走向智能制造—智能工廠頂層規劃設計

走向智能制造—智能工廠頂層規劃設計(劉江)課程介紹：

課程背景：
工業4.0是全球制造的最高標準！
     在一個“智能、網絡化的世界”里，物聯網和服務網（the Internet of Things and Services）將滲透到所有的關鍵領域。智能電網將能源供應領域、可持續移動通信戰略領域（智能移動、智能物流），以及醫療智能健康領域融合。在整個制造領域中，信息化、自動化、數字化貫穿整個產品生命周期、端到端工程、橫向集成（協調各部門間的關系），成為工業化第四階段的引領者，也即“工業4.0”。
     十五年的互聯網大趨勢，傳播娛樂領域已經收官，零售領域大局已定，金融領域已到中盤，而影響最大、最全面改變人類生活面貌的基礎生產領域，正因為工業4.0的到來，而進入序盤。
     這種裂變，已經在美國、德國出現！這不是簡單的物聯網，不是常見的自動化，不是我們曾經以為的種種模式。在美國，它是工業互聯網——Google不斷將制造業企業收購至麾下，開始進軍機器人領域，研發自動駕駛汽車；Amazon進入手機終端業務，開始實施無人駕駛飛機配送商品……美國互聯網巨頭正在通過大數據、云計算等手段從“信息”領域加速進入“物理”業務領域；在德國，它是工業4.0——用“信息物理系統”升級“智能工廠”中的“生產設備”，生產設備因信息物理系統而獲得智能，使工廠成為一個實現自律分散型系統的“智能工廠”，實現內外服務的網絡化，向著互聯工廠的趨勢發展。
    在工業4.0風靡全球、全球產業結構跌宕巨變的當口，中國又將作何選擇？從習李背書站臺，到工信部抓緊推動“中國制造2025”，中國已不容選擇地躋身這一改革。如果說德國的工業4.0是德國在面對美國信息產業和中國制造成本侵襲下重建產業優勢的戰略選擇，那么“中國制造2025”，則代表了中國在有制造大國向制造強國轉型過程中的頂層設計和路徑選擇。因此，國內企業家們此時必須審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進，緊緊抓住和用好新一輪工業革命的歷史機遇，不能等待、不能觀望、不能懈怠，抓緊時間行動起來。
這一次，你不容錯過!!!!

培訓目標：
 ◇ 了解企業盈利模式轉型的必然性—速度與成本
 ◇ 了解發展智能制造如何實現盈利模式的轉型（規劃層面、應用層面及執行層面）
 ◇ 深入淺出智能化工廠及其三大組成
 ◇ 了解數字化在走向智能制造過程中的實踐性作用
 ◇ 明確數字化企業的三大核心目標及其對企業長期目標的作用
 ◇ 了解工業4.0核心技術對數字化企業的基礎性作用
 ◇ 數字化企業的總體框架及企業各職能數字化運用
 ◇ 了解數字化企業及數字化工廠實現過程中的重難點及其技術障礙
 ◇ 了解標桿行業的數字化工廠模型與行業性分析
 ◇ 了解大數據處理的價值流向與管理精益化的結合性運用
 ◇ 了解工業物聯網技術結合自動化為數字化工廠奠定基礎
 ◇ 學習如何分步驟的推動過程流、信息流、物流三主線的數字化應用
 ◇ 了解相關MES\APS\PLM等信息化軟件系統在數字化工廠中的運用及其業務邏輯

課程大綱：
 
第一部分：數字化時代的到來
 ◇ 供給側改革與人工智能技術應對企業盈利模式轉型
 ◇ 智能制造的“智”與“能”解析
 ◇ 走向智能制造的三大支柱
 ◇ 重點解析核心支柱---數字化運營
 ◇ 數字化工廠的系統框架與三大目標
 ◇ 工業4.0對數字化工廠實現的重大貢獻
 ◇ 工業時代的變遷（1.0-4.0時代）
 ◇ 工業4.0三大標志性技術--物聯網、云計算、大數據帶來的數字化變革契機
 ◇ 視頻分享與解析：詮釋工業4.0的意義以及自動化的角色定位
 ◇ 我們離數字化還有多遠(中國企業軟硬件的壁壘）
 ◇ 視頻分享與解析：某汽車行業數字化工廠
 ◇ 數字化時代的人力資源結構與模型

第二部分：物聯網成就數字化工廠的數據庫功能
 ◇ 工業物聯網之于數字化工廠--物理信息系統CPS
 ◇ 物理信息系統的功能性介紹（視頻分享）
 ◇ CPS的重大應用--DCS(分布式控制）與MDC（元數據收集）
 ◇ 工業4.0的全球發展狀態--從DCS說到MDC
 ◇ DCS在智能工廠的主要貢獻及現實應用（國內主要工業4.0研究機構的目前選擇）
 ◇ 智能工廠的絕對基礎--MDC（元數據收集）
 ◇ MDC在未來新工廠規劃中的應用以及注意事項（網絡技術的選擇）
 ◇ MDC在舊有設備中應用的難點及現有解決方案（黑盒技術與3D視像技術介紹）
 ◇ 國內工廠目前無法跨越的DCS&MDC技術壁壘（影響工業4.0時代推進的主要壁壘）
 ◇ 大數據及云計算技術在智能工廠應用中的重難點解析（結合電信行業的方向性介紹）

第三部分：工業4.0三大技術在數字化工廠中的應用
 ◇ 市場信息與工廠信息交互系統（電器、食品行業案例分享）
 ◇ 設計信息與工廠信息實時交互（服裝行業案例分享）
 ◇ 如何在推動生產模式下安排生產計劃（工程機械行業案例分享）
 ◇ 如何實現外部與內部物料管理
 ◇ 如何更好的實現拉動系統（汽車行業案例分享）
 ◇ 如何運用于質量系統控制
  --離散型制造業（汽車行業在線檢測與3D視像技術結合案例分享）
  --流程型制造業（藥品行業防錯技術與物聯網結合案例分享）
  --項目型制造業（工程機械在線質量追溯與MDC的結合案例分享）

第四部分：數字化工廠總體規劃框架
 ◇ 從企業價值流看數字化工廠規劃
 ◇ 數字化工廠總體架構與框架圖
 ◇ 數字化工廠的三大流—信息流、物流、過程流
 ◇ 三大流的關聯性與支持性作用
 ◇ 數字化工廠規劃的六大步驟
 ◇ 數字化工廠的重點輸入與重要輸出
 ◇ 數字化工廠項目團隊關鍵性角色與技術外包

第五部分：數字化工廠信息流規劃---MES制造執行系統（含APS）
 ◇ 如何實現從需求到發運的計劃實施的業務邏輯（信息流的系統優化加速產品交貨期）
    總體計劃體系的構成
    均衡排產體系如何安排主計劃、物料、發貨、生產計劃
    影響均衡計劃體系的因素
    影響企業使用ERP系統安排計劃的主要因素與應對措施
    APS（MES）系統對計劃體系的支持與補充
    企業依賴于軟件系統安排計劃的當前弊端與技術壁壘
視頻分享：紅領集團的信息化與精益工廠的完美結合
 ◇ 數字化企業、工廠、車間三框架下的IT系統架構
 ◇ MES制造執行系統在企業級IT架構中的重要位置與作用
 ◇ MES的功能選擇及企業匹配性
 ◇ MES的軟硬件環境準備（國內外相關支持產品介紹）
 ◇ MES的模塊功能性介紹（國內優質模塊軟件介紹）
 ◇ MES的拓展功能及與ERP等系統的對接
 ◇ MES系統實施階段的重難點分析
 ◇ 數據價值流--MES在企業應用成功的關鍵
案例分享：某公司的MES系統運用及上線經驗教訓

第六部分：數字化工廠物流規劃
 ◇ 敏捷供應鏈物流規劃
    內外部物流規劃與計劃體系的相輔相成之于敏捷供應鏈
    供應鏈內外部物流模式與方式介紹
  --產線拉動與VMI模式的結合
  --廠內順序配送與配料超市的運用
  --短周期按需生產與EMS配料系統
  --SP物料供應模式及集配中心設計
  --結算模式轉變與商務合作方式的選擇
  --案例介紹--上海通用汽車總裝的JIT物流模式的不斷改進
  --推薦介紹—信息化、物聯網、大數據技術在精益物流中的應用
 ◇ 敏捷物流數字化實現的軟硬件技術介紹
    RFID數據化的選擇（動/靜態；二維/三維等）
    IPC（互聯網之眼）技術的運用（3D攝像頭;算法/格式等）
    智能物流執行單元的業務邏輯
    VGA與VGC的不同及優劣勢分析
--視頻技術解析—天貓/京東的數字化物流

第七部分：數字化工廠過程流規劃
 ◇ 自働化過程流規劃
    數字化過程流規劃的核心業務邏輯—生產效率（作業效率*設備效率*質量效率）
    影響高效工廠生產效率的三大因素及其數字化解決方案
    自働化的構成—自動化機器人+防錯設計
    數字化工廠設備選型要求—元數據采集MDC+生產指令執行
    設備自動化業務邏輯基礎—24幀標準化作業
    自動化防錯設計3步法及其設計原理

講師介紹：
劉江老師：
教育及資格認證：
精益生產、質量管理高級培訓師、咨詢師
曾在美國通用汽車、韓國大宇等公司接受精益生產及項目管理方面的培訓。
講師經歷及專長：
    劉老師曾任職于世界500強汽車零部件公司德爾福精益供應商高級咨詢顧問；曾任職于世界500強上海通用汽車生產經理，同時作為精益供應商顧問主導推行供應商的精益持續改善活動；曾任職美國實用動力德國公司，擔任LEAN培訓師項目進行分組改進，具有十年以上的供應商質量持續改善、精益生產實戰經驗。
    劉老師擅長質量管理系列（供應商管理系統、成本分析、五大工具、現場質量控制、質量問題解決思路及方法、QFD等）；精益生產（含價值流分析，拉動系統，快速換型，精益生產線設計、防錯技術、庫存優化、精益指標等）等相關領域的培訓與咨詢。
培訓客戶及培訓風格：
    劉老師屬于實戰派的講師，親自實施或參與了多個供應商持續改善、精益生產、現場改善的項目，經驗非常豐富，講授深入淺出，課程案例均來自項目實踐中。劉老師善于針對不同層次的學員進行啟發，并結合學員的實際案例進行講解，深受學員好評。
    劉老師為眾多知名企業提供過相關培訓，其中包括：天津殼牌、聯合電子、天合汽車、伊頓動力、江陰模塑、小糸車燈、PPG、億光電子、常州安費諾、永樂普利茅斯、太倉科洛普汽車線束、寶馬汽車彈簧、寧波托普、萬向錢江、LS線束、常州哈普瑞爾、維用精密鑄造、青島海力、海太精密儀器、福耀玻璃、鎮江阿雷蒙、埃邁諾冠氣動、昆山隆昌、廈門海拉汽車電子、臺松電子、南京胡連電子等知名企業。

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