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李福东

工业制造企业数字能力提升五步法

李福东 / 资 深实战大数据和数字化转型专 家

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课程大纲

【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

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