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辛玉军

制造业数字化转型实战精要

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

本课程的**目的是树立所有参训者对于制造业数字化、智能化转型的认知!树立转型的目标和信心。

本课程**大量的案例分享和逻辑阐述,让参训者掌握数字化、智能化转型是什么、为什么和怎么做。

市场调研机构IDC的报告指出,数字化转型已经成为所有企业应对挑战的主要战略。预计到2018年,全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业的战略核心。但是现实是这1000强中只有4%的企业制定完整的数字化转型战略并付诸实施。

以数字化、联网化和智能化为特征的新一代信息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,生存和死亡是每一个制造业企业必须应对的问题!

工业4.0,工业互联网,智能制造是德美中三国制造业转型升级制定的不同国家战略。

企业的数字化分为两类:一种是被动式的数字化,为数字化而数字化;另一种是革命性数字化,领导者对数字化技术如何为企业赋能,如何构建基于用户为中心的运营系统,以精准高效的产品和服务创新,以柔性敏捷的制造和交付能力,以共创、共享、共荣的生态圈,来彻底颠覆整个行业的游戏规则。**种数字化一定是没有生命力的,失败的数字化。第二种一定是一个痛苦并幸福的数字化。

物联网、自动化、3D打印、MBD、虚拟仿真、大数据、云、人工智能等信息技术如何为企业赋能?

ERP/PLM/MES/CRM/SCM/WMS/QMS/CAD/CAE/CAM等传统的信息系统,如何适应深度的数字化制造时代的需求?

各个学科知识的模型化,泛在化便于跨学科的深度融合和集成创新。基于模块化定义MBD技术的成熟,使得产品设计模块化,制造模块化,经营模块化,从而推动整个社会创新和效率的提升呈现出几何级数的上升。

定制化、低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升用户的价值。智能化、协同化、可持续化的智能制造大幅降低生产成本,提升运营效率,让产品更加环保,同时确保高品质的产品和服务,以及员工更高的工作幸福指数。

基于互联和数据的智能制造,将彻底颠覆制造业的价值链。那些驶入智能制造高速公路上的企业将以越来越快的速度积累自己的知识资产,成为专家型企业,优化自己的生态圈。未来成功的价值链将是一批专家型企业构建的一个卓越的价值链。那些不能构建自己智能制造体系的企业将不可避免的被淘汰。

知败而后才可致胜。企业数字化转型失败有五大原因,分别是商业失败、市场失败、组织失败、运营失败和技术失败。

本课程基于国内外数百家企业的数字化转型实践,分析总结了数字化转型的关键成功要素,数字化转型的各种失败类型和原因。为数字化路上的每一位企业的领导者和管理者提供深度思考,和有价值的参考。


课程大纲


一、 必然——数字化转型是生存下去的唯一出路

1. 工业革命史——技术推进产业革命:工业1.0,工业2.0,工业3.0,工业4.0

2. 数字化技术如何改变制造业

3. 颠覆式、破坏式创新改造制造业版图,

4. 躲避不了颠覆:不是在颠覆别人的路上,就是在被颠覆的路上

二、 数字化转型驱动线下业务流程重构,业务模式重塑、组织构架重组

2.1. 数字化转型赋予企业横向纵向端到端集成的能力

2.2. 业务流程简单化、场景化、流线化

2.3. 矩阵式、金字塔式组织转型为敏捷式组织

2.4. 构建企业的数商和数字化文化

2.5业务模式创新的是企业数字化转型的根本

2.5.1. 数字化技术赋能,让企业用新模式为客户和伙伴创造价值是数字经济的本质

2.5.2. 生态化生存

2.5.3. 大规模个性化定制

2.5.4. 协同制造——技术、业务深度协同的生态系统

2.5.5. 制造业服务化——结果导向型经济,和客户共创共享价值

2.5.6. 共享经济——能力社会化共享创造新价值

2.5.7. 数字化创新文化,敏捷型组织重组,众创众筹众包,新的企业生存模式

三、 线上数据集成,数据流自动化驱动业务流自动化

3.1.如何构建企业完备的数据基础

3.1.1. 标准化是数据化的基础

3.1.2. 数据化是互联和智能的基础

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

3.2.1. 各大系统集成模式和实战案例分享

3.3.数字化产品开发工具让一切变得简单

3.3.1.材料结构设计仿真建模

3.3.2. 电子设计仿真

3.4.产品生命周期管理

3.4.1.产品生命周期管理系统的定义

3.4.2.PLM系统给企业的产品创新提供强力支持

3.4.3.PLM是助推企业模块式经营

3.5. MBD、MBE基于模型的企业

3.5.1. MBDèMBEèMBMèMBQèMBMROèMBE

3.5.2. 企业MBE进化之路

3.5.3.DFM/DFA/DFAA/DFT/DFP/DFMRO/DRQ

3.5.4. 研发、工艺、制造、服务串行作业转变为并行作业

3.6. 模拟仿真验证产品设计和制造工艺

3.7.工业4.0时代的工业生产技术工程

3.7.1. 虚拟制造

3.7.2.运用信息技术构建精益工厂

3.7.3.人体数字建模和工位设计

3.7.4. 工业机器人作业仿真建模

3.7.5. 数字工厂和物流仿真设计

3.7.6.CAD,CAM和CNC数据链和价值链

3.8.制造执行中的数据集成和数据驱动——透明,同步

3.8.1. 先进计划排程APS

3.8.2. 数据采集和设备集成

3.8.3. 资源管理——设备,工装,工具,检具等

3.8.3. 智能检测、质量数据集成和质量管控

3.8.4. 智能仓储、智能物流

3.8.5. 制造运营管理平台MOM=MES/WMS/WCS/QMS

3.9. 数据驱动,工业大数据和智能化制造

3.9.1.数据驱动,大数据,大洞察,大知识,大智慧,大改进

3.9.2. 知识模型化,自动化驱动企业智能化,社会集约化

四、 人工智能在工业中的应用

4.1. 人工智能技术的发展现状和生态

i. 人工智能的发展历史

ii. 人工智能现状

iii. 人工智能的多级生态系统

iv. 一场静悄悄的AI 的产业增强革命

v. 人类和人工智能技术的哲学思考——君子性非异也,善假于物也

4.2. 机器学习技术在工业上的应用

i. 图像识别技术和应用案例

ii. Salesforce爱因斯坦——AI在销售、营销和服务中的应用

iii. 产品云、智能诊断和预测性维修

iv. AI在供应链上的应用:精准预测需求变化、运费价格预测、货车管理、道路规划、物流网络优化、精准备货。

v. AI在生产工艺上的应用

vi. AI在产品设计上的应用

vii. 案例:AI董事会成员

五、 物联网、智能设备、智能产品是智能制造的躯体

5.1. 内嵌系统到物联网

5.1.1. 传感器,控制器,驱动器

5.1.2. PLC和基于计算机的控制

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

5.2. 设备智能化之路

5.2.1. 智能组装线

5.2.2. 智能加工中心

5.2.3.智能检测设备和系统

5.2.4. 智能物流系统

5.2.5. 智能控制中心

5.3. 工业机器人和服务机器人的智能化

六、 模块化产品设计,模块化制造,模块化经营

6.1.工业4.0时代的产品营销和销售

6.1.1.个性化需求逐渐盛行

6.1.2. 对客户场景的理解力和反应能力决定了创造市场价值能力和生存能力

6.2.平台化,模块化,参数化的产品个性化制化设计

6.2.1.模块化设计

6.2.2.模块化产品设计的战略性收益

6.2.3.模块产品设计方法

6.3.敏捷性和超级柔性制造的战略选择模块化、参数化制造

6.3.1. 模块化参数化制造的概念和战略收益

6.3.2. 模块化生产设计

6.3.4. 模块化制造的智能设备和工装夹具

6.3.3. 基于模块化、参数化制造场景的智能工厂

6.4. 开发性的模块化经营企业的战略优势

6.4.1. 加法和减法

6.4.2. “短板理论”失效, “长板理论”开始成立

6.4.3. 模块化经营战略设计

七、 数字化企业生态式协同制造业务升级

7.1. 构建在数据集成和数据驱动的开放式企业,驱动协同制造浪潮

7.2. 设计协同

7.3. 制造协同

7.4. 服务协同

7.5. 生态圈——每个企业的必备的战略思考

八、 数字化企业服务化转型升级——结果为导向的业务模式

8.1. 全生命周期的服务——先进服务概述

8.2. 制造业服务化的类型

8.2.1. 基于产品的服务

8.2.2. 基于企业专业能力的服务

8.2.3. 先进服务的特征

8.3. 先进服务交付系统设计

8.4. 服务化业务设计

8.5.先进服务化转型中的业务流程和组织构建的纵向集成

8.6. 先进服务化转型的流程

8.7. 制造服务化的案例

8.7.1.通用电气运用工业互联网的把自己的业务服务化

8.7.2.产品导转型需求导向——阿迪达斯定制运动鞋

九、 数字化企业构建大数据平台

9.1. 工业数字化转型

9.2. 实现工业数字化转型的主要IT技术

9.3. 工业大数据的业务价值与应用场景

9.3.1. 产品研发

9.3.2. 供应链

9.3.3. 生产制造

9.3.4. 营销与销售

9.3.5. 售后服务

9.4. 如何推进和实施工业大数据

9.4.1. 将数据作为战略资产进行管理

9.4.2. 打破数据壁垒,跨价值链分阶段整合数据

9.4.3. 构建工业大数据管理与分析团队

9.4.4. 确保数据安全和隐私

十、 数字化时代的人才战略

10.1. 数字化时代人才需具备的必备能力

10.1.1. 领导能力——大时代、大转型需要导师

10.1.2. 数学建模和使用模型的能力——数据知识化、知识模型化、模型软件化

10.1.3. 数字化时代需要工匠精神和专家大咖

10.2. 认知科学催化人工智能,人工智能催化人类认知

10.2.1. 认知科学体系简述

10.2.2. 学习是手段,认识是目的

10.2.3. 认知能力的进化能力是人才的核心竞争力

10.3. 数字化时代人才的进化之路

10.4. 数字化时代,企业的人才战略

十一、 企业数字化转型之路

11.1. 从业务转型蓝图开始

11.1.1. 信息化、数字化技术赋能如何改变我们和用户的互动关系,如何为价值链创造价值

11.1.2. 企业在数字化时代的生存模式

11.2. 打造数字化文化基因、人才团队和变革动力

11.2.1 数字化企业的DNA

11.2.2. 数字化企业的人才和组织

11.2.3. 数字化转型失败的组织原因和文化原因工厂

11.3. 智能工厂从产品研发,工艺数字化开始

11.4. 智能工厂业务数字化

11.5. 构建自己的数字化生态圈

11.6. 新业务模式转型

十二、 凤凰涅槃,生死考验——数字化转型失败的五大原因

1. 商业原因

a) 企业没有技术和商业的优势

b) 没有战略的视野

c) 只关注对手,没关注客户

d) 只关注销量,不关注客户体验

2. 市场原因

3. 组织原因

4. 运营原因

5. 技术原因


数字工厂案例分析

a) 红领服饰

b) 保洁中国数字化转型

c) 德国豪迈和尚品宅配

d) 博世洪堡阀门工厂

e) 博世汽车配件厂

f) 崔克自行车

g) 哈雷戴维森摩托

h) 宝马工厂

i) 奥迪工厂

j) 奔驰未来工厂

k) 荷兰菲仕兰乳业公司

l) 西门子安贝格智能工厂

m) 海尔cosmo工业互联网平台

n) GE 工业互联网平台

o) 达索系统端到端数据集成

p) 自动化智能化控制系统案例


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