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智能工廠規劃培訓
課程背景：
從2013年4月德國提出工業4、0開始，智能制造的浪潮席卷全球，智能制造為中國企業的發展提供了巨大機遇和挑戰。如何應對這次新的工業浪潮，踏準時代發展的節拍，實現企業的轉型升級，是許多中國企業都要嚴肅面對的問題。
為此，我們開發了《智能制造與智能工廠打造》課程，為大家全面、深入解讀智能制造的內容，同時，基于國內外優秀企業在智能制造方面的實踐和探索，幫助大家明確如何進行數字化工廠的打造。
智能制造的重要內容就是數字化車間和智能工廠。對企業而言，實現數字化車間和智能工廠是一項系統工程，如果規劃出現問題，將付出高昂的成本和代價。在全世界范圍內，已經有眾多的行業代表率先實現的智能化，我們可以借鑒他們的經驗。
本課程對國內外數字化車間和智能工廠的成功實踐進行了總結，幫助學員系統了解和掌握智能工廠的規劃和實施步驟。

課程收益：
● 系統掌握智能制造與智能工廠的核心內容與發展趨勢；
● 幫助學員系統掌握智能工廠的關鍵支撐技術與應用場景；
● 幫助學員系統掌握智能工廠規劃與實施的步驟、方法；
● 幫助學員系統掌握企業基于智能制造推行數字化轉型的三個路徑；
● 深入了解國內外優秀企業在智能制造和智能工廠打造方面的探索與成功實踐。

課程對象：企業管理者、生產管理人員等

課程大綱
第一講：智能制造與智能工廠綜合解讀
1、智能制造與智能工廠的定義
視頻案例：老板電器的智能工廠
2、工業4.0與智能制造
3、智能工廠績效改善目標綜合解讀
4、工信部六大類智能制造試點示范項目
視頻案例：海爾熱水器的智能制造之旅
5、企業推行智能制造的兩個路徑

第二講：智能工廠關鍵技術與應用場景
一、傳感器技術
——傳感器的分類
視頻案例：智能傳感器在智能制造領域的應用
二、RFID技術
1、RFID工作原理
2、RFID與柔性生產
3、RFID與智能物流
4、RFID與設備管理
5、RFID與產品追溯
三、人工智能與機器視覺
1、人工智能的定義與核心技術框架
2、人工智能的應用場景
3、機器視覺在企業檢測領域的應用
4、工廠視覺檢測項目引入步驟
四、工業機器人與智能裝備
1、六軸機器人工作原理
2、工業機器人的分類與選型原則
案例解讀：工業機器人在制造業多領域的應用
3、五大智能裝備解讀
五、自動化控制系統
1、PLC
2、SCADA系統
3、DCS系統
案例解讀：基于SCADA系統的工廠可視化應用
六、數字孿生與數字仿真
案例解讀：吉利汽車的數字孿生（仿真技術）應用
1、仿真技術與產品設計
2、仿真技術與工藝管理
3、仿真技術與物流管理
4、仿真技術與智能工廠規劃
七、物聯網（lot）與5G技術
1、物聯網概念與應用場景
2、5G的特征與十大應用場景
八、工業軟件
1、MES系統功能解讀
2、基于MES系統智能工廠系統集成（ERP、WMS、PLM、SCADA）

第三講：智能工廠的規劃與實施
解讀：世界工業4.0燈塔工廠——優秀智能工廠的共同特征
小組研討：四種不同類型企業推行智能工廠的工作重點
一、智能工廠建設的五個維度
維度1：建設目標設計
維度2：生產自動化與物流自動化設計
維度3：信息化布局與數字化
維度4：建設五層框架
維度5：規劃實施（三個步驟）
案例分享：寶鋼、徐工、TCL集團等公司智能工廠實施計劃
國家標準解析：數字化車間的通用要求
工具：實施路徑圖（從精益工廠到智能工廠）
解讀：智能制造能力成熟度模型應用
二、智能工廠實施的組織保障和團隊分工

第四講 智能制造與企業數字化轉型
小組研討：企業數字化轉型可以從哪些維度切入
一、企業數字化轉型的三大路徑
路徑1：降本增效
路徑2：模式創新
路徑3：產品創新
二、智能制造推動的降本增效
案例分享：寶鋼集團的一鍵式煉鋼
——機器換人帶來的成本降低和質量提升
案例分享：紅領西服數字化推動的成品零庫存
三、智能制造推動的模式創新
視頻案例：尚品宅配家居定制化服務與智能工廠
案例分享：裝備企業從賣產品到賣服務
案例分享：汽車公司基于模塊化的個性化定制
案例分享：海爾集團基于數據的用戶服務
解讀：制造服務業的十大領域
四、智能制造推動的產品創新
1、數字化研發與數字仿真
2、智能化產品
3、模塊化設計與產品個性化定制
案例分享：長安汽車的數字化設計與仿真
五、智能制造推動企業數字化轉型
授課對象：
公司管理層、工廠運營管理、供應鏈管理、產品研發、設備、工藝、IT等企業中高級管理人員。

課程背景：
工業4.0是全球制造的最高標準！
在一個“智能、網絡化的世界”里，物聯網和服務網（the Internet of Things and Services）將滲透到所有的關鍵領域。智能電網將能源供應領域、可持續移動通信戰略領域（智能移動、智能物流），以及醫療智能健康領域融合。在整個制造領域中，信息化、自動化、數字化貫穿整個產品生命周期、端到端工程、橫向集成（協調各部門間的關系），成為工業化第四階段的引領者，也即“工業4.0”。
十五年的互聯網大趨勢，傳播娛樂領域已經收官，零售領域大局已定，金融領域已到中盤，而影響*、最全面改變人類生活面貌的基礎生產領域，正因為工業4.0的到來，而進入序盤。
這種裂變，已經在*、德國出現！這不是簡單的物聯網，不是常見的自動化，不是我們曾經以為的種種模式。在*，它是工業互聯網——Goog-e不斷將制造業企業收購至麾下，開始進軍機器人領域，研發自動駕駛汽車；Amazon進入手機終端業務，開始實施無人駕駛飛機配送商品……*互聯網巨頭正在通過大數據、云計算等手段從“信息”領域加速進入“物理”業務領域；在德國，它是工業4.0——用“信息物理系統”升級“智能工廠”中的“生產設備”，生產設備因信息物理系統而獲得智能，使工廠成為一個實現自律分散型系統的“智能工廠”，實現內外服務的網絡化，向著互聯工廠的趨勢發展。
在工業4.0風靡全球、全球產業結構跌宕巨變的當口，中國又將作何選擇？從習李背書站臺，到工信部抓緊推動“中國制造2025”，中國已不容選擇地躋身這一改革。如果說德國的工業4.0是德國在面對*信息產業和中國制造成本侵襲下重建產業優勢的戰略選擇，那么“中國制造2025”，則代表了中國在有制造大國向制造強國轉型過程中的頂層設計和路徑選擇。因此，國內企業家們此時必須審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進，緊緊抓住和用好新一輪工業革命的歷史機遇，不能等待、不能觀望、不能懈怠，抓緊時間行動起來。
這一次，你不容錯過!!!!

培訓目標：
-了解企業盈利模式轉型的必然性—速度與成本
-了解發展智能制造如何實現盈利模式的轉型（規劃層面、應用層面及執行層面）
-深入淺出智能化工廠及其三大組成
-了解數字化在走向智能制造過程中的實踐性作用
-明確數字化企業的三大核心目標及其對企業長期目標的作用
-了解工業4.0核心技術對數字化企業的基礎性作用
-數字化企業的總體框架及企業各職能數字化運用
-了解數字化企業及數字化工廠實現過程中的重難點及其技術障礙
-了解標桿行業的數字化工廠模型與行業性分析
-了解大數據處理的價值流向與管理精益化的結合性運用
-了解工業物聯網技術結合自動化為數字化工廠奠定基礎
-學習如何分步驟的推動過程流、信息流、物流三主線的數字化應用
-了解相關MESAPSP-M等信息化軟件系統在數字化工廠中的運用及其業務邏輯

課程大綱：
第一部分：數字化時代的到來
-供給側改革與人工智能技術應對企業盈利模式轉型
-智能制造的“智”與“能”解析
-走向智能制造的三大支柱
-重點解析核心支柱---數字化運營
-數字化工廠的系統框架與三大目標
-工業4.0對數字化工廠實現的重大貢獻
-工業時代的變遷（1.0-4.0時代）
-工業4.0三大標志性技術--物聯網、云計算、大數據帶來的數字化變革契機
-視頻分享與解析：詮釋工業4.0的意義以及自動化的角色定位
-我們離數字化還有多遠(中國企業軟硬件的壁壘）
-視頻分享與解析：某汽車行業數字化工廠
-數字化時代的人力資源結構與模型

第二部分：物聯網成就數字化工廠的數據庫功能
-工業物聯網之于數字化工廠--物理信息系統CPS
-物理信息系統的功能性介紹（視頻分享）
-CPS的重大應用--DCS(分布式控制）與MDC（元數據收集）
-工業4.0的全球發展狀態--從DCS說到MDC
-DCS在智能工廠的主要貢獻及現實應用（國內主要工業4.0研究機構的目前選擇）
-智能工廠的*基礎--MDC（元數據收集）
-MDC在未來新工廠規劃中的應用以及注意事項（網絡技術的選擇）
-MDC在舊有設備中應用的難點及現有解決方案（黑盒技術與3D視像技術介紹）
-國內工廠目前無法跨越的DCS&MDC技術壁壘（影響工業4.0時代推進的主要壁壘）
-大數據及云計算技術在智能工廠應用中的重難點解析（結合電信行業的方向性介紹）

第三部分：工業4.0三大技術在數字化工廠中的應用
-市場信息與工廠信息交互系統（電器、食品行業案例分享）
-設計信息與工廠信息實時交互（服裝行業案例分享）
-如何在推動生產模式下安排生產計劃（工程機械行業案例分享）
-如何實現外部與內部物料管理
-如何更好的實現拉動系統（汽車行業案例分享）
-如何運用于質量系統控制
--離散型制造業（汽車行業在線檢測與3D視像技術結合案例分享）
--流程型制造業（藥品行業防錯技術與物聯網結合案例分享）
--項目型制造業（工程機械在線質量追溯與MDC的結合案例分享）

第四部分：數字化工廠總體規劃框架
-從企業價值流看數字化工廠規劃
-數字化工廠總體架構與框架圖
-數字化工廠的三大流—信息流、物流、過程流
-三大流的關聯性與支持性作用
-數字化工廠規劃的六大步驟
-數字化工廠的重點輸入與重要輸出
-數字化工廠項目團隊關鍵性角色與技術外包

第五部分：數字化工廠信息流規劃---MES制造執行系統（含APS）
-如何實現從需求到發運的計劃實施的業務邏輯（信息流的系統優化加速產品交貨期）
-總體計劃體系的構成
-均衡排產體系如何安排主計劃、物料、發貨、生產計劃
-影響均衡計劃體系的因素
-影響企業使用ERP系統安排計劃的主要因素與應對措施
-APS（MES）系統對計劃體系的支持與補充
-企業依賴于軟件系統安排計劃的當前弊端與技術壁壘
視頻分享：紅領集團的信息化與精益工廠的完美結合
-數字化企業、工廠、車間三框架下的IT系統架構
-MES制造執行系統在企業級IT架構中的重要位置與作用
-MES的功能選擇及企業匹配性
-MES的軟硬件環境準備（國內外相關支持產品介紹）
-MES的模塊功能性介紹（國內優質模塊軟件介紹）
-MES的拓展功能及與ERP等系統的對接
-MES系統實施階段的重難點分析
-數據價值流--MES在企業應用成功的關鍵
案例分享：某公司的MES系統運用及上線經驗教訓

第六部分：數字化工廠物流規劃
-敏捷供應鏈物流規劃
-內外部物流規劃與計劃體系的相輔相成之于敏捷供應鏈
-供應鏈內外部物流模式與方式介紹
--產線拉動與VMI模式的結合
--廠內順序配送與配料超市的運用
--短周期按需生產與EMS配料系統
--SP物料供應模式及集配中心設計
--結算模式轉變與商務合作方式的選擇
--案例介紹--上海通用汽車總裝的JIT物流模式的不斷改進
--推薦介紹—信息化、物聯網、大數據技術在精益物流中的應用
-敏捷物流數字化實現的軟硬件技術介紹
-RFID數據化的選擇（動/靜態；二維/三維等）
-IPC（互聯網之眼）技術的運用（3D攝像頭;算法/格式等）
-智能物流執行單元的業務邏輯
-VGA與VGC的不同及優劣勢分析
--視頻技術解析—天貓/京東的數字化物流

第七部分：數字化工廠過程流規劃
-自働化過程流規劃
-數字化過程流規劃的核心業務邏輯—生產效率（作業效率*設備效率*質量效率）
-影響高效工廠生產效率的三大因素及其數字化解決方案
-自働化的構成—自動化機器人+防錯設計
-數字化工廠設備選型要求—元數據采集MDC+生產指令執行
-設備自動化業務邏輯基礎—24幀標準化作業
-自動化防錯設計3步法及其設計原理
智能工廠規劃培訓