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智能化工廠實現課程

課程背景：
未來已來，工業4.0、工業5.0如期而至，大家熟知工業互聯網ABC（AI人工智能、Bi
gdata大數據、Cloud云），智能化工廠、燈塔工廠建設如火如荼，世界制造大國強國，均
有提出國家制造發展戰略：德國于2011年提出：工業4.0；*2012年發布：先進制造業
國家戰略計劃；中國2015年推出：中國制造2025。德國工業4.0、*先進制造、中國制
造2025，核心都是智能制造。
智能制造的核心是人工智能、基礎是數字化，人工智能的實現是底層邏輯是統計學，
統計學的基礎是大數據。科學、真實、有效的生產經營數據，對智能制造的實現至關重
要；同樣，數據不科學、數據失真、數據缺失等基礎有問題的企業，要實施智能制造，
必需要先進行流程梳理、工藝優化、完善產品生產、工藝及交付等方面的數據庫建立，
推進精益變革改善，在實施數字化、智能化。
數字化+智能化=數智化，數字會說話，實現智能化。智能制造是制造業發展趨勢，沒
有成功的企業，只有時代的企業，時勢造英雄，時代成就企業。企業應審時度勢，積極
擁抱時代，學習及實施數智化，做百年常青企業。
智能制造構建，需要結合企業現狀痛點問題及現實工作場景，依據智能制造實現有七
大路勁：標準化、精益化、模塊化、自動化、信息化、數字化、智能化，智能制造七大
路勁實施：即有遞進關系、也有并行關系。智能化工廠建設，我們梳理出十大步、86小
步，智能化工廠的實現，不是一蹴而就的，更不能理解為買些自動化設備、上線一些IT
信息化系統就能實施智能化了。智能制造：標準化作業是基層，精益化是前提。沒有精
益化，就沒有數字化；沒有數字化，就沒有智能化！
本課程，結合企業現狀痛點問題及發展需求，深入探討智能制造實施的七大路勁；規
劃企業數字化轉型藍圖，認清產品生產基層數據庫底層邏輯，幫助企業認知數智化制造
技術，引導企業務實有序有效的推進智能制造，提升企業現代先進制造實力，做時代發
展企業。
智(zhi)能(neng)(neng)(neng)制造是(shi)有科學理論方(fang)法的(de)，智(zhi)能(neng)(neng)(neng)制造是(shi)能(neng)(neng)(neng)有效(xiao)落(luo)地實施的(de)。

課程收益：
提升：企業對工業4.0、智能制造和數字化轉型的理解
幫助：企業建立切實可行的智能工廠和數字化轉型戰略規劃
讀懂：理解智能工廠的規劃和構建策略
體驗：工業互聯網與數字化智能制造典型場景
掌握(wo)：一(yi)套行之有效(xiao)的企業數字(zi)化轉型/智能工廠的構建與落地實施的方法

課程方式： 
講師講授+理論解析+案例解讀+小組研討+實操演練
問題導向啟發+釋疑(yi)解(jie)惑(huo)教練+行動學習(xi)研討+落地工具(ju)咨詢

課程對象：
公司高管、管理人員、政府機關人員，以及對工業4.0/智能制造/數字化轉型
感興趣的人員。

定制化課程開發說明：
本課程可以根據每個企業所在的行業、企業的不同而對課程內容做定制化開發和調整
，突出以客戶需求、解決問題為導向。
導入：*貿易戰
案例：中興事件始末、華為有所為
研討：(GP-
分組對抗記分點)分組列出你所知道的與*對話制裁的關鍵組織與事件，并分組三句話
評述，老師點評記分。
備注：GP-為短時時間討論，一般不超過5分鐘，LGP為長時間討論，一般在5-
20分鐘(zhong)；GP活動將根(gen)據現場情況發(fa)起或不發(fa)起，非固(gu)定(ding)活動。

課程大綱
第一講：工業4.0與中國制造2025
1. 工業4.0
1. 工業4.0的發展歷史
案例解讀：主要發達國家實施“再工業化”戰略
2. 工業4.0的“1438”模型
[pic]
3. 工業4.0的一個網絡：CPＳ信息物理系統網絡
4. 工業4.0的四大主題：智能生產、智能工廠、智能物流、智能服務
5. 工業4.0的三項集成：橫向集成、縱向集成與端對端集成
6.
工業4.0的八大計劃：標準化和參考架構、管理復雜系統、工業寬帶基礎設、安全和
保障、工作的組織和設計、培訓與再教育、監管框架、資源利用效率
7. 工業4.0的五大特點：互聯、數據、集成、創新、轉型
8. 工業4.0的九大技術支柱：
工業物聯網、云計算、工業大數據、工業機器人、3D打印、知識工作自動化、工
業網絡安全、虛擬現實、人工智能
2. 中國制造2025
1. 什么是中國制造2025
2. 為什么打造中國制造2025
1) 從國際看，順應當前一輪科技革命和產業變革大勢
2) 從國內看，經濟轉型內在要求
3. 中國制造2025和德國工業4.0的區別
3. 中國制造2025的主要內容
1. 指導思想和目標
2. 中國制造實施“三步走”戰略
3. 制造強國的基本方針：創新驅動 質量為先 結構優化 以人為本
4. 制造強國的九大戰略任務和十個重點領域
5. 制造強國的五大工程（四橫一縱）-重要抓手，國家示范引導
6. *貿易戰
7. *貿易戰涉及的九大領域
8. *貿易戰與中國制造2025
4. 智能制造是《中國制造2025》的主攻方向
1. 智能制造的內涵
2. 智能制造的特征
3. 智能制造的三大創新：產品創新、制造技術創新、產業模式創新
案例解讀：產品創新－數碼相機、高鐵／高速機車
案例解讀：制造技術創新－大型軍用運輸機
案例解讀：產業模式創新－維尚家具個性化生產、廣電運通既賣產品也賣服務、伊利
集團數字化工廠
小組(zu)研討：（LGP）德(de)國(guo)工業4.0有哪些(xie)特征？對中(zhong)國(guo)制造2025有何借鑒和啟(qi)示(shi)？

第二講：智能制造核心技術與應用場景
1. CPS
1. 什么是CPS
2. CPS的本質
3. CPS系統架構
2. 工業互聯網
案例解讀：海爾工廠依托COSMOPlat平臺實現生產流程優化
1. 工業互聯網平臺的產業生態
2. 工業互聯網平臺技術架構與工業大數據
3. 工業APP與生態
4. 工業互聯網平臺的商業模式創新
案例解讀：基于工業互聯網平臺的六種商業模式
3. 工業大數據
1. 工業大數據的界定
2. 工業大數據基本特征
3. 工業大數據與大數據技術
4. 工業大數據應用領域
工業大數據在工業設計、產品設計、產品需求分析預測、供應鏈優化等領域的應用
4. 智能生產與智慧工廠
1. 智能生產模型圖
2. 智慧工廠模型圖
案例解讀：格力智能化車間
5. 智能裝備與智能物流
案例解讀：菜鳥物流AR智慧物流系統
案例解讀：阿里巴巴全自動化機器人倉庫
案例解讀：京東“無人倉”
1. 智能裝備與智能物流
2. 智能物流與智能倉儲
6. 工業機器人
1. 十大機器人品牌和四大機器人家族
2. 工業機器人種類與選型原則
3. 工業機器人應用領域
4. 工業機器人十大應用行業
7. 人工智能與機器視覺
1. 人工智能的定義與核心技術框架
2. 人工智能的應用場景
3. 機器視覺在企業檢測領域的應用
8. 工業物聯網（IIot）與5G技術
1. 工業物聯網與物聯網的區別
2. 工業物聯網概念與應用場景
3. 5G時代十大應用場景
9. 工業軟件
1. MOM－制造運營管理系統解讀
2. MOM與MES的區別
3. MOM－制造運營管理平臺解決方案
案例解讀：英口凌智能生產提質、降本、增效，多任務廠部部署，全球化運維
小組研討：（LGP）請各組舉例你所在企業又已經上馬的數字化或智能化項目，有哪
些(xie)應用(yong)場景(jing)，使用(yong)了哪些(xie)智(zhi)能制造核(he)心技(ji)術，軟件系統和設(she)(she)備設(she)(she)施(shi)？

第三講：工業4.0與燈塔工廠
案例解讀：富士康五座燈塔工廠領跑行業
1. 燈塔工廠綜合概述
1. 何為燈塔工廠
2. 燈塔工廠的發展歷程
3. 燈塔工廠的價值創造
4. 燈塔工廠的共同特征
5. 燈塔工廠數量與中國燈塔工廠名單
2. 燈塔工廠的核心技術
案例解讀：施耐德電氣燈塔工廠三部曲
1. 工業互聯網平臺
1) 工業互聯網平臺及其層次結構
2) 工業互聯網平臺的基礎、核心與關鍵
3) 工業互聯網平臺七大核心技術
4) 工業互聯網平臺的應用場景
案例解讀：海爾工業互聯網平臺卡奧斯 COSMOPlat
2. 數據：數字—智能化時代的“石油”
1) 工業大數據的來源、特性與發展歷程
2) 數據感知（獲取）技術
3) 數據處理技術
4) 數據流動與數據驅動
5) 數據驅動產品和服務創新
6) 勿為迷幻的數據所驅動
3. 數字孿生
1) 數字孿生的模型
2) 數字孿生的核心技術
3) 數字孿生在智能制造中的應用
4. 軟件定義
1) 軟件定義的含義和功能
2) 軟件定義產品功能和性能
3) 軟件定義加工生產
4) 軟件定義市場
5) 工業 App
5. 智能控制與云機器人
1) 智能控制的發展與特點
2) 智能控制的關鍵技術
3) 智能控制在機器人控制中的應用
4) 云機器人的特點與功能/云機器人的關鍵技術
3. 打造全價值鏈的燈塔工廠
案例解讀：工業富聯的轉型舉措
1. 智能產品 / 產品設計數字—智能化
1) 智能產品的目標功能進化
2) 智能產品的基礎功能要素
3) 產品設計在數字空間的進化
2. 燈塔工廠的卓越制造系統
1) 卓越制造系統過程進化的目的
2) 卓越制造系統過程進化的載體
3) 卓越制造系統過程進化的方法
4) 卓越制造系統過程進化的典型場景
3. 燈塔工廠的端到端價值鏈進化
1) 端到端價值鏈數字化
2) 端到端燈塔工廠的三種價值驅動方式
4. 首批16家全球燈塔工廠的降本、提質、增效數據
4. 燈塔工廠評選流程
1. 燈塔工廠評價標準
2. 燈塔工廠評選流程
小組研討：（LGP）燈塔工廠(chang)有哪些共同特征？對企(qi)業推動燈塔工廠(chang)有何借(jie)鑒和啟示？

第四講：智能工廠頂層設計與規劃
1. 智能工廠發展背景
1. 全球趨勢
2. 國家政策
3. 產業互聯網化的變革
4. 經營模式的轉變
5. 行業三大問題
6. 企業五大問題
7. 智能工廠的本質
視頻案例：老板電器的智能工廠
2. 智能工廠建設目標及要求
1. 建設目標
2. 經濟效益
3. 工廠收益
4. 業務價值
3. 智能工廠頂層設計的核心要素和指導方針
1. 核心要素
2. 指導方針
4. 智能工廠整體規劃
1. 未來的智能工廠
智能制造、智能管理、智能供應鏈、智能產品、智能服務、智能決策
2. 智能化工廠規劃“四步曲”
3. 智能工廠整體解決方案（框架圖）
4. 智能工廠的六大應用場景
智能制造、智能管理、智能供應鏈、智能產品、智能服務、智能決策
5. 智能工廠要打通八支鏈條
1) 集成產品研發與制造體系
2) 集成供應鏈管理體系
3) 集成資源計劃與預測體系
4) 集成訂單執行管理體系
5) 集成財務控制體系
6) 集成質量管理體系
7) 集成追溯管理體系
8) 集成服務管理體系
5. 智能制造實施方法論和工具
1. 智能制造實施方法論
2. 智能制造評估工具－數字化能力評估&提升路徑
1) 德國工業4.0：數字化成熟度評價體系
2) 智能制造成熟度評估模型
3) 診斷評估報告 & 提升路徑
4) 智能制造能力成熟度等級
5) 信息化水平成熟度等級
6. 智能制造實施路徑
7. 智能工廠推動風險、防范措施和關鍵措施
1. 推動風險
2. 防范措施、關鍵措施
8. 新一代智能工廠解決方案介紹
1. 高質量發展（數字化轉型－＞智能工廠）
2. 數字化轉型和智能工廠的路徑
3. 智能工廠整體架構
4. 生產執行系統MES
5. 工業實時數據庫
6. 生產過程監控
7. 工藝管理
8. 生產調度管理
9. 生產計劃管理
10. 物料管理
11. 批次追溯管理
12. 移動應用
13. 安全管理與應急指揮系統
14. 安全環保應急指揮平臺---安全綜合監控
15. 安全環保應急指揮平臺---安全應急指揮
16. 安全環保應急指揮平臺---安全基礎信息
17. 安全環保應急指揮平臺---移動辦公
18. 圖像智能識別
19. 人員定位
20. 能源管理
21. 實驗室管理系統LIMS
22. 設備管理與在線診斷系統
23. 智能點巡檢系統
24. 智慧倉儲物流管理
25. 園區物流全流程自動化
26. 生產統計分析
27. 可視化展示
28. 工業互聯網平臺
9. 智能工廠的*實踐
1. 華為松山湖智能制造示范項目
2. 富士康工業互聯網
3. 富士康燈塔工廠
4. 智能工廠視頻案例
1) 海爾冰箱智能互聯工廠
2) ABB智能工廠
3) iPad自動化中文版V10 0307 高清
4) 格力智能化車間
5) 海信集團液晶電視智能工廠- 黃島廠區
10. 智能工廠沙盤推演
小組研討：（LGP）以某制造企業為原型，工業4.0/智能工廠如何在我們公司落地生
根？

第五講：企業數字化轉型
1. 數字化轉型的本質
1. 數字化時代已悄然來臨
2. 數字化轉型的定義
3. 數字化轉型的本質
4. 數字化轉型的核心特點
5. 數字化轉型面臨的挑戰
6. *政府數字化轉型的五點啟示
2. 數字化轉型的目的和意義
1. 數字化轉型的目的
2. 數字化轉型的意義
3. 企業數字化轉型勢在必行
4. 數字化轉型是企業順應時代的必然要求
5. 數字化企業是企業信息化發展的必然階段
6. 數字化轉型是企業降本增效的內在需求
7. 數字化轉型是企業流程再造的必由之路
3. 數字化轉型的總體思路
1. 數字化轉型總體架構
2. 堅持一個企業級轉型戰略
3. 創造2個保障條件，組織機制和文化氛圍
4. 貫徹三個核心原則
5. 推進4個關鍵行動
6. 數字化轉型的商業架構
7. 數字化轉型三部曲：業務在線化、業務數據化、數據業務化
8. 數字化轉型總體架構
4. 企業數字化轉型實施路徑：信息化→數字化→智能化
5. 數字化轉型常用的工具及方法建議
1. 建立適合企業數字化轉型戰略的IT架構
2. 評估和改進企業數據和分析能力成熟度
3. 關注企業數字化轉型容易忽視的關鍵問題
4. 充分應用新技術來支撐數字化轉型
5. 借助外部力量：數字化咨詢服務
6. 持續推動全生命周期的數字化建設
7. 擁抱工業互聯網，實現開放-合作的生態架構
6. 傳統企業數字化轉型的八個成功要素
1. 一把手親自抓
2. 要做數字化的戰略取舍
3. 數字化要分步驟
4. IT負責人要懂業務
5. 借助外部的IT力量
6. 與軟件企業進行BOT（開發、運營、轉交）合作
7. 發現問題階段要早
8. IT要盡量減少對業務的影響
7. 數字化人才培育
1. 數字化人才的定義
2. 數字化人才的分類：數字化專業人才、數字化應用人才、數字化管理人才
3.
數字化人才的七大領域：數字開發人才、數字人力資源人才、云財務人才、智能制
造人才、數字營銷人才、數字金融人才、創新創業人才
4. 數字化人才培育
8. 數字化轉型*實踐案例
案例1：勞斯萊斯數字化轉型案例解讀
案例2：5G在生產制造中的應用
案例3：美的集團數字化轉型之路
案例4：華為數字化轉型
案例5：傳統制造業數字化轉型實踐---海爾COSMOPlat-
海織云子平臺ASPOP服裝工業互聯網平臺賦能紡織服裝行業
行業案例：
政府機關
通信行業
電力能源行業
出版傳媒行業
多個行業集錦
互聯網行業
金融行業
零售行業
制造行業
醫療醫藥行業
房地產行業
服務行業
交通行業
食品行業
小組研討：（LGP）以(yi)某制造企(qi)業為原型，企(qi)業數字化(hua)轉(zhuan)型如何在我們公(gong)司落地生根？

第六講：數據中臺與企業數字化轉型
1. 數據中臺概述
1. 從數據管理平臺到數據中臺
2. 數據中臺基本架構邏輯
3. 基于數據中臺的數據流技術體系
4. 數據中臺的核心五要素
5. 數據中臺的建設與實施
6. 運營數據中臺的問題與誤區
案例解讀：國酒茅臺數據中臺
2. 工業大數據平臺與數據挖掘
1. 通用大數據平臺架構
2. 行業大數據平臺
3. 向數據要效益
3. 數字化賦能論
1. 企業戰略轉型與數字化賦能
2. 企業數字化賦能問題
3. 企業數字化轉型賦能問題
4. 平臺化戰略轉型的幾個關鍵問題
案例解讀： 騰訊VS阿里 數字化轉型
4. 企業數字化轉型的戰略選擇
1. 什么是產業數字化、數字產業化
2. 企業數字化轉型與企業數字化的定位
3. 企業數字化轉型的前提條件
4. 企業數字化轉型規劃
5. 企業數字化轉型的路徑與方法
案例解讀： 騰訊VS阿里 中臺戰略
5. 基于大數據價值實現的方法論
1. 大數據頂層設計邏輯與方法
2. 基于大數據的商業/產業模式規劃
3. 大數據應用場景規劃與設計
4. 大數據業務規劃與管理
5. 大數據技術架構體系
6. 大數據運營模式
小組研討：（LGP）以某制造企業為原型，逐步分解工業大數據在企業全流程環節的應用
價值與要點。

智能化工廠實現課程