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李福东:工业制造企业数字能力提升五步法

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工业制造企业数字能力提升五步法
主讲老师:李福东
【课程背景】
工业制造业是社会经济发展的基础和支柱产业,各国政府也非常重视和支持工业制造业的创新和发展。
为了在全球竞争中处于领先地位,各国都制定了工业发展战略。美国提出发挥互联网和创新优势的“工业互联网”战略,德国提出自下而上、非常务实的“工业4.0”战略,中国则提出“智能制造2025”的发展战略。
我国工业经历了两化融合的长期转型过程,目前工业制造业数字化转型成为国家和企业工作的重点,如何通过转型升级,实现从工业1.0到4.0的演进,是一项非常具有挑战性,但是非常有意义的工作。
本课程沿着数字能力从标准化、信息化、数据化、智能化、个性化的五步进阶路径的总体思路,从战略、架构、流程、组织、技术等多个维度,给出工业制造业数字化转型的方法、路径和策略。
具体来看,工业制造业数字化转型需要自下而上改造,并且自上而下总体规划布局,然后将两者有机地结合起来。
自下而上就是从工厂车间起步,首先利用物联网(IoT)技术,实现终端设备的“聋哑傻”改造,让设备能够介入企业数字孪生体的感知层。
自下而上就是要从全局角度,将战略规划、系统架构、流程场景等方面整体设计,实现战略层、业务层、技术支撑层的充分打通,实现从策划、设计、试验、批产、维修保养、回收的产品全生命周期管理,让业务需求单自动转化为执行层的一个个工单,在质量保证体系的监管下,实现质量、效率、成本的最优,满足个性化、定制化的生产需求。
本课程总体上沿着认知思维、规划架构、精益实施、数智化升级的知识脉络学习。首先让学员理解数字化转型的重要性、必要性和迫切性,数字化转型的范围、目标等,然后,从规划架构的全局角度,讲述从战略到业务再到技术的映射方法。
接着,讲述按照“规划、建设、运维、运营”一体化的思路,如何一步步将规划架构层面的目标蓝图,转化为项目层面的需求点和功能点,以精益迭代的方式,“小步快跑”,以最快的速度和最小的风险验证成果,然后不断迭代升级。
最后,讲述企业如何构建数据治理体系和数据仓库,为生产经营提供多维统计分析结果和决策支持,以及参考赛博物理系统智能成熟度模型,实现智能化升级,进一步提升智能化的水平。
【课程收益】
Ø  深刻理解数字化转型的本质内涵;
Ø  深刻理解数字化转型的价值意义;
Ø  深刻理解数字能力进阶五化路径;
Ø  具备数字化转型总体方案设计能力。
【课程特色】逻辑清晰,从低阶到高阶,循序渐进;案例与场景式教学
【课程对象】企业家、中高层管理人员、数字化转型战略领导者/推动者
【课程时间】2天(6小时/天)
【课程大纲】


一、换道超车——数字化转型的思维变革
1、 什么是数字化转型?本质和内涵
Ø  从新概念角度认识数字化
Ø  从设备角度认识数字化
Ø  从管理角度认识数字化
2、 为什么数字化转型?价值和意义
Ø  传统零售店要不要数字化转型?
Ø  零售业数字化转型带来哪些变化?
Ø  企业数字化转型的4个动因
视频:解码十年
3、 企业数字化转型动因深入探究
Ø  人类历史上三次经济模式的升级
Ø  人类历史上的四次工业革命
Ø  三体智能模型
Ø  新一代信息技术赋能生产经营
二、智领未来——企业数字化转型方法与路径
1、 数字化转型方法总说与标准化
Ø  数字能力提升五步法的内涵
Ø  秦始皇统一六国的秘密
Ø  标准化的价值和作用
2、 数字能力提升第二步:信息化
Ø  不同载体的信息化发展历程
Ø  某央企集团公司IT集中化案例
Ø  数字化流程三观体系
Ø  数字化流程四化路径
Ø  数字化流程三可目标
3、 制造企业数字化转型总体思路
Ø  德国工业4.0的“金字塔”
Ø  中德两国制造业优劣势对比
Ø  工业互联网的特殊性
Ø  工业互联网平台功能架构
Ø  数字化转型技术体系(IT、CT、OT、DT)
4、 数字化车间整体架构设计方案
Ø  超大规模和绿色节能的云数据中心
Ø  数字化车间整体架构
Ø  数字化车间布局
Ø  数字化智能厂房设计
Ø  基础设施建设——设备联网(AIOT)
Ø  基础设施建设——通信网络(CT)
Ø  基础设施建设——智能生产线
Ø  数字化转型工作推进五步法
案例:华为、如家、秦国、某生物制药集团、中国联通集团等
三、行胜于言——某工业制造企业数字化转型方案建议
1、 IT对业务的支撑与一体化管理
Ø  IT满足业务发展的五高目标
Ø  规建维营一体化闭环管理思维
2、 工业应用软件建设与实施方案
Ø  工业制造企业运营总体模型
Ø  模型驱动的产品生命周期管理
Ø  ERP系统总流程
Ø  MES系统总体集成架构
Ø  MES系统功能架构
Ø  提升业务灵活性的云化架构
Ø  企业混合云总体规划思路
Ø  企业混合云总体演进路线
案例:阿里巴巴、中国联通、波音等
四、双轮驱动——数智化决策与行业趋势前瞻
1、 数字能力提升第三步:数据化
Ø  工业大数据应用架构模型
Ø  数据基础设施建设——车间数据分类
Ø  数据基础设施建设——数据采集方式
Ø  生产数据采集方案——面临的挑战
Ø  生产数据采集方案——数据采集系统架构
Ø  生产数据采集方案——数据采集的管理办法
Ø  生产数据采集方案——数据系统对接与应用
2、 数字能力提升第四步:智能化
Ø  CPS(赛博物理系统)能力成熟度评价
Ø  机器学习与人类学习的区别
Ø  机器学习三类——有监督、无监督、强化学习
Ø  人工智能机器学习五步法
3、 数字化转型总体布局建议
Ø  数据、人才等成为组织核心战略资产
Ø  互联网从Web1.0到Web3.0进化的本质
Ø  某工业集团数字化转型总体布局建议
案例:定单分拣、房价预测、特斯拉等

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