课程定位

面向制造企业中高级管理人员，把数字化工厂的数据、信息与可视化能力放在整体运营体系中讨论。课程既涉及架构、指标、数据平台和分析流程，也通过职能场景及引导式工作坊检视企业自身条件，而非仅介绍单一软件。

学习收获

• 理解智能制造与盈利模式转型的联系，辨识数据化、信息化、可视化在工厂架构中的分工。
• 建立数据价值流视角，认识数据治理体系、分类方式及其与运营指标的关联。
• 梳理数据选择、获取、转换、存储、流通和分析的工作链条，了解物联网等技术的应用位置。
• 借助行业案例讨论市场、研发工艺、制造质量和物流的数据应用，思考本企业的集成方向。

课程模块

第一部分：理解制造业数据化转型

• 讨论数字化与人工智能如何回应盈利模式变化，区分智能制造的能力及支撑条件。
• 认识数字化工厂的系统框架，厘清数据化、信息化和可视化三个组成部分。
• 分析物联网、云计算、大数据中心及工业云的联系，通过CPS与汽车工厂案例观察数据价值流。
• 检视制造企业软硬件壁垒，讨论现阶段与数字化目标之间的差距。

第二部分：总体设计与人才规划

• 从企业价值流形成总体架构，围绕制造周期及设计制造质量确定规划方向。
• 梳理实施全景路径、数据化管理体系框架及模块组合，结合美的案例讨论推进方式。
• 比较岗位变化、知识升级与人才发展方向，通过工程师及虎牌电器案例讨论培养规划。

第三部分：实现制造业大数据分析

• 整理运营数据分类与交叉应用，将指标分解与数据管理体系关联，绘制数据增值路径。
• 区分可直接采集与不可直接采集数据，认识CPS、IPC、RFID、光信号等采集方案。
• 梳理平台中的格式转换、存储、搜索与调度，以及挖掘、运算、深度学习和流任务处理。
• 通过PCB企业及国有企业生产运营案例，讨论数据分类、治理和应用的实现过程。

第四部分：把数据分析放到业务场景

• 分析市场信息与生产、产品及工艺设计的信息交互，结合电器、食品及个性化定制案例。
• 讨论工厂内外敏捷物流、物料入库到配送的数据衔接，以及AGC物流数据中心和EDI交互。
• 观察自动化过程流与质量控制，比较工艺虚拟仿真、视像检测及质量问题快速处理。
• 以设备维护和云平台案例讨论保养、维修与数据应用的关系。

第五部分：企业数据化引导工作坊

• 围绕本岗位的效率改进，提出需要的数据、应用方式与可行场景。
• 梳理部门最需要的数据，辨识企业推进数据化的三个主要障碍及所需支持。
• 通过工作模拟、纸板书和小组讲解呈现方案；已有项目可提前备材参与讨论。

适合人群

公司管理层，以及工厂运营、供应链、产品研发、设备、工艺、IT等领域的企业中高级管理人员。

师资信息

刘老师，上海临港国际人工智能产研院副院长、GMAC精益六西格玛黑带大师，具有智能工厂规划经验。曾任上海通用汽车运营总监、系统平台总监和供应商发展经理，英国诺冠气动工厂总监及德尔福精益供应商亚太区高级经理。其项目经历覆盖精益供应链、指标体系、工业物联网、智慧生产框架与企业流程改善。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。