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數字化轉型意識培訓

解決的核心問題：企業技術人才建立數字化意識，學習轉型技術和方法
以數字化、聯網化和智能化為特征的新一代數字化技術推動的工業革命，正在以驚人的速度顛覆每一個傳統行業。這是一場真正革命，涉及到每一個企業的生存和死亡，是每一個制造業企業必須應對的問題！
處于變革時代的我們，面對一系列數字化技術創新如：5G、物聯網、大數據、云計算、人工智能、3D打印、機器人、自動化、AR/VR、網絡安全等給制造業帶來的深刻沖擊和變化。這些技術如何深刻改變你所從事的制造業的競爭規則，競爭強度？您的企業究竟該如何規劃實施轉型升級？如何整合轉型所需的人才，技術和相關資源？
企業的管理者要建立數字化轉型的意識包括：
數字化技術如何為企業賦能，
如何構建基于用戶為中心的精準高效的運營系統，
以客戶體驗為中心的產品和服務創新，
柔性敏捷的制造和交付能力，
共創、共享、共榮的生態圈，來徹底顛覆整個行業的游戲規則。
數字化驅動賦能企業：
-以客戶為中心，從人性需求出發創造*客戶體驗；
-快速基于客戶體驗數據，集成各個學科前沿的技術創新，快速的產品迭代創新；
-構建業務平臺，打破時間、空間、知識、信息、授權和風險的限制，賦能員工進行高效精準的運營；
-打造超鏈接的能力，基于需求快速的進行價值鏈的重配，構建自己的生態，進行業務模式的創新。
制造業數字化轉型的*目標是把制造業企業變成數字化企業，即數據驅動的企業。其核心特征是：
-快速增長的收入。基于數字技術的客戶體驗感知、優化設計能力，進而可以精準高效的獲取，留住客戶，擴展客戶；
-用更少得到更多。高效精準，深度協同的產品設計、制造、運營能力，快速提升企業的競爭力。
-快速迭代，持續創新，顛覆相關的行業。用更創造價值的方式（更好的產品和服務，更有效的業務模式，更有生命力的生態系統）創造收入，吸引和保留客戶，摧枯拉朽的淘汰笨拙的傳統企業。
物聯網、大數據、云技術、人工智能，賦能企業超級數據獲取，數據存儲，數據加工，知識挖掘和知識應用能力。數據和知識雙輪驅動，直接讓企業可以快速進化自己的技術和業務能力。
自動化、邊緣智能賦能制造業企業應對高素質產業工人短缺的困局。
數字化技術賦能使得企業的組織構架可以深度扁平化、去中心化、彈性化、敏捷化。讓企業快速感知外部環境的變化，快速做出精準響應，把一切變化多成為企業跟更好、更強、更有價值的機會。
各個學科知識的模型化，泛在化便于跨學科的深度融合和集成創新。基于模塊化定義MBD技術的成熟，使得產品設計模型化，制造模型模塊化，經營模型模塊化，從而推動整個社會創新和效率的提升呈現出幾何級數的上升。
定制化、低成本、短交期的大規模定制時代將大幅提升用戶的價值。智能化、協同化、可持續化的智能制造大幅降低生產成本，提升運營效率，讓產品更加環保，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。
基于互聯和數據的智能制造，將徹底顛覆制造業的價值鏈。那些駛入智能制造高速公路上的企業將以越來越快的速度積累自己的知識資產，成為專家型企業，優化自己的生態圈。未來成功的價值鏈將是一批專家型企業構建的一個卓越的價值鏈。那些不能構建自己智能制造體系的企業將不可避免的被淘汰。
本課程(cheng)基于國內外數百家(jia)企(qi)業的(de)(de)數字化(hua)轉型(xing)實踐(jian)，分(fen)析總結(jie)了數字化(hua)轉型(xing)的(de)(de)關(guan)鍵成(cheng)功要素，數字化(hua)轉型(xing)的(de)(de)各(ge)種失(shi)敗類型(xing)和原因。為數字化(hua)路(lu)上的(de)(de)每一位企(qi)業的(de)(de)領導者和管理(li)者提供(gong)深(shen)度(du)思(si)考(kao)，和有價值的(de)(de)參考(kao)。

培訓目標：
1. 讓受訓者建立數字化時代管理者和員工的關于數字化轉型的意識。
2. 數字化領導力是在數字化轉型的關鍵
3. 理解數字化技術如何驅動企業提升客戶體驗、進行高效精準的運營、構建生態和進行業務模式的創新。
4. 數字化(hua)轉型是企業文化(hua)、流程和組織架構(gou)的變革

培訓大綱：
1. 必然——數字化轉型是制造企業*出路
1.1. 數字化轉型為企業帶來的六大競爭力
1.1.1. 構建以客戶為中心的更好的客戶體驗，得到更多，更忠心的客戶
1.1.2. 鏈接科技創新和客戶體驗，進行快速產品創新
1.1.3. 精準的運營，得到速度，敏捷，柔性，質量和成本的競爭優勢
1.1.4. 基于“長板哲學”快速構建良好生態
1.1.5. 服務創新，基于結果和體驗的服務延伸，創造更大的價值，進而推進商業模式的創新。
1.1.6. 充分發揮人的創造性、工匠精神實現人生價值，進而可以充分挖掘和吸引優秀的人才。
1.2. 顛覆式、破壞式創新改造制造業版圖，
1.3. 躲避不了顛覆：不是在顛覆別人的路上，就是在被顛覆的路上
1.4. 什么阻礙了的企業數字化轉型
2. 數字化企業的組織、流程、目標和考核管理變革有哪些挑戰？
2.1. 組織賦能，個體創新時代需要專家型人才
2.2. 高效協同型組織——破除部門的“墻”
2.3. 敏捷型組織——數字化時代的組織架構
2.3.1. 高層洞察趨勢，構建平臺和組織能力，
2.3.2. 專家和中層成為業務中臺的專家資源，
2.3.3. 敏捷型業務小團隊快速應變，快速調整適應技術和業務的快速變化
2.4. 數字化時代需要的人才能力
2.4.1. 數字化意識能力
2.4.2. 數字化領導力
2.4.3. 數學能力
2.4.4. 溝通和合作能力
2.5. 數字化時代的團隊文化——快速行動，勇于試錯的企業文化
3. 數字化的領導力
3.1. 數字化領導力是企業數字化轉型的靈魂
3.2. 數字化時代，領導者面臨的挑戰
3.3. 數字化領導力的定義
3.4. 數字化領導力的評估
3.5. 數字化領導力的培養
3.6. 成為數字化時代的合格領導者
4. 物聯網、大數據、人工智能、5G等前沿技術在制造業中的應用及對經營管理工作的新要求
4.1. 5G 物聯網喚醒萬物，泛在連接，互操作，云邊互動帶來平臺化管理。
4.2. 工業大數據，AI3.0 工業，帶來數據 知識驅動。
4.3. 智能制造和智能產品，實現數據的感知、采集加工、服務。
4.4. 工業軟件，大數據和云計算，AR/VR，微服務賦予的實時全面無縫，簡單，易用知識泛在化，同步化；
4.5. 數字化技術讓客戶、技術、企業和生態圈的資源高效協同，精準運作，實現產品和業務模式的快速迭代和創新。
4.6. 精準的數字化感知，深刻客戶“痛點”洞察。
4.7. 平臺化、模塊化、參數化的個性化定制產品和服務。
4.8. 實時互聯、遠程運維、預測性維護、精準服務，垂直滲透，高粘性客戶。
4.9. 基于MBD的研發、工藝、制造、采購、服務一體化的數據驅動高效精準的運營。
4.10. 數據驅動的高柔性自動化加工、組裝、檢測產線。
4.11. 數據驅動的精準內部和外部物流。
4.12. 數字孿生和聯合仿真，虛實同步，無限試錯，以虛優實。
4.13. 泛在互聯、數據驅動、知識快速富集并模型化軟件化復用化、快速迭代進化、創新無限。
5. 數字化技術為制造業帶來哪些商機——價值點發掘
5.1. 以用戶為中心，以數字化技術賦能為翅膀，以創造價值為目標重塑商業模式和企業生態圈。
5.2. 前瞻性的理解和認知數字化時代的人文、社會、經濟、政治、職業和家庭，引領我們快速轉型。
5.3. 以數字化時代的三大價值觀看數字化社會商機無限
5.4. 結果導向型經濟——成全別人，成就自我。
5.5. 跨界合作，生態式生存——分享就是收獲，選擇就是進步。
5.6. 體驗導向型經濟——用戶思維，基于場景體驗的技術和商業創新。
5.7. 敏捷高效精準柔性化運營帶來的成本、質量、安全價值機會盤點。
5.8. 數據和知識驅動的質量管理體系帶來的價值。
6. 基于數據和模型的運營仿真
6.1. 工廠建模
6.1.1. 產品工藝建模
6.1.2. 制造資源建模
6.1.3. 物流倉儲建模
6.1.4. 供應鏈建模
6.1.5. 生產策略建模
6.1.6. 企業運營仿真
7. 數據流自動化驅動流程自動化
7.1. 數據治理3.0——業務驅動型數據治理
7.2. 業務和技術邏輯模型化、軟件花——潛在知識顯在化，顯在知識邏輯化，邏輯知識軟件化
7.3. RPA軟件介紹
8. 數據運營
8.1. 從BI到數據運營
8.2. 業務數字化
8.3. 數據資產化
8.4. 資產服務化
8.5. 服務交付價值
8.6. 數據中臺和業務中臺
9. 企業數字化成熟度評估
9.1. 產品數據（工藝數據）管理現狀評估——CAD/CAE/PDM/PLM/ERP/MES等系統和管理現狀。
9.2. 工廠業務系統管理現狀評估——CRM/ERP/MES/SCM/WMS等系統和管理現狀評估。
9.3. 質量管理現狀評估——PDM/QMS/SCM/MRO等系統中質量管理部分和實際質量管理現狀評估。
9.4. 企業數據集成應用成熟度評估。
9.5. 工廠設備自動化水平評估。
9.6. 工廠智能制造人才隊伍現狀評估。
10. 數字化轉型愿景規劃——數字化智能工廠建設藍圖
10.1. 數字化、網絡化和智能化技術賦能，企業未來業務模式和制造運營模式設計
10.2. 業務流程和組織模式規劃
10.3. ERP/PLM/MES/SCM/WMS/QMS/CRM數據（信息）數據高速公路規劃（數據集成和數據驅動模式）
10.4. 基于MBD的產品制造信息（*）管理模式規劃——工藝管理規劃
10.5. 數據驅動的高柔性精準高效自動化產線，測試線規劃
10.6. 廠內物流規劃——物料的收、存、發、流轉中的數據流和物流設計規劃，設備設施規劃。
10.7. 數據和知識驅動設備和工裝管理模式規劃
10.8. 能源動力工程規劃
10.9. 廠房規劃
11. 數字化轉型實施路線圖和項目節奏
11.1. 關鍵差距和項目實施障礙和風險評估
11.2. 克服障礙的行動，及其時間和資源計劃
11.3. 智能制造技術路線圖
11.4. 項目群（PMO）管理模式
11.5. 項目優先級評估
11.6. 子項目計劃
11.7. 總體項目計劃(hua)和技術風險管理

數字化轉型意識培訓