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辛玉军

数字化工厂卓越运营

辛玉军 / 国内高德拉特组织认证的TOC应用讲师

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课程大纲

培训背景:

以数字化、联网化和智能化为特征的新一代数字化技术推动的工业革命,正在以惊人的速度颠覆每一个传统行业。这是一场真正革命,涉及到每一个企业的生存和死亡,是每一个制造业企业必须应对的问题!

企业的管理者要建立数字化工厂的认知包括:

l 数字化工厂是什么样子,与传统的工厂有什么不同?

l 数字化技术赋能给工厂运营管理那些能力,如何赋能?

l 如何构建基于用户为中心的精准高效的运营系统?

l 高效精准协同运营带来成本,柔性,质量和速度的竞争优势。

l 数字化工厂卓越运营如何创造客户价值?

l 共创、共享、共荣的生态圈,来彻底颠覆整个行业的游戏规则。

l 企业的领导者如何打造一个数字化工厂的运营管理团队?

培训收益

此课程系统讲解数字化工厂中数字化和工业化深度融合的体系。以及数据和知识驱动的数字化工厂的运行机理。同时也会涉及到传统工厂数字化转型路径规划和实施。

此课程助力工厂的管理团队,快速建立数字化工厂卓越运营的认知,树立数字化转型的信心,打造数字化转型升级的动力。

课程大纲


一、 什么是数字化工厂

1. 数字化工厂拥有六大竞争力

a) 基于数字技术设计更好的客户体验,得到更多,更忠心的客户

b) 基于数字化技术,链接科技创新和客户体验,进行快速产品创新

c) 数字化技术赋能,企业可以精准的运营,得到速度,敏捷型,质量和成本的竞争优势

d) 数字化技术赋能的超链接能力,基于“长板哲学”快速构建良好生态

e) 数字化技术赋能服务创新,基于结果和体验的服务延伸,创造更大的价值,进而推进商业模式的创新。

f) 数字化企业中充分发挥人的创造性、工匠精神实现人生价值,进而可以充分挖掘和吸引优秀的人才。

2. 数字化技术如何改变制造业

a) 泛在连接、数据驱动、AI赋能、智能硬件,实现数据的感知、采集加工、使用。

b) 工业软件,大数据和云计算,AR/VR,微服务赋予的实时全面无缝,简单,易用知识泛在化,同步化;

c) 数字化技术让客户、技术、企业和生态圈的资源高效协同,精准运作,实现产品和业务模式的快速迭代和创新。

二、 数字化工厂的核心内涵

1. 核心系统PLM、ERP、MOM、SRM等系统概述

2. 传统工厂制造过程管理中的难点痛点和数字化的解决方案

3. 工厂主数据管理和工厂数据治理

4. 数字化工厂关键管理要素

a) 工厂建模

i. 产品EBOM/PBOM/MBOM建模和管控:各个工序人机料法环测的定义,变更管控,替代料管控,辅料管控

ii. 人员建模:人员技能表,人力资源评估和发展策略

iii. 设备建模:设备工艺模型,设备运维——TPM、EAM系统集成

iv. 刀具建模——刀具管理系统的集成,刀具生命周期管理

v. 工装夹具建模:工装夹具的生命周期管理,工装夹具的发放、回收、维修和存储。

vi. 质量管理建模:DFMEA/PFAME,质量管理策划,检验策略,质检文件、程序、标准,质检设备定义,质检数据分析和报告,质量持续改善体系。

vii. 物流物料建模:物料属性、物流策略、库存策略、拣料发料策略和流程、发料模式和流程、物料流转模式和策略。

viii. 环境建模:

b) 计划和排程APS

c) 派工和报工

d) 设备联网——总线、技术协议和标准,工艺程序(如NC程序、质检程序)下发逻辑,分布式控制和边缘智能

e) 产品档案管理和全流程追溯

f) 安灯系统和异常管控流程定义

g) KPI、报表和决策支持


三、 仓储、物料和物流WMS、WCS和MES的深度集成

1. **数字化技术实现精益物流

2. APS、ERP(MRP)、SCM集成实现精准的物料计划

3. MES、WMS、WCS实现物料备料,配送的JIT——正确的时间、正确的工位、正确的物料

四、 数据集成,数据驱动智能制造的大脑

1. 构架在数据高速公路上的智能化企业

a) 横向和纵向集成

b) 端到端的集成

c) 数据集成和数据驱动赋予企业的柔性,敏捷性和开放性

2. 如何构建企业完备的数据基础

a) 标准化是数据化的基础

b) 数据化是互联和智能的基础

3. ERP/CRM/MES/PLM/SCM/CAM/CAE/仿真系统的集成和信息高速公路

a) 各大系统集成模式和实战案例分享

4. 产品生命周期管理

a) 产品生命周期管理系统的定义

b) PLM系统给企业的产品创新提供强力支持

c) PLM是助推企业模块式经营

5. 模拟仿真验证产品设计和制造工艺

a) 工业4.0时代的工业生产技术工程

b) 虚拟制造

c) 运用信息技术构建精益工厂

d) 人体数字建模和工位设计

e) 工业机器人作业仿真建模

f) 数字工厂和物流仿真设计

g) CAD,CAM和CNC数据链和价值链

6. 数据驱动,工业大数据和智能化制造

a) 数据驱动,大数据,大洞察,大知识,大智慧,大改进

b) 知识模型化,自动化驱动企业智能化,社会集约化

五、 物联网、智能设备、智能产品是智能制造的躯体

1. 内嵌系统到物联网

a) 传感器,控制器,驱动器

b) PLC和基于计算机的控制

c) 标准化是互联的基础:OPC-UA,ETHER-CAT/PROFINET

2. 设备智能化之路

a) 智能组装线

b) 智能加工中心

c) 智能检测设备和系统

d) 智能物流系统

e) 智能控制中心

3. 工业机器人和服务机器人的智能化

六、 数字化制造的质量分析和质量改善

1. 数字化制造下设计、工艺、制造、采购和服务生命周期数据深度集成

2. 基于科学的制造使得PFMEA和PFMEA支持精准的质量规划

3. 检测设备管理的标准化、网络化、数字化和智能化确保质检体系的有效性(MSA)

4. 质检设备的智能化、在线化、自动化和网络化让质检作业自适应、高效率

5. 实时全面的数据分析,质量大数据支持全生命周期的质量管控和质量改善。

七、 数字化工厂卓越运营体系

1. 数字化技术赋能给人、信息、技术和流程

2. 数字化技术打破传统工厂的限制(时间、空间、知识、风险、程序和协同)

3. 高效精准的流程带来速度、柔性、成本、质量和安全

4. 基于充分的授权和互联,员工间高效协同

5. 快速高质量的决策带来快速响应、敏捷性和适应性

八、 如何打造数字化工厂的卓越运营团队

1. 数字化工厂的文化变革

2. 领导模式的变更,由控制型领导模式向授权赋能型领导模式转变

3. 提升团队对数字化工程运营的综合认知能力

4. 数字化工厂需要高效的沟通和协作能力

5. 好奇心,创造力,设计思维是数字化工厂的管理者特别新需求

6. 创新和试错文化和管理机制

九、 问题和研讨

培训中案例:

1. 德国豪迈

2. 博世洪堡阀门工厂

3. 博世汽车配件厂

4. 宝马工厂

5. 西门子安贝格智能工厂

6. 海尔cosmo工业互联网平台

7. GE 工业互联网平台

8. 达索系统端到端数据集成

9. 自动化智能化控制系统案例

10. 主流MES系统和产品特色和案例介绍

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