【课程背景】

在全球范围内，制造业正在经历一场深刻的变革，第四次工业革命的浪潮席卷而来，推动着工业互联网和智能制造技术的迅速发展。工业互联网，作为连接工业设备、数据和人力资源的桥梁，**将物理世界与数字世界紧密结合，实现了生产过程的智能化和网络化。这一技术不仅大幅提升了生产效率和产品质量，还为企业开辟了新的商业模式和价值创造空间。

智能制造作为这一变革的重要组成部分，融合了人工智能、物联网、大数据等先进技术，赋予了制造业前所未有的灵活性和效率。**智能制造，企业能够实现生产流程的自动化、数字化和智能化，从而大幅降低生产成本，提高产品的定制化水平和市场响应速度。尤其是在全球化竞争日益激烈的背景下，智能制造成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键手段。

各国政府和企业纷纷出台相关政策和战略，推动工业互联网和智能制造的普及和应用。例如，中国提出了"中国制造2025"战略，德国则推出了"工业4.0"计划，这些政策不仅为技术的发展提供了强有力的支持，也为企业创新和产业升级提供了明确的方向。同时，随着技术的不断进步，越来越多的企业开始重视工业互联网和智能制造的应用，积极布局相关领域，推动技术的落地和商业化。

然而，尽管工业互联网和智能制造具有巨大的潜力，但其复杂性和技术门槛也为企业带来了诸多挑战。从技术的选择与集成，到人才的培养与管理，再到实际应用中的问题解决，都需要系统的知识和实践经验。因此，系统化的学习和深入的案例分析对于理解和掌握这些技术尤为重要。

本课程应运而生，旨在为学员提供系统、全面的工业互联网与智能制造知识。**深入的理论讲解和丰富的案例分析，帮助学员了解行业发展趋势、核心技术及其应用，掌握相关的评价体系，提升解决实际问题的能力，为企业的数字化转型和智能化升级提供有力支持。

【课程收益】

Ø 全面了解工业互联网和智能制造的基础知识与发展现状。

Ø 深入理解人工智能、物联网和大数据等核心技术及其在智能制造中的具体应用。

Ø 掌握工业互联网平台的类型、发展现状及其生态体系。

Ø **实战案例解析，了解不同领域的成功应用实例。

Ø 掌握新兴技术在智能制造中的应用前景及未来发展趋势。

【课程特色】

Ø 实战与理论相结合：围绕实际案例教学，使学员能够直观理解技术的实际应用

Ø 前沿技术解读：涵盖人工智能、大数据、物联网等**新技术应用与应用的策略

Ø 互动式学习：**小组讨论、模拟实验和互动问答，加深理解并促进知识的应用

【课程对象】

中高层管理人员、电信运营商客户经理、解决方案架构师等

【课程时间】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、工业互联网的基础与发展

1、 研究价值与发展历程

Ø 工业互联网的驱动因素：政策、补贴等

Ø 工业互联网需求市场：政府侧、企业侧、高校侧

2、 工业互联网平台与生态体系

Ø 平台类型与发展现状

Ø 市场竞争态势

Ø 生态体系与功能架构

3、 工业互联网的应用与未来展望

Ø 工业互联网应用场景：供应链、生产制造

Ø 工业互联网平台本质与供应商价值评价

Ø 工业互联网技术深化与趋势展望

案例：华为、波音、GE、西门子、爱思唯尔等

二、智能制造概念与技术

1、 智能制造的全球趋势

Ø 国际智能制造发展历程与现状

Ø 比较不同国家的智能制造战略

2、 智能制造的核心技术

Ø 人工智能的角色与应用

Ø 物联网在智能制造中的应用

Ø 大数据技术的集成与优势

3、 智能制造的应用案例

Ø 制造业中的AI实践

Ø IoT解决方案的实际部署

Ø 大数据驱动的决策支持系统

案例：华为、波音、通用汽车、西门子、爱思唯尔等

三、智能制造实战案例解析

1、 离散制造的自动化案例

Ø 离散制造业中的自动化技术

Ø 具体案例分析与讨论

2、 飞机电子制造的创新实践

Ø 飞机制造业的技术革新

Ø 实际案例介绍：如何应用智能技术

3、 机械装备制造的智能化改造

Ø 机械装备制造的转型路径

Ø 案例研究：成功的智能化改造实例

4、 新兴技术在智能制造中的应用

Ø 机器学习与预测维护

Ø 增强现实与虚拟现实的制造应用

Ø 自动化与机器人技术的未来发展

案例：SpaceX、波音、西门子、特斯拉、三一重工等

案例：AR/MR远程辅助、空调电子维修手册、波士顿机器人、AI大模型路径规划等

四、智能制造评价体系

1、 智能制造能力成熟度模型解析

Ø 分层模型框架体系解析

Ø 员工、技术、资源三大要素能力要求

Ø 设计、生产、储运等流程环节能力要求

2、 智能制造能力成熟度评估方法

Ø 能力成熟度评估流程

Ø 主要评估域及其权重

Ø 分值设置及计算方法

3、 智能制造水平评价指标体系

Ø 分层模型框架体系解析

Ø 指标权重设置及计算方法

案例：参考国家和行业相关标准，进行解读