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熊磊光

智能汽车数字化转型实践

熊磊光 / 软件开发高级工程师

课程价格: 具体课酬和讲师商量确定

常驻地: 杭州/长沙

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课程大纲

课程背景:

本课程为学员构建企业数字化的知识体系,让学员掌握从企业数字化管理的规划与实践方略,**终能实现价值输出。课程还会对各类技术及其特点、具体应用进行梳理,如生产、供应链等环节与大数据、云计算的结合,并结合案例对企业数字化进行深入介绍,强化学员的认识。

课程收益:

● 了解智能制造领域的发展趋势,掌握工业互联网、智能制造的概念和业态的变化;

● 掌握企业数字化顶层设计,并规避企业数字化的常见误区;

● 掌握智能制造的数字化的相关应用,包括数字化的产品研发、智能工厂、工业互联网的体系架构,应用技术的方法与策略;

● 掌握供应链的数字化从原理、应用到价值实现的方法;深入掌握搭建数字化供应链平台的创新场景;

● 熟悉企业管理上云的综合型实践的案例,掌握制造业企业数字化转型的核心方向与逻辑,帮助学员结合实际进行应用。



课程对象:

● 实业、生产、供应链类型企业的负责智能制造、智慧化转型的高级管理人员

● 掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师

●智能制造、生产制造智慧化转型从业人员


课程大纲


**章    数字化转型:开启企业新的革命

一、数字化时代已经到来

数据:2020年中国产业数字化市场达1.78万亿元

一、解剖企业的数字化转型

1.企业实现数字化的动能

2.企业实现数字化的价值

二、企业数字化顶层设计

1.企业数字化的愿景

2. 企业数字化关键路线图

3. 企业数字化全景图

三、企业数字化的常见误区

思考讨论:某企业已经完成CRM、ERP、MES系统建设,是否已经完成数字化转型?

误区一:数字化是IT部门的事情

误区二:数字化转型就是商业模式的重构

误区三:当前盈利尚佳,无须数字化转型

误区四:数字化转型是领先企业的事情


第二章    智能制造的数字化

一、数字化的产品研发

1.计算机辅助工具:企业数字化建设的重要基础

2.计算机辅助制造:生产设备控制和操作管理

3.产品数据管理:制造与设计并行化的协作

4.产品生命周期管理:企业信息化商业战略的统一解决

二、智能工厂

1.智能工厂与传统工厂区别

2.模型:智能工厂的框架:九大模块促进智能化转型

1)管理驾驶舱

2)生产数据模块

3)生产管理模块

4)物资管理模块

5)财务管理模块

6)营销管理模块

7)供应商管理模块

8)系统集成模块

9)基础环境模块

3.智能工厂的规划与设计

案例:犀牛智造的数字化战略

思考讨论:如何更有效的在生产环节实现智慧化转型?

三、工业互联网

1.工业互联网总体技术规划

2.工业互联网平台的三大要素

3.数字工厂:工业互联网的经典落地场景

案例:传统中小工厂智能改造案例

四、数据驱动价值链拓展

1.柔性化规模定制

2.集成产品开发:与企业战略统一化的系统工程

3.网络化协同生产

案例:吉利数字化工厂改造案例

思考讨论:还有哪些新的趋势和模式?

第三章    供应链的数字化

一、数字经济时代供应链的新趋势

1.供应链面临的挑战:不顺畅、缺乏协同、系统分隔

2.供应链采购的新趋势:战略型、杠杆型、获取型、多样型

3.数据时实现数字化采购的关键

二、数字化时代企业供应链的变革之路

1.企业招标数字化

2.供应链往价值链变革

3.供应链服务共享化平台化

三、搭建数字化供应链平台

模型:数字化新采购方案流程

1. 应用场景:供应链协同

2. 应用场景:自动化采购

3. 应用场景:供应商管理与寻源


第四章    企业管理上云——每个企业都需要一个数字化战略

一、企业已经置身于数字化时代

1. 企业数字化战略的价值:管理价值化、业务数据化、组织系统化

2. 数字化战略的规划原则

1)战略行动:建设的策略选择

2)保障条件:组织保障与数据意识

3)目标准则:可见、可用、可运营

二、关键技术的管理应用

1.大数据驱动的管理

2.人工智能驱动的管理

3.云计算的应用于落地

4.区块链带来的去中心化的影响

三、数字化建设——五步法

模型:数字化建设五步:立项——规划——建设——实现——管理

1.**步:立项——数据资源的盘点与规划

工具:企业数字化应用的成熟度评估

2.第二步:规划——数据中台应用的规划与设计

1)数据汇聚联通的目的:打破企业数据孤岛

2)企业数据中台建设的应用场景

应用:为业务数字化转型进行规划

3.第三步:建设——数据资产体系建设

1) 数据开发:数据价值提炼

2) 选一个适合自己的技术体系

4.第四步:应用——数字业务应用的详细设计与实现

1) 补全数据应用的**后“一公里”

2) 数据体系规划——数字应用的实现

5.第五步:管理——数据化组织应用

1)数据化组织规划——数据化组织规划的必要性

2)数据化组织的定位与职责——明确工作内容及岗位设置

案例:某企业的创新的应用与组织管理案例

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