从自动化到智能化，激活制造业的数字化潜力
主讲：李福东老师
【课程背景】
在当今全球化竞争日益激烈的时代，制造业正站在转型升级的十字路口。智能制造作为制造业的未来，不仅引领着生产方式的革新，更是国家军事竞争力的重要支撑。智能制造通过融合人工智能、大数据、云计算、物联网等前沿技术，为企业带来了高效率、低成本、定制化和自动化生产的可能，这已成为全球制造业发展的共识。
德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”以及中国的“智能制造2025”等国家级战略计划的提出，标志着智能制造已经成为全球制造业竞争的焦点。这些计划不仅体现了智能制造在提升国家工业竞争力中的战略地位，也反映了各国对于未来制造业发展的深远考量。
本课程正是在这样的大背景下应运而生，旨在为制造业专业人士提供一个全面的技术与实践框架，帮助他们深入理解智能制造的核心技术，并能够在实际工作中有效实施。课程内容涵盖了智能制造的关键技术，如人工智能大模型、数据治理等，并结合机械装备、离散制造、飞机电子制造等多个领域的实际案例，使学员能够将理论与实践相结合，全面提升个人及企业的竞争力。
数字化转型首先需要开展思维变革，充分认识到数字化转型的必要性、迫切性以及面临的困难与挑战。我们将从数字化设备视角、数字化相关概念以及行业成功实践等多个维度，全面解析数字化和数字化转型的内涵。通过财务、治理、利益相关者等不同视角，探讨企业进行数字化转型的必要性，揭示数字化转型背后的深层逻辑。
此外，数字化转型不仅仅是技术的升级，更是一场涉及企业战略、文化、组织结构、业务流程等全方位的变革。我们将深入讨论数字化转型的三大内容，分析不同层级人员对数字化转型的期望和需求，并通过数字化转型五维进阶模型和总体架构框架（房子模型），为学员提供一个清晰的转型路径。
为了加深学员对数字化转型理论与实践的理解，我们特别选取了华为、波音、通用汽车、西门子、爱思唯尔等行业领军企业的案例，通过这些案例的深入分析，展示数字化转型在不同企业、不同行业中的具体应用和成效，帮助学员更好地把握数字化转型的精髓，为企业的长远发展提供战略指导。
通过本课程的学习，学员将能够全面了解智能制造的最新发展趋势，掌握数字化转型的关键技术和方法，提升自身的专业素养和实践能力，为企业的数字化转型和智能制造升级贡献力量。在全球化竞争的大潮中，让我们一起拥抱变革，迎接挑战，共创制造业的美好未来。
【课程收益】
▪ 深刻理解数字化转型，包括数字化转型的必要性和重要性
▪ 理解并应用人工智能、大数据和物联网等技术于制造业
▪ 通过实战案例学习如何解决实际工作中遇到的技术问题
▪ 学习如何通过技术创新提升生产效率和产品质量
▪ 掌握数据治理和安全管理，确保企业数据的安全与合规性
【课程特色】
▪ 实战与理论相结合：围绕实际案例教学，使学员能够直观理解技术的实际应用
▪ 前沿技术解读：涵盖人工智能、大数据、物联网等最新技术应用与应用的策略
▪ 互动式学习：通过小组讨论、模拟实验和互动问答，加深理解并促进知识的应用
【课程对象】 中高层管理人员、数字化转型的规划者与推动者、创新类人员
【课程时间】 2天（6小时/天）
【课程大纲】
一、数字化转型的思维变革
1、 什么是数字化和数字化转型
▪ 从数字化设备视角认识数字化
▪ 从数字化相关概念理解数字化
▪ 从行业成功实践中理解数字化
2、 企业为什么必须要数字化转型
▪ 财务视角看数字化转型
▪ 治理视角看数字化转型
▪ 利益相关者视角看数字化转型
3、 数字化转型，到底转的是什么
▪ 数字化转型的三大内容
▪ 高中基人员对数字化转型的诉求
▪ 数字化转型的五维进阶模型
▪ 数字化转型总体架构框架（房子模型）
案例：华为、波音、通用汽车、西门子、爱思唯尔等
二、智能制造概念与技术
1、 智能制造的全球趋势
▪ 国际智能制造发展历程与现状
▪ 比较不同国家的智能制造战略
2、 智能制造的核心技术
▪ 人工智能的角色与应用
▪ 物联网在智能制造中的应用
▪ 大数据技术的集成与优势
3、 智能制造的应用案例
▪ 制造业中的AI实践
▪ IoT解决方案的实际部署
▪ 大数据驱动的决策支持系统
案例：华为、波音、通用汽车、西门子、爱思唯尔等
三、数据治理与信息安全
1、 数据治理框架
▪ 数据治理的基本原则与目标
▪ 数据治理体系的构建步骤
2、 数据安全与合规性
▪ 数据安全的关键措施
▪ 合规性问题与策略
3、 数据驱动的决策过程
▪ 如何利用数据做决策
▪ 实例分析：数据分析支持的决策制定
案例：华为、中国联通、中国石化、某制造企业、DAMA、GDPR等
四、智能制造实战案例解析
1、 离散制造的自动化案例
▪ 离散制造业中的自动化技术
▪ 具体案例分析与讨论
2、 飞机电子制造的创新实践
▪ 飞机制造业的技术革新
▪ 实际案例介绍：如何应用智能技术
3、 机械装备制造的智能化改造
▪ 机械装备制造的转型路径
▪ 案例研究：成功的智能化改造实例
案例：SpaceX、波音、西门子、特斯拉、三一重工等
五、技术深化与趋势展望
1、 新兴技术在智能制造中的应用
▪ 机器学习与预测维护
▪ 增强现实与虚拟现实的制造应用
▪ 自动化与机器人技术的未来发展
2、 智能制造的未来挑战与机遇
▪ 人工智能的伦理与法律问题
▪ 持续的技术革新与工业升级的动力
▪ 全球智能制造领域的合作与竞争前景践
案例：AR/MR远程辅助、空调电子维修手册、波士顿机器人、AI大模型路径规划等
六、智能制造评价体系
1、 智能制造能力成熟度模型解析
▪ 分层模型框架体系解析
▪ 员工、技术、资源三大要素能力要求
▪ 设计、生产、储运等流程环节能力要求
2、 智能制造能力成熟度评估方法
▪ 能力成熟度评估流程
▪ 主要评估域及其权重
▪ 分值设置及计算方法
3、 智能制造水平评价指标体系
▪ 分层模型框架体系解析
▪ 指标权重设置及计算方法
案例：参考国家和行业相关标准，进行解读
