制造业数智化建设的核心挑战，浙大高研班逐个破解

制造业数智化转型，从来不是一件轻松的事。根据各行业调研数据，超过70%的制造企业在转型过程中遭遇了不同程度的困难——有的卡在战略层面，不知道从哪里切入；有的卡在技术层面，设备上了但用不起来；有的卡在组织层面，变革遭遇部门阻力；还有的卡在人才层面，缺少能够推动转型的核心骨干。

浙江大学制造业数智化转型（AI融合）高级研修班，正是针对这些核心挑战而设计。课程汇聚中国工程院院士谭建荣等顶级师资，结合大量企业实践案例，为制造业管理者逐个破解转型中的难题。

挑战一：战略不清，转型方向迷失

很多企业一把手对数智化转型有紧迫感，但对"转什么、向哪里转"缺乏清晰认知。课程战略决策模块，从国家政策、行业趋势到企业实际，帮助管理者建立全局视角和目标设定方法，明确转型的优先级和实施路径。

挑战二：技术落地难，系统用不起来

ERP/MES上了，流程却没有优化；工业互联网连了，数据却没有打通；AI模型训练了，结论却指导不了生产——这是技术落地中最常见的困境。课程技术赋能模块，详细讲解ERP/MES实施、工业互联网落地、智能检测等技术的正确打开方式，确保技术真正转化为生产力。

挑战三：组织协同难，变革阻力大

数智化转型需要打破部门墙，建立以数据为核心的流程体系。但变革总是伴随阻力——生产部门说现有流程最合理，IT部门说业务部门不配合，高层说短期内看不到回报。课程组织变革模块，从组织架构设计到人才培养体系，帮助管理者找到推动变革的方法。

挑战四：人才短缺，团队能力不足

智能制造需要复合型人才——既懂制造又懂数字化，这在市场上极为稀缺。课程专设人才培养专题，帮助管理者建立分层分类的培训体系，设计激励机制，让数字化人才进得来、留得住、用得好。

常见问题