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数字化及生产智能化转型培训（含智能制造） 一、课程背景 全球制造业的深刻变革和数字化转型的趋势。近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，传统制造业正面临着一场前所未有的转型升级。智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正逐渐成为制造业发展的新趋势。 1.制造业转型升级的需求：随着全球竞争的加剧和消费者需求的多样化，制造业需要不断提高生产效率、降低成本、优化供应链管理等方面的能力。智能制造数字化转型通过引入先进的信息技术和智能化设备，可以帮助制造业实现这些目标，提高企业的竞争力。 2.技术创新的推动：人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，为制造业的数字化转型提供了强大的技术支持。这些技术可以实现对生产过程的实时监控、智能分析和优化，提高生产效率和产品质量。 3.市场需求的变化：随着消费者对产品个性化、定制化的需求不断增加，制造业需要更加灵活、快速地响应市场需求。智能制造数字化转型可以通过数据分析和预测，帮助企业更好地理解市场需求，实现精准生产和定制化服务。 二、培训学员对象 IT、生产、采购、品质、设备、自动化、技术、工艺工程师和技术人员等供应链管理及基层管理人员，这些学员通过学习和掌握智能制造数字化转型的知识和技能，将为企业和社会的数字化转型提供有力的支持。 三、课程特色 1.多学科交叉融合：智能制造本身就是一个涉及机械工程、计算机科学、自动化技术、电子信息等多个学科的交叉领域。在数字化转型的过程中，这些学科的知识和技术会进一步融合，形成独特的课程特色。 2.强调实践应用：智能制造数字化转型的课程不仅注重理论知识的传授，更强调实践应用能力的培养。通过案例分析、实验操作、项目实践等方式，学员可以亲身体验数字化转型的实际过程，掌握实际操作技能。 3.紧跟技术发展趋势：智能制造数字化转型的课程会及时跟踪和引入最新的技术发展趋势，如人工智能、物联网、大数据等。这些先进技术将为学员提供更广阔的视野和更深入的理解，帮助他们更好地适应未来制造业的发展。 4.注重国际视野：智能制造数字化转型是一个具有国际化背景的领域。课程会引入国际先进理念和实践案例，培养学员的国际视野和跨文化交流能力，为他们在全球范围内开展智能制造数字化转型工作打下基础。 5.创新教学方法：智能制造数字化转型的课程会采用多种创新教学方法，如在线学习、翻转课堂、小组讨论等。这些方法旨在激发学员的学习兴趣和主动性，提高教学效果和学习体验。 四、课程收益 1.提升生产效率与竞争力：通过数字化转型，企业可以实现对生产过程的实时监控和智能优化，从而提高生产效率，降低成本。这将直接增强企业的市场竞争力，使其在行业中占据更有利的位置。 2.增强产品质量与一致性：数字化转型可以利用大数据和人工智能技术对生产数据进行深度分析，从而精准控制产品质量，提高产品的一致性和可靠性。这将有助于提升企业的品牌形象和客户满意度。 3.实现生产灵活性与快速响应：数字化转型可以使企业更加灵活地调整生产计划，快速响应市场需求。这将有助于企业抓住市场机遇，实现可持续发展。 4.降低生产成本与能源消耗：通过数字化转型，企业可以实现对生产资源的优化配置，降低生产成本和能源消耗。这将有助于企业实现绿色发展，降低对环境的影响。 5.提升员工工作环境与安全性：数字化转型可以引入自动化和智能化设备，减轻员工的劳动强度，改善工作环境。同时，通过实时监控和预警系统，还可以提高生产安全性，保障员工的生命安全。 五、课纲说明 以下课程内容为《数字化机生产智能化转型》的标准课纲，根据客户的培训需求和实际情况，可作出相应的调整。 六、培训时间：3天（6小时/天） 七、课程大纲： 模块一：数据分析基础及常用工具 第一讲：数据分析的基本概念 1. 什么是数据分析 2. 数据分析的目的 3. 数据类型 1）信息类数据 2）行为类数据 3）观点类数据 4）工厂管理运营数据 5）财务类型数据 6）人力资源数据 7）营销类数据 4. 数据分析类型 1）定性分析 2）定量 5. 数据的来源 第二讲：数据分析的工具和方法 1.层别法 用途：对收集到的数据进行分类，根据业务需求来分析 应用场景：时间别实际产量水准，不良类型占比等 2.检查表 用途：为了稳定日常工作，以及某个特定的目的来调查状态 应用场景：某个产品各种缺陷数据收集核算占比，作业前准备工作的点检等 3.柏拉图 用途：把损失成本等现象或原因来划分，按顺序排列，以柱表的形式表现的图，看出排序情况 应用场景：各种不良项目占总不良比重，并排序出来； 4.鱼骨图 用途：分析结果与原因之间的关系 应用场景：如异常产生，对人机料法环各要素进行分析，把造成各种原因找出来 5.散布图 用途：分析成对或两组数据之间的关系，看看2类特性之间关联 应用场景：铁板加厚与强度之间的关系，气温升高与交通事故的关系 6.直方图 用途：对某特性的数据进行分区间，看看发生的频率，明确数据走向 应用场景：测量产品重量，两台设备测量，看看哪台设备有问题等 7.控制图 用途：根据时间的推移，查看产品某种特性的发展趋势，以及管控上线限制，有预防维持及改进品质水平之作用 应用场景：在温度控制范围内，火力发电的温度变化趋势分析，决定用煤量等 模块二：建立数据分析模型 第一讲：什么是数据分析模型？ 1. 什么是数据分析模型 1）数据模型及分类 2）概念数据模型 3）逻辑数据模型 4）物理数据模型 5）应用数据模型 6）逻辑数据模型与物理数据模型比较 7）逻辑模型在数据仓库中的定位 第二讲：数据分析程序 1. 数据分析及步骤 2. 数据分析|挖掘 第三讲：建立数据分析模型方法论 1. 数据仓库实时方法论 2. 逻辑数据模型设计步骤 1）Step 1:定义业务需求与范围 2）Step 2:定义实体 3）Step 3: 定义关系 4）Step 4: 定义非键属性 5）Step 5: 确认模型 3.物理数据库设计 4.物理数据模型命名规范 5.概念数据|逻辑数据|应用数据模型 关系 例 6.公司数据模型关系与组织关系 例 7.公司各类型数据关系 8.物理数据模型（基础数据） 9.概念|逻辑数据模型（业务数据） 10.应用数据模型（业务数据依据） 11．案例： 1）物理|逻辑数据模型（设备运行数据） 2）应用数据模型（设备结果数据） 3）应用数据模型（看板） 模块三：数据推动PDCA闭环 第一讲：问题及PDCA概述 1. 什么是问题？ 2. 设定目标SMART原则 3. PDCA戴明环管理循环方式 4. 简易的目标称述 5. 数字化转型PDCA四个阶段 第二讲：数据现状推动PDCA闭环 1.数据分析→问题解决PDCA八个步骤 2.数据差距的两种问题 3.数据差距的问题分解 4.问题现状 数据 5.问题现状 原因 6.问题现状→改善措施 7.改善后效果数据 8.标准化及事后数据管理 9.PDCA与标准化 10.标准化及事后数据管理 11.数据驱动PDCA特点 第三讲：数据分析与挖掘 1. 分析类型 2. 七大工具方法 3. 数据分析在流程优化中的应用 4. 常用数据挖掘思路算法 5. 建立数据分析模型的过程 6. 模型评估与优化 第四讲：数据驱动意义 1、数据驱动意义 1）传统企业需要进行四大转变 2）大数据的定义和特点 3）数据发展趋势 4）企业当前流程管理的问题与挑战 5）数据在流程管理中的角色 6）数据驱动流程管理的意义 7）防止经验式管理局限性 8）数据驱动决策在各行业的普及和应用前景 第五讲：决策数据必备要素 1. 大数据定义与特点 2. 发展趋势 3. 相关技术特征 4. 数据可分析性 1）可视化分析 2）数据挖掘算法 3）预测性分析能力 4）语义引擎 5）数据质量和数据管理 5. 数据可靠性 ——案例1|2 第六讲：数据可视呈现 1）数据可视化工具和技术 2）数据可视化的设计原则 3）数据呈现的方式和技巧 4）数据可视化的应用场景 模块四：数据驱动决策 第一讲：数据驱动决策体系概述 1．数据驱动运营决策的定义 2．构建数据驱动运营决策体系的意义 3．数据驱动运营决策体系的基本框架 4．如何实现数据驱动运营决策 第二讲：数据驱动决策应用与实施 1．基于数据的流程再造与设计 2．数据驱动在运营决策中的应用案例 3．数据驱动决策背景 案例5~9 4．未来运营决策中数据驱动的发展趋势 5．数据驱动企业转型升级的思考 模块五：智能制造及生产智能化转型 第一讲 工业4.0发展趋势 1. 工业4.0的提出？ 2. 四次工业革命 3. 工业1.0，2.0,3.0,4.0 4. 工业3.0与工业4.0有哪些不同 10.工业4.0 定制化生产 集成模式（信息先行） 11.工业4.0本质-基于信息物理系统 12.工业4.0 信息集成化 13.工业4.0智能工厂基本架构 14.工业4.0 发展趋势 15.工业4.0的生产网发展趋势 16.工业4.0能产生多少价值？ 第二讲 工业4.0时代的智能制造 1.国家智能制造标准体系建设指南（2021版） 2.智能工厂价值链愿景 3.智能工厂 愿景与目标（价值最大化） 1）智能工厂 愿景与目标（示例） 2）智造现场运营应用架构 3）价值最大 智能物流架构 4）价值最大 智能生产制造 架构 5）制造现状评估-智能制造等级基准(二级 规范级） 6）智能制造 评价维度及等级基准 7）智能制造评估汇总表 8）智能制造 二级能力评估汇总表 9）智能制造 三级能力评估汇总表 10）流程型制造企业 主要评估域及权重 11）离散型制造企业 主要评估域及权重 12）OOO公司智能制造 等级评估 13）制造现状评估-智能制造等级基准 4.智能工厂制造 实现Roadmap 1）Phase One-精益标准及数字化 2）智造现场运营应用架构 3)Phase Two- 自动化及物联 4)Phase Three-智能化 5.现状及向后阶段性 开展方向 第三讲：数智化转型的内外部环境基础 1．工业发展历程 2．新兴技术不断发展 3．国家智能制造标准体系建设指南 4．中日德对比(工业制造型代表性国家） 5．企业需要的生态系统齐全 6．供应联动 - 集群平台/参数集群/采集在线 7．供应联动 - 数据在线/CPK在线 8．供应联动 - 平台分权 9．柔性自动化兴起 第四讲 生产智能化 1.案例：智能柔性自动产线 1）智能化管控柔性自动线框架 2）通过IOT系统实现数据采集及工程控制 3）预警与介入 4）设备参数配方&MIOT系统远程配置 5）柔性自动化产线 6）设备共用模组化 7）MES IOT系统对产线的控制规划区分 8）柔性自动智能线体财务受益 第五讲 未来工业 生态系统 1.当下 制造工厂智能制造 态势 2.未来 工业软件定义制造业（大数据驱动） 3.未来制作业发展趋势 4.未来制作业发展趋势例 第六讲 AI人工智能 1. 人工智能概述 1）人工智能简述 2）深度学习算法 3）知识图谱 2. 人工智能4.0 1）AI技术的新特征 2）AI走向4.0 3）AI 4.0面对的挑战 3.AI实际应用（纳米AI、Kimi、Deep Seek等） 第七讲 总结与扩展
1.提问及问题解答 2.优秀奖励 3.合影留念
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