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工業4.0打造智能廠  培訓

課程背景
工業4.0是什么？
工業4.0是德國政府《.0.0年高技術戰略》十大項目之一，其目的是為了提高德國工業的競爭力，在新一輪工業革命中占領先機。目前，該戰略現已成為德國的國家戰略。
為什么要推動工業4.0？
信息技術推進的制造業正在以飛快的速度走進智能化。每一個行業的業態都將發生巨變。低成本、短交期的大規模定制時代將大幅提升人類的生活幸福指數。
物聯網技術的使用讓萬物有了智能化的基礎，PLM，ERP，MES，SCM以及CAX等軟件的應用使得社會化，協同化產品設計、制造、銷售和服務成為觸手可及的愿景。
智能化、社會化、可持續化的生產大幅降低生產成本，提升運營效率，同時確保高品質的產品和服務，以及員工更高的工作幸福指數。
目前國內外大量的企業都在快速布局工(gong)業4.0，快速卡位。*政府(fu)工(gong)作報告(gao)中也(ye)重點潑墨智能制造。

培訓目標
.了解工廠信息化，智慧化的先進理念——工業４.０；
.理解工業4.0時代智慧工廠對基礎管理的要求；
.掌握如何融合技術系統和業務系統，構建一個融合所有系統的系統；
.理解如何讓數據變成信息，變成有意義的業務知識和經營智慧；
.通過學習，在公司(si)信息化過程(cheng)中，能(neng)夠從智慧工廠的(de)長遠規劃出發，循序(xu)漸進，不走(zou)彎路的(de)通向工業4.0。

課程內容
工業4.0的來世今生
.工業4.0的定義
–工業革命斷代史：工業1.0,工業..0,工業3.0和工業4.0
.工業4.0 的來源
–德國的國家工業4.0戰略
–工業4.0的技術背景
–工業4.0的社會經濟背景
.信息物理融合系統和物聯網IOTS
.工業4.0帶來的挑戰
–全新的技術帶來全新的商業模式和公司戰略——案例和趨勢分析
–組織層層級分明，職能割裂的傳統企業將消失
–跨學科多維度的模型和工具將大行其道
–業務和產品復雜大幅提升，用簡單的方式管理越來越多的復雜性
一個整合所有系統的系統——拆掉籬笆，打造平臺(50min)
.生產和產品研發的數字化，模型化，參數化PLM和SLM
.為強大的信息孤島PLM，MES，SCM，ERP構建橋梁
.訂單管理系統——ERP，CRM
.生產技術工程系統——CAX，SIMULATION整合各個工程學科
.通過標準化，開放式的的語義網到達數據一致性
.供應鏈計劃，生產計劃和采購計劃，APS是一個關鍵的神經中樞。如何協同工廠的各種資源：人，物料，設備，工裝工具。
.PDC，讓您時刻掌控現場。PDC的N種模式。
.MDC，無人干預的數據采集，防錯，防呆。MDC的Ｎ鐘方案，及對比。
.信息物理系統（Cyber-PhysicalSystem)如何讓工廠智慧化。

工業4.0時代的工廠設計
.從無到有，一個智慧工廠的設計
.從市場需求開始規劃產品和產能
.從生產技術工藝，和精益生產的思想設計工廠布局和信息流，物流。
.集約化的基礎設施
物理信息系統——工業4.0的基礎
.從嵌入式系統到物理信息融合系統
.智能化產品和智能化設備
.智能化物流系統
.敏感元件，通訊協議和技術標準
.機器與機器聯網
.物聯網，RFID和萬物互聯

5大技術創新和技術融合帶來的新平臺
.移動計算帶來革命性人機交互
.社會化媒體改變信息收集，處理帶來創新的水平化的工作模式
.物聯網使得萬物有靈
.大數據使的無處不在的數據讓世界開始說話
.大計算——分析，優化/預測，讓我們有了簡單地處理巨大的復雜性的能力
.五項技術的融合帶來智慧化
靈活和高度創新的產品設計，制造，銷售和售后流程
.語義網，PLM，SCM, QMS, ERP等系統溝通的橋梁
.工程伙伴協同網絡的機制和標準
.專業化，開放式工程工具
.有預制、參數化的設計模塊讓客戶參與設計
.案例(li)介紹ENTIME

系統生命周期管理
.嵌入式軟件的大大豐富了產品的功能
.基于模型的軟件和系統工程
.系統和模型一致性決定了系統生命周期的潛能
.從產品生命周期管理到系統生命周期管理
智慧工廠核心——分析和優化——智能化的核心（大數據和大計算，APS ）
.從大數據大大計算
–數據到信息，到知識，到智慧，應用于決策支持，收獲卓越業績
.高級計劃排產APS——依據戰略優化整條供應鏈
–APS的(de)原(yuan)理，機制和(he)實踐

制造業工業4.0路線圖
.通過智能互聯構建智慧工廠
–監控——通過MES系統以及底層的敏感元件實施監控生產狀態
–互聯——透過內嵌系統實現設備和設備，產品和設備，機聯網實現分布式控制
–優化——通過供應鏈和高級計劃排程系統，以及相關大計算技術實現智能優化
.智能制造體系構建
–產品設計參數化模塊化
–PDM規劃
–生產工程標準化參數化
.社會化生產
–SCM規劃
–供應商設計協同
–訂單協同
–作業協同
.大規模定制化業務模式轉型
–客戶參與設計
–客戶社區構建
–客戶行為大數據分(fen)析

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