【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**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**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**快的速度和**小的风险验证成果，然后不断迭代升级。

**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】

深刻理解数字化转型的本质内涵；

深刻理解数字化转型的价值意义；

深刻理解数字能力进阶五化路径；

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

什么是数字化转型？本质和内涵

从新概念角度认识数字化

从设备角度认识数字化

从管理角度认识数字化

为什么数字化转型？价值和意义

传统零售店要不要数字化转型？

零售业数字化转型带来哪些变化？

企业数字化转型的4个动因

视频：解码十年

企业数字化转型动因深入探究

人类历史上三次经济模式的升级

人类历史上的四次工业革命

三体智能模型

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

数字化转型方法总说与标准化

数字能力提升五步法的内涵

秦始皇统一六国的秘密

标准化的价值和作用

数字能力提升第二步：信息化

不同载体的信息化发展历程

某央企集团公司IT集中化案例

数字化流程三观体系

数字化流程四化路径

数字化流程三可目标

制造企业数字化转型总体思路

德国工业4.0的“金字塔”

中德两国制造业优劣势对比

工业互联网的特殊性

工业互联网平台功能架构

数字化转型技术体系（IT、CT、OT、DT）

数字化车间整体架构设计方案

超大规模和绿色节能的云数据中心

数字化车间整体架构

数字化车间布局

数字化智能厂房设计

基础设施建设——设备联网（AIOT）

基础设施建设——通信网络（CT）

基础设施建设——智能生产线

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

IT对业务的支撑与一体化管理

IT满足业务发展的五高目标

规建维营一体化闭环管理思维

工业应用软件建设与实施方案

工业制造企业运营总体模型

模型驱动的产品生命周期管理

ERP系统总流程

MES系统总体集成架构

MES系统功能架构

提升业务灵活性的云化架构

企业混合云总体规划思路

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

数字能力提升第三步：数据化

工业大数据应用架构模型

数据基础设施建设——车间数据分类

数据基础设施建设——数据采集方式

生产数据采集方案——面临的挑战

生产数据采集方案——数据采集系统架构

生产数据采集方案——数据采集的管理办法

生产数据采集方案——数据系统对接与应用

数字能力提升第四步：智能化

CPS（赛博物理系统）能力成熟度评价

机器学习与人类学习的区别

机器学习三类——有监督、无监督、强化学习

人工智能机器学习五步法

数字化转型总体布局建议

数据、人才等成为组织核心战略资产

互联网从Web1.0到Web3.0进化的本质

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