机器人领域，研发自动驾驶汽车；Amazon进入手机终端业务，开始实施无人驾驶飞机配送商品……美国互联网巨头正在通过大数据、云计算等手段从“信息”领域加速进入“物理”业务领域；在德国，它是工业4.0——用“信息物理系统”升级“智能工厂”中的“生产设备”，生产设备因信息物理系统而获得智能，使工厂成为一个实现自律分散型系统的“智能工厂”，实现内外服务的网络化，向着互联工厂的趋势发展。

在工业4.0风靡全球、全球产业结构跌宕巨变的当口，中国又将作何选择？从习李背书站台，到工信部抓紧推动“中国制造2025”，中国已不容选择地跻身这一改革。如果说德国的工业4.0是德国在面对美国信息产业和中国制造成本侵袭下重建产业优势的战略选择，那么“中国制造2025”，则代表了中国在有制造大国向制造强国转型过程中的顶层设计和路径选择。因此，国内企业家们此时必须审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，紧紧抓住和用好新一轮工业革命的历史机遇，不能等待、不能观望、不能懈怠，抓紧时间行动起来。

这一次，你不容错过!!!!

培训目标：

² 数字化时代的到来—制造业盈利模式的必然转型

² 智能制造如何帮助制造业实现盈利模式转型（规划层面、应用层面及执行层面）

² 深入浅出数字化工厂及其三大组成（数据化、信息化、可视化）

² 了解数据在数字化工厂运营中的绝对核心作用

² 数据价值流—数据驱动生产运营过程增值

² 解析制造业运营数据治理体系与构成

² 了解制造业运营数据的分类与业务分析运行模块组合

² 大数据平台--数据的选择、获取、转换、存储、流通等

² 大数据分析—数据的挖掘、应用、计算、深度学习等

² 解析标杆行业的数字化工厂数据管理模型

² 了解制造业运营指标体系与数据化管理的系统集成

² 了解物联网技术在制造业数据化中的核心应用

² 学习数字化、数据化在制造业运营管理中的应用与案例

² （涵盖市场、产品设计、工艺、制造、质量、物流等）

课程大纲：

第一部分：数据化时代的到来

·数字化与人工智能技术应对企业盈利模式转型

·智能制造的“智”与“能”解析

·走向智能制造的三大支柱

·重点解析核心支柱---数字化运营

·数字化工厂的系统框架与三大目标（数据化、信息化、可视化）

·工业4.0核心技术--物联网、云计算、大数据带来的数据化变革契机

·数据化的实现--大数据中心基建、大数据分析与工业云

·视频分享与解析：诠释CPS物理信息系统如何实现制造业数据化

·我们离数据化/数字化还有多远(中国制造业软硬件的壁垒）

·视频分享与解析：某汽车行业智能化工厂的数据价值流

 第二部分：制造业数据化管理体系总体设计与人才规划

·从企业价值流看制造业数字化工厂

·数字化工厂总体架构与框架图

·数字化企业数据化规划的两大核心方向—缩短制造周期与设计制造质量

·数据化规划与实施的全景路径图

·数据化管理体系的框架与模块化构成

案例分享：美的集团的数据化总体规划设计与实施

·案例分享：工程师老张等到了他的职场春天

·论点碰撞：数字化淘汰了人还是人选择了数字化

·延伸式讨论：必然淘汰的岗位与必须升级的知识

·数字化时代人才发展的三大方向

案例分享：虎牌电器数字化人才培养规划

 第三部分：制造业大数据分析的实现

·没有无用的数据—制造业数据的分类与交叉应用

·制造业运营指标分解与数据管理体系的关联性集成

  案例分享：某外资PCB头部企业的数据分类与应用路径

·数据价值流—数据增值路径图

·数据的获取—可直采与不可直采

  解决方案介绍：CPS/IPC/RFID/光信号等

·大数据平台—数据的格式转换、存储、搜索、调度、拣选等

·大数据分析—数据的挖掘、运算、深度学习、流任务处理等

案例分享与解析：某国有企业生产运营系统数据治理体系的实现过程

第四部分：大数据分析在制造业职能模块中的应用

数据化在信息流改进中的应用

市场信息与工厂生产信息交互系统

（电器、食品行业案例分享）

市场信息与产品、工艺设计实时交互

视频分享：红领的数字化实现个性化定制

数据化在智能物流改进中的运用

工厂内外部敏捷物流系统

视频分享：中达电子的物料数据化—入库、质检、上架、拣货、配送等

通用汽车的AGC物流数据中心

EDI数据化交互平台—缩短供应链交付周期

数据化在自动化过程流改进中的运用

如何运用于质量系统控制

视频分享：博世数据化实现全流程快速质量问题解决

工装模具数据化在工艺虚拟仿真中的应用

视像技术推动数据化在质量预防与检测中的运用

快速的设备维护保养与维修

案例分享：西门子的设备云平台

第五部分：引导式工作坊

讨论主题：1、本岗位数据化畅想—如何通过数据化/智能化实现工作的高效且轻松。

2、本职能部门最需要的数据及数据相关应用

3、实现本企业数据化管理体系的三个最大障碍与三大必需支持

分组输出：现场工作模拟/A0纸板书/小组代表讲解与答疑