數字化AI轉型以及AI在制造業的深度應用場景

培訓關鍵詞：數字化AI轉型培訓,AI培訓,制造業培訓

數字化AI轉型以及AI在制造業的深度應用場景(劉老師)課程介紹：

課程目標
 ◇ 數字化AI時代的到來—制造業盈利模式的必然轉型
 ◇ 數字化AI人工智能如何幫助制造業實現盈利模式轉型（規劃層面、應用層面及執行層面）
 ◇ 深入淺出數字化工廠及其三大組成（數據化、信息化、可視化）
 ◇ 了解數據治理在制造業AI運營應用中的絕對核心作用
 ◇ 解析制造業運營數據治理體系與構成（包括數據標準/質量/安全/資產管理等）
 ◇ 企業數字化建設全景圖及其解決方案的介紹（包括大數據基建/平臺/分析等）
 ◇ 解析標桿行業基于數據模型的的數字化工廠規劃全景圖及其相關的價值應用
 ◇ 了解工業物聯網技術在制造業數據模型實施中的核心應用（CPS的應用與實施介紹）
 ◇ 基于數據模型的數字化AI各功能模塊的系統規劃與實施要點
 ◇ 學習基于數字AI智能的數字孿生、虛擬仿真等相關技術在制造業運營中的應用場景與案例
（涵蓋市場、產品設計、工藝、制造、質量、物流等）
 ◇ 通過成功案例的學習了解數字化AI規劃實施的步驟/重難點/技術解決方案的選擇/效果評估等
 ◇ 通過標桿行業案例數字化AI企業轉型的人才升級建設與培養路徑，確保數字化工廠的持續運營

課程綱要

第一部分：數字化AI時代的到來
·數字化與AI人工智能技術應對企業盈利模式轉型
·AI人工智能的“智”與“能”解析
·走向數字化智能制造的三大支柱
·重點解析核心支柱---數字化運營
·數字化AI的系統框架與三大目標（數據化、信息化、可視化）
·工業4.0核心技術--物聯網、云計算、大數據帶來的數字AI變革契機
視頻分享與解析：詮釋CPS物理信息系統如何實現制造業數據模型的建設 
·數字化建設基礎技術條件--大數據中心基建、大數據分析與云平臺的選擇
  研討式詮釋：結合DEEP SEEK的應用全面了解數字AI的基礎技術架構和場景發展
·我們離數字智能還有多遠(中國制造業軟硬件的壁壘）

第二部分：基于數據模型的數字化AI轉型總體規劃
視頻分享與解析：某汽車行業智能化工廠的數據價值流
·從企業價值流看制造業數字化AI轉型規劃方向
·數字化AI轉型總體規劃藍圖
·基于數據模型的數字化AI轉型全景設計圖
·基于數據模型的數字化AI設計參考因素與要點
·基于數據模型的數字化AI的框架與模塊化構成
·數字化AI工廠轉型規劃實施的全景路徑圖
·數字化AI工廠實施模塊的關鍵性輸入輸出及其軟硬件技術解決方案
案例分享：某民營集團的數字化AI總體規劃設計與實施過程中的重難點
論點碰撞：數字化的實現到底淘汰了人還是成就了人
·延伸式討論：人力資源的結構性矛盾--必然淘汰的崗位與必須升級的知識技能
視頻分享：西門子的人與數字化AI轉型

第三部分：數字化AI轉型的核心基礎--制造業數據治理體系
·沒有無用的數據—制造業數據的分類與交叉應用
·基于數據價值流的數據治理體系規劃實施全景圖
·數據治理能力的成熟度評價
·數據治理體系的管控要求
案例分享與解析：某國有航天企業生產運營系統數據治理體系的實現過程
·數據的獲取—可直采與不可直采
  解決方案介紹：ICPS/IPC/RFID/光信號/軟件系統集成等
·國內工廠目前數據直采技術壁壘與不同狀態企業的現有解決方案
·大數據平臺介紹—數據的格式轉換、存儲、搜索、調度、揀選等
·大數據分析介紹—數據的挖掘、運算、深度學習、流任務處理等
分享解析：某燈塔工廠從追求國際知名解決方案商到與本土團隊合作建立自有解決方案 
  
第四部分：數字化AI實施與多模塊深度應用場景解決方案
·數字化AI實施全景圖（按業務模塊細分應用）
·面向數字化AI的數字化工廠實施信息化業務架構規劃
·數字化工廠總體業務信息流程圖詳解
案例分享：某知名電器行業數字化工廠實施路徑圖與過程經驗分享
·數字化AI在制造業典型業務場景中的應用與解決方案
 ◇ 基于數字孿生與仿真技術的產品設計與驗證（產品研發應用場景）
   √ 基于ICPS的數字化孿生與系統集成
   √ 基于數字孿生的虛擬仿真驗證與分析
案例分析：理光公司某集成電路供應商的新產品設計驗證
   √ 基于大模型的模塊化設計
視頻分享：服裝行業的數字化實現個性化定制與快速產品研發過程
 ◇ 基于數據治理與數字仿真的工藝管理（工藝工程應用場景）
   √ 基于模型的數字化工藝驗證與虛擬調試
案例分享：知名電器行業的數字化孿生車間工藝虛擬調試
   √ 基于模型的數字化工藝仿真
視頻分享：知名合資汽車工廠的數字化工藝仿真/人機工程等應用
   √ 基于模型的數字化工廠（車間）仿真規劃
視頻分享：某解決方案商的虛擬仿真工廠軟件應用（工廠布局/物流驗證及優化等）
 ◇ 基于數據系統集成與生成式AI的產品過程質量管理（全面質量管理應用場景）
   √ 基于工業視覺系統的質量過程智能控制
視頻分享：某公司的涂膠過程缺陷—質量因子的智能關聯控制
   √ 基于生成式AI的質量頑固問題解決與質量預防管理
案例分享：合資醫藥企業的某多年頑疾的解決與同類型質量預防
   √ 基于RPA智能文員的質量檢驗數據采集與上傳的無人化
視頻分享：某電器企業的檢驗中心人效提升與檢驗數據無人化
 ◇ 基于數字化系統集成的制造供應鏈運營管理（訂單交付場景）
   √ 基于MES為代表的數字化系統集成的訂單交付全過程
視頻分享：某知名電子廠實現遠程客戶生產過程評審與訂單跟蹤管理
   √ 基于ICPS的數字化生產系統（生產資源計劃與過程管理可視化）
        案例分享：某航發企業數字化智能車間軟硬件數據實施案例
   √ 基于數字AI的智能物流全應用場景
視頻分享：多行業多公司的智能物流硬件/軟件集成等應用場景與解決方案
 ◇   基于數字化AI技術的EMS管理（E能源/M設備設施/S安全管理應用場景）
   √ 基于VR/VA技術的安全巡檢與安全預警管理
案例分享：某知名金屬加工龍頭企業的VA巡檢與標記場景
   √ 基于IPC視覺建模的設備設施遠程維保與無人化點檢
視頻分享：某航天發動機供應商的設備遠程維保與無人化點檢實現全過程
   √ 基于數據治理的能源管理BI智能駕駛艙
案例分享：某能耗大戶的碳資產管理職能駕駛艙應用于可視化界面解析
案例分享：某燈塔工廠零投資的數字智能能效提升項目解析

第五部分：引導式工作坊
討論主題：1、本公司本職能部門最需要的數字化AI相關應用
          2、實現本企業數字AI轉型的三個最大障礙與三大必需支持
（可以聚焦到一個小型應用場景或應用項目）

分組輸出：現場工作模擬/A0紙板書/小組代表講解與答疑

應用性咨詢：如有進行中的項目，可提前準備，講師主導討論出解決方案

專家介紹
劉老師          
 ◇ 高級培訓師、咨詢師、EMBA
 ◇ 上海臨港國際人工智能產業研究院副院長
 ◇ GMAC精益六西格瑪黑帶大師、智能工廠規劃專家
 ◇ 已在數十家企業內成功策劃和推行精益及流程優化改善活動 
 ◇ 曾任職于上海通用汽車生產運營經理、整車平臺NPI高級經理；
 ◇ 曾任職于知名汽車零部件公司德爾福亞太區供應商管理高級顧問
 ◇ 曾負責英國氣動公司在華制造基地的籌建工作并擔任工廠總監
 ◇ 分別在美國通用汽車總部、日韓、德國等地有過國外培訓及項目實施的經歷
 ◇ 曾為東方物流與建發物流，安吉物流等公司提供咨詢落地服務項目

【擅長領域】
 ◇ 精于運用精益理念與工具，并將二者有機的融合 ；擅長于企業制造及服務流程的改善和提效，包括從接訂單到遞交產品或服務的全流程價值分析改進。 
 ◇ 曾幫助多個不同行業的企業建立供應商管理系統，在戰略供應商合作領域有獨特的拓展模式，擅于各種定制化供應商管理體系。 
 ◇ 善于在實戰中培養企業內部的人才。多年協助企業推行變革改善項目的經驗，熟知企業內推行改善的流程和面對的風險，善于通過系統的方法，幫助企業實現績效的改善，并培養人才，授人以漁，建立企業自己的持續改善體系。

【教授課程】
 ◇ 熟練掌握精益管理和供應商管理全系列的課程，以及精益銷售，服務流程改善等。精益管理方面包括：精益工廠系統導入與推行、精益管理遇上工業4.0--智能工廠,VSM價值流分析，精益供應鏈等；供應商管理與質量管理方面包括：供應商管理系統，五大工具類，TQM、QSB、質量問題匯報及解決思路等 ;項目管理類:項目決策管理、信息化實施項目管理、新產品開發項目管理、精益改善類項目管理等

【曾服務過企業】
 ◇ 汽車及零部件：聯合電子，天合汽車，東風商用車、東風本田、江淮汽車、上汽乗用車、伊頓動力、萊尼線束系統、江陰模塑，小糸車燈，福耀玻璃，福斯潤滑油、億光電子、偉巴斯特、海拉汽車電子，李爾、寶馬汽車，萬向集團等
 ◇ 電子電器行業：松下環境系統、飛利浦照明、惠亞電子、諾基亞、美的，ABB，億光電子，遠東特高壓、臺松電子，格力電器、摩托羅拉、人民電氣集團
 ◇ 機械制造業：蒂森克努伯電梯，西門子，中鐵建，東方電氣、中材風力，康士伯船舶，維用精密鑄造，海太精密儀器等
 ◇ 其他：PPG，AT&S、殼牌，伊利集團、瑪氏食品，埃爾莫航發線束、卡夫，阿特斯太陽能，南方電網，諾和諾德制藥、雪佛龍、飛鶴乳業等

【實戰績效】
 ◇ 全面負責蒂森克努伯電梯中山公司的精益供應鏈咨詢項目，成功幫助其構建精益供應商體系，直接降低原料庫存60%以上，2家主要供應商效率提升超30％，縮短制造周期近70％（整個項目結合了供應商拉動系統、內部零件流拉動、智能排產、生產線平衡、設備效率實時監控等 )
 ◇ 在西門子集團下屬機械加工企業推廣精益生產系統智能優化項目，完善并規劃生產計劃體系、完成鑄造生產線的改造及全工藝產線平衡，實現庫存降低50%以上、人均效率提升45%的目標。
 ◇ 在東風本田汽車公司推行TPM設備效率數字化提升項目，實現稼動率提升至88%的目標，縮短換型時間從18分鐘至10分鐘，產能提升近10%。
 ◇ 在歐派家具實施精益數字化工廠規劃落地，縮短制造周期40%以上，降低庫存30%以上，產能提升35%以上，同時實現負成本系統集成（MES與ERP集成）。
 ◇ 在科洛普線束推行拉動生產項目，庫存金額降低30%同時節約場地三分之一布局新產線。
 ◇ 在福斯推行功能性5S并結合快速換模換線項目，將產品的轉換時間從60分鐘降低到25分鐘 ，在制品庫存降低50%以上，節約現場可用面積近30%，項目財務收益遠超投入。
 ◇ 統籌并負責建立上汽乗用車供應商績效指標體系，設計包括技術中心、物流、采購、質量等四部門對供應商的績效考核指標、權重、數據獲取方式、考核辦法與獎懲制度等整套體系及標準化控制流程與文件，并完成積分軟件化功能，減輕工作負荷。
 ◇ 在萬向公司推行質量持續改進項目，幫助其構建和完善質量流程控制體系，通過防錯系統設計與導入，8個月內將一次通過率從78%提高至95%以上，降低質量成本率近15個百分點的同時，更提升了生產效率近25%，減少了檢查工位與頻次。
課綱下載

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