解决的核心问题：企业技术人才建立数字化意识，学习转型技术和方法
以数字化、联网化和智能化为特征的新一代数字化技术推动的工业革命，正在以惊人的速度颠覆每一个传统行业。这是一场真正革命，涉及到每一个企业的生存和死亡，是每一个制造业企业必须应对的问题！
处于变革时代的我们，面对一系列数字化技术创新如：5G、物联网、大数据、云计算、人工智能、3D打印、机器人、自动化、AR/VR、网络安全等给制造业带来的深刻冲击和变化。这些技术如何深刻改变你所从事的制造业的竞争规则，竞争强度？您的企业究竟该如何规划实施转型升级？如何整合转型所需的人才，技术和相关资源？
企业的管理者要建立数字化转型的意识包括：
数字化技术如何为企业赋能，
如何构建基于用户为中心的精准高效的运营系统，
以客户体验为中心的产品和服务创新，
柔性敏捷的制造和交付能力，
共创、共享、共荣的生态圈，来彻底颠覆整个行业的游戏规则。
数字化驱动赋能企业：
l 以客户为中心，从人性需求出发创造极致客户体验；
l 快速基于客户体验数据，集成各个学科前沿的技术创新，快速的产品迭代创新；
l 构建业务平台，打破时间、空间、知识、信息、授权和风险的限制，赋能员工进行高效精准的运营；
l 打造超链接的能力，基于需求快速的进行价值链的重配，构建自己的生态，进行业务模式的创新。
制造业数字化转型的终极目标是把制造业企业变成数字化企业，即数据驱动的企业。其核心特征是：
l 快速增长的收入。基于数字技术的客户体验感知、优化设计能力，进而可以精准高效的获取，留住客户，扩展客户；
l 用更少得到更多。高效精准，深度协同的产品设计、制造、运营能力，快速提升企业的竞争力。
l 快速迭代，持续创新，颠覆相关的行业。用更创造价值的方式（更好的产品和服务，更有效的业务模式，更有生命力的生态系统）创造收入，吸引和保留客户，摧枯拉朽的淘汰笨拙的传统企业。
物联网、大数据、云技术、人工智能，赋能企业超级数据获取，数据存储，数据加工，知识挖掘和知识应用能力。数据和知识双轮驱动，直接让企业可以快速进化自己的技术和业务能力。
自动化、边缘智能赋能制造业企业应对高素质产业工人短缺的困局。
数字化技术赋能使得企业的组织构架可以深度扁平化、去中心化、弹性化、敏捷化。让企业快速感知外部环境的变化，快速做出精准响应，把一切变化多成为企业跟更好、更强、更有价值的机会。
各个学科知识的模型化，泛在化便于跨学科的深度融合和集成创新。基于模块化定义MBD技术的成熟，使得产品设计模型化，制造模型模块化，经营模型模块化，从而推动整个社会创新和效率的提升呈现出几何级数的上升。
定制化、低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升用户的价值。智能化、协同化、可持续化的智能制造大幅降低生产成本，提升运营效率，让产品更加环保，同时确保高品质的产品和服务，以及员工更高的工作幸福指数。
基于互联和数据的智能制造，将彻底颠覆制造业的价值链。那些驶入智能制造高速公路上的企业将以越来越快的速度积累自己的知识资产，成为专家型企业，优化自己的生态圈。未来成功的价值链将是一批专家型企业构建的一个卓越的价值链。那些不能构建自己智能制造体系的企业将不可避免的被淘汰。
本课程基于国内外数百家企业的数字化转型实践，分析总结了数字化转型的关键成功要素，数字化转型的各种失败类型和原因。为数字化路上的每一位企业的领导者和管理者提供深度思考，和有价值的参考。
培训目标：
1. 让受训者建立数字化时代管理者和员工的关于数字化转型的意识。
2. 数字化领导力是在数字化转型的关键
3. 理解数字化技术如何驱动企业提升客户体验、进行高效精准的运营、构建生态和进行业务模式的创新。
4. 数字化转型是企业文化、流程和组织架构的变革
培训大纲：
1. 必然——数字化转型是制造企业唯一出路
1.1. 数字化转型为企业带来的六大竞争力
1.1.1. 构建以客户为中心的更好的客户体验，得到更多，更忠心的客户
1.1.2. 链接科技创新和客户体验，进行快速产品创新
1.1.3. 精准的运营，得到速度，敏捷，柔性，质量和成本的竞争优势
1.1.4. 基于“长板哲学”快速构建良好生态
1.1.5. 服务创新，基于结果和体验的服务延伸，创造更大的价值，进而推进商业模式的创新。
1.1.6. 充分发挥人的创造性、工匠精神实现人生价值，进而可以充分挖掘和吸引优秀的人才。
1.2. 颠覆式、破坏式创新改造制造业版图，
1.3. 躲避不了颠覆：不是在颠覆别人的路上，就是在被颠覆的路上
1.4. 什么阻碍了的企业数字化转型
2. 数字化企业的组织、流程、目标和考核管理变革有哪些挑战？
2.1. 组织赋能，个体创新时代需要专家型人才
2.2. 高效协同型组织——破除部门的“墙”
2.3. 敏捷型组织——数字化时代的组织架构
2.3.1. 高层洞察趋势，构建平台和组织能力，
2.3.2. 专家和中层成为业务中台的专家资源，
2.3.3. 敏捷型业务小团队快速应变，快速调整适应技术和业务的快速变化
2.4. 数字化时代需要的人才能力
2.4.1. 数字化意识能力
2.4.2. 数字化领导力
2.4.3. 数学能力
2.4.4. 沟通和合作能力
2.5. 数字化时代的团队文化——快速行动，勇于试错的企业文化
3. 数字化的领导力
3.1. 数字化领导力是企业数字化转型的灵魂
3.2. 数字化时代，领导者面临的挑战
3.3. 数字化领导力的定义
3.4. 数字化领导力的评估
3.5. 数字化领导力的培养
3.6. 成为数字化时代的合格领导者
4. 物联网、大数据、人工智能、5G等前沿技术在制造业中的应用及对经营管理工作的新要求
4.1. 5G+物联网唤醒万物，泛在连接，互操作，云边互动带来平台化管理。
4.2. 工业大数据，AI3.0+工业，带来数据+知识驱动。
4.3. 智能制造和智能产品，实现数据的感知、采集加工、服务。
4.4. 工业软件，大数据和云计算，AR/VR，微服务赋予的实时全面无缝，简单，易用知识泛在化，同步化；
4.5. 数字化技术让客户、技术、企业和生态圈的资源高效协同，精准运作，实现产品和业务模式的快速迭代和创新。
4.6. 精准的数字化感知，深刻客户“痛点”洞察。
4.7. 平台化、模块化、参数化的个性化定制产品和服务。
4.8. 实时互联、远程运维、预测性维护、精准服务，垂直渗透，高粘性客户。
4.9. 基于MBD的研发、工艺、制造、采购、服务一体化的数据驱动高效精准的运营。
4.10. 数据驱动的高柔性自动化加工、组装、检测产线。
4.11. 数据驱动的精准内部和外部物流。
4.12. 数字孪生和联合仿真，虚实同步，无限试错，以虚优实。
4.13. 泛在互联、数据驱动、知识快速富集并模型化软件化复用化、快速迭代进化、创新无限。
5. 数字化技术为制造业带来哪些商机——价值点发掘
5.1. 以用户为中心，以数字化技术赋能为翅膀，以创造价值为目标重塑商业模式和企业生态圈。
5.2. 前瞻性的理解和认知数字化时代的人文、社会、经济、政治、职业和家庭，引领我们快速转型。
5.3. 以数字化时代的三大价值观看数字化社会商机无限
5.4. 结果导向型经济——成全别人，成就自我。
5.5. 跨界合作，生态式生存——分享就是收获，选择就是进步。
5.6. 体验导向型经济——用户思维，基于场景体验的技术和商业创新。
5.7. 敏捷高效精准柔性化运营带来的成本、质量、安全价值机会盘点。
5.8. 数据和知识驱动的质量管理体系带来的价值。
6. 基于数据和模型的运营仿真
6.1. 工厂建模
6.1.1. 产品工艺建模
6.1.2. 制造资源建模
6.1.3. 物流仓储建模
6.1.4. 供应链建模
6.1.5. 生产策略建模
6.1.6. 企业运营仿真
7. 数据流自动化驱动流程自动化
7.1. 数据治理3.0——业务驱动型数据治理
7.2. 业务和技术逻辑模型化、软件花——潜在知识显在化，显在知识逻辑化，逻辑知识软件化
7.3. RPA软件介绍
8. 数据运营
8.1. 从BI到数据运营
8.2. 业务数字化
8.3. 数据资产化
8.4. 资产服务化
8.5. 服务交付价值
8.6. 数据中台和业务中台
9. 企业数字化成熟度评估
9.1. 产品数据（工艺数据）管理现状评估——CAD/CAE/PDM/PLM/ERP/MES等系统和管理现状。
9.2. 工厂业务系统管理现状评估——CRM/ERP/MES/SCM/WMS等系统和管理现状评估。
9.3. 质量管理现状评估——PDM/QMS/SCM/MRO等系统中质量管理部分和实际质量管理现状评估。
9.4. 企业数据集成应用成熟度评估。
9.5. 工厂设备自动化水平评估。
9.6. 工厂智能制造人才队伍现状评估。
10. 数字化转型愿景规划——数字化智能工厂建设蓝图
10.1. 数字化、网络化和智能化技术赋能，企业未来业务模式和制造运营模式设计
10.2. 业务流程和组织模式规划
10.3. ERP/PLM/MES/SCM/WMS/QMS/CRM数据（信息）数据高速公路规划（数据集成和数据驱动模式）
10.4. 基于MBD的产品制造信息（PMI）管理模式规划——工艺管理规划
10.5. 数据驱动的高柔性精准高效自动化产线，测试线规划
10.6. 厂内物流规划——物料的收、存、发、流转中的数据流和物流设计规划，设备设施规划。
10.7. 数据和知识驱动设备和工装管理模式规划
10.8. 能源动力工程规划
10.9. 厂房规划
11. 数字化转型实施路线图和项目节奏
11.1. 关键差距和项目实施障碍和风险评估
11.2. 克服障碍的行动，及其时间和资源计划
11.3. 智能制造技术路线图
11.4. 项目群（PMO）管理模式
11.5. 项目优先级评估
11.6. 子项目计划
11.7. 总体项目计划和技术风险管理
