課程背景：
快速，零缺陷，高效率，低成本開發、制造和交付個性化產品，為客戶提供基于智能產品的個性化精準服務，同時確保零庫存、低風險的企業經營，是工業4.0時代數字化工廠的核心特征。這些特征如何映射到數字化工廠的規劃，建設和運營中？
PLM，ERP，CRM、MES、SCM、CAM、CAE、QMS、WMS以及仿真等軟件的應用把客戶、產品、工藝、物料、設備、工裝工具、質量、人、供應商、產品使用和服務的要素標準化，數據化，集成化，把營銷和銷售，產品開發，制造執行，供應鏈運營，售后服務、以及人力資源管理和財務全部構建在信息高速公路上，讓企業具備超級的敏捷性、柔性、開放性來構建大規模個性化定制和協同制造的業務模式。
智能工廠的建設中會應用到一系列技術創新如：物聯網，大數據、云計算、智能制造，3D打印，機器人自動化，虛擬現實等。這些技術給制造業帶來的深刻沖擊和變化。這些技術如何深刻改變你所從事的制造業的競爭規則，競爭強度？工廠究竟該如何規劃實施轉型升級？如何整合轉型所需的人才，技術和相關專業資源？
各個學科知識的模型化，泛在化便于跨學科的深度融合和集成創新。基于模塊化定義MBD技術的成熟，使得產品設計模塊化，制造模塊化，經營模塊化，從而推動整個社會創新和效率的提升呈現出幾何級數的上升。
數字化工廠，不僅僅是技術革新，更是組織架構、業務流程和企業文化的革命。
數字化工廠的組織架構是任務型和項目型的去中心化的組織架構。企業架構動態的人力資源池，基于不產生的項目流的需求，不斷分配和優化到項目中。基于數字化平臺的賦能，跨領域，跨專業，跨不猛，跨組織的高效精準的協作成為常態。企業構建持續創新的機制，企業對于新理念、新方法、新想法的接受度和投入度將大幅提升，用于試錯，承擔風險，接受不確定性和管理不確定性成為企業文化的一部分。
數字化工廠需要什么樣的人才，企業如何制定新時代的人才戰略？個人如何通過學習和時間進化成數字化時代的人才？
多維度的實時全面的海量數據會帶來對工廠運營的方方面面的洞察（知識）。那些駛入智能制造高速公路上的企業將以越來越快的速度積累自己的知識資產，成為專家型企業，優化自己的生態圈。未來成功的價值鏈將是一批專家型企業構建的一個卓越的價值鏈。那些不能構建自己智能制造體系的企業將不可避免的被淘汰。
本次培訓兩種形式：第一種，演講，問題解答；第二種，工作坊的模式，訓前調研，老師講解，學員討論，初步形成規劃數字化工廠建設藍圖和實施路徑。
課程大綱：
一、什么是數字化工廠
1. 產品數字化為基礎
2. 資源數字化為支柱
3. 工藝數字化為脊梁
4. 價值鏈數字化為經脈
5. 文化和組織數字為靈魂
二、為什么要建設數字化工廠
1. 數字化工廠建設的必要性？
(1) 制造業為什么要進行的數字化轉型
1) 創造卓越客戶體驗，為客戶創造價值
①數字化觸點管理
②創造極致體驗的產品和服務
③卓越運營
④快: 快速交貨，快速量產，新產品快速上市，依據客戶需求快速迭代
⑤柔：零缺陷，零庫存，單件批制造系統
⑥高效：企業的資源高效運行
⑦低風險經營
(2) 數字化工廠的關鍵特征是什么？
1) 為員工賦能
2) 全價值鏈運營的深度優化
3) 產品和業務的創新，帶來收入的指數增長
4) 極致客戶體驗，深度鎖定客戶
5) 數字化工廠建設實戰
(3) 需求管理
1) 數字化世界需求管理
①數據流，產品數據流，業務數據流，資源數據流，工藝數據流
②數據質量和數據安全
②數字化平臺
2) 物理世界需求管理
①產品，產能
②設備，工具工裝，產線，廠房
③工廠布局
3) 項目管理
4) 合作伙伴管理
5) 技術管理
三、數字化、信息化技術如何為制造業賦能
1. 物聯網
(1) 智能互聯經濟
(2) 物聯網的概念
(3) 智能互聯產品是什么？
(4) 物聯網是智能制造的基石
2. 橫向縱向集成
(1) 縱向集成和橫向集成
(2) 端到端集成
3. 仿真模擬
4. 自動化和機器人
5. 人工智能
6. 大數據
7. 增強現實
8. 增材制造——3D打印
9. 云服務和云計算
10. 信息安全
四、業務模式創新的是企業數字化轉型的根本
(1) 數字化技術賦能，讓企業用新模式為客戶和伙伴創造價值是數字經濟的本質
(2) 生態化生存
(3) 大規模個性化定制
(4) 協同制造——技術、業務深度協同的生態系統
(5) 制造業服務化——結果導向型經濟，和客戶共創共享價值
(6) 共享經濟——能力社會化共享創造新價值
(7) 數字化創新文化，敏捷型組織重組，眾創眾籌眾包，新的企業生存模式
五、數據集成，數據驅動智能制造的大腦
1. 構架在數據高速公路上的智能化企業
(1) 橫向和縱向集成
(2) 端到端的集成
(3) 數據集成和數據驅動賦予企業的柔性，敏捷性和開放性
2. 如何構建企業完備的數據基礎
(1) 標準化是數據化的基礎
(2) 數據化是互聯和智能的基礎
3. 115.3. ERP/CRM/MES/PLM/SCM/CAM/CAE/仿真系統的集成和信息高速公路
(1) 各大系統集成模式和實戰案例分享
4. 數字化產品開發工具讓一切變得簡單
(1) 材料結構設計仿真建模
(2) 電子設計仿真
5. 產品生命周期管理
(1) 產品生命周期管理系統的定義
(2) PLM系統給企業的產品創新提供強力支持
(3) PLM是助推企業模塊式經營
6. 模擬仿真驗證產品設計和制造工藝
7. 工業4.0時代的工業生產技術工程
(1) 虛擬制造
(2) 運用信息技術構建精益工廠
(3) 人體數字建模和工位設計
(4) 工業機器人作業仿真建模
(5) 數字工廠和物流仿真設計
(6) CAD，CAM和CNC數據鏈和價值鏈
8. 制造執行中的數據集成和數據驅動——透明，同步
(1) 先進計劃排程APS
(2) 數據采集和設備集成
(3) 資源管理——設備，工裝，工具，檢具等
(4) 智能檢測、質量數據集成和質量管控
(5) 智能倉儲、智能物流
(6) 制造運營管理平臺MOM=MES/WMS/WCS/QMS
9. 數據驅動，工業大數據和智能化制造
(1) 數據驅動，大數據，大洞察，大知識，大智慧，大改進
(2) 知識模型化，自動化驅動企業智能化，社會集約化
六、MOM概述
1. MOM概念
2. 制造過程管理中的難點痛點和MOM的功能需求
3. MOM的功能模塊
(1) 工廠建模
①產品MBOM建模，工藝物料建模，工藝下發、替代料管控，變更管控，輔料管控
②人員建模
③設備建模，設備工藝模型，設備運維——TPM、EAM系統集成
④工裝工具刀具建模——工裝工具刀具管理系統的集成
⑤質量管理建模，質檢文件、程序、標準，質檢標準，質檢設備集成
(1) 計劃和排程APS
(2) 派工和報工
(3) 設備聯網——總線、技術協議和標準，工藝程序（如NC程序、質檢程序）下發邏輯，分布式控制和邊緣智能
(4) 產品檔案管理和全流程追溯
(5) 安燈系統和異常管控
(6) KPI、報表和決策支持
4. 倉儲、物料和物流WMS、WCS和MES的深度集成
5. 通過數字化技術實現精益物流
6. APS、ERP(MRP)、SCM集成實現基準的物料計劃
7. MES、WMS、WCS實現物料備料，配送的JIT——正確的時間、正確的工位、正確的物料
七、自動化——物聯網、智能設備、智能產品是智能制造的軀體
1. 內嵌系統到物聯網
(1) 傳感器，控制器，驅動器
(2) PLC和基于計算機的控制
(3) 標準化是互聯的基礎：OPC-UA，ETHER-CAT/PROFINET
2. 設備自動化、智能化之路
3. 智能組裝線
4. 智能加工中心
5. 智能檢測設備和系統
6. 智能物流系統
7. 智能控制中心
8. 工業機器人和服務機器人的智能化
八、數字化時代的精益
1. 思想升級——數字化時代，空間，信息，流程，知識的打破再造精益思想
2. 工具升級——數字化工具取代傳統的表單
(1) 數字化高精準準的仿真用來做工廠規劃和布局
(2) 數據驅動和參數化制造，帶來零切換時間和成本和高柔性
(3) 設備聯網、實時狀態監控和診斷、預測性維護，升級企業資產管理
3. 1效果升級——高效，精準，高質量，低風險經營
4. 1MVP，最小的代價獲取滿意客戶價值
5. 1創新賬本
6. 1PIVOT——聚焦核心需求，核心矛盾
九、模塊化產品設計，模塊化制造，模塊化經營
1. 個性化需求逐漸盛行
(1) 對客戶場景的理解力和反應能力決定了創造市場價值能力和生存能力
2. 平臺化，模塊化，參數化的產品個性化制化設計
(1) 模塊化設計
(2) 模塊化產品設計的戰略性收益
(3) 模塊產品設計方法
3. 敏捷性和超級柔性制造的戰略選擇模塊化、參數化制造
(1) 模塊化參數化制造的概念和戰略收益
(2) 模塊化生產設計
(3) 模塊化制造的智能設備和工裝夾具
(4) 基于模塊化、參數化制造場景的智能工廠
(5) 煙草行業模塊化制造案例分享
4. 開放性的模塊化經營企業的戰略優勢
(1) 加法和減法
(2) “短板理論”失效， “長板理論”開始成立
(3) 模塊化經營戰略設計
十一、如何成功建設數字化工廠
1. 數字化管理的認知變革
2. 需求管理
(1) 企業的業務模式分析和企業的制造運營模式設想
(2) 數造企業的競爭力需要的解決的核心矛盾分析
(3) 企業的供應鏈中的難點分析
(4) MOM的MBOM管理需求
(5) MOM中的設備聯網需求
(6) MOM中質量管理和質量追溯需求
(7) MOM中的計劃和排程需求
(8) MOM中的人員管控需求
(9) MOM中的物料物流管理需求
(10) MOM中的設備工裝管理需求
(11) 依據企業的管理基礎和預算確定MES項目實施計劃和逐步實施規劃
3. 數字化工廠藍圖規劃
(1) 信息技術賦能，支持企業未來業務模式的制造運營模式設計
(2) APS計劃排程模式設計
(3) MOM中人、機、料、法、環、測的管理模式設計和協同管理
(4) MOM中的信息流，數據流和決策流驅動物流，人流和作業流的模型設計
(5) 質量檢驗計劃、質量派工、質檢數采、質量分析、質量改善管理體系設計和數字化藍圖
4. 軟件系統和設備選型
(1) 軟件行業特點、軟件產品分類
(2) 供應商類別
(3) 技術標準的重要性，如何制定工廠的技術標準規范
(4) 一定選一個配置型成熟的產品，而不是開發的系統
(5) 一定選一個咨詢能力強的顧問團隊
(6) 一定選一個技術不斷創新的供應商
(7) 一定選一個集成能力強產品
5. 數字化工廠的功能實現和調試
(1) 系統協同管理體系和流程——管理過程，控制結果
(2) 技術、工藝體系數字化業務邏輯審核
(3) 業務邏輯審核
(4) 各個系統接口測試是關鍵
(5) 集成測試，風險識別和變更管理
6. 試產管理
(1) 試產前各系統準備
(2) 試產前人員培訓和管理變革準備
(3) 試產前設施設備準備和測試
(4) 試產中問題分析與解決機制建立
7. 數字化工廠的日常維護和系統升級
(1) 與業務變更適應的系統配置調整
(2) 與管理需求升級適應的數據驅動型決策體系
(3) 與新技術適應的系統技術升級
十一、如何構建數字化工廠的組織，人才和文化
1. 數字化組織架構
(1) 傳統組織文化如何阻礙創新導向的數字化企業
(2) 敏捷型，去中性化，賦能型組織架構
2. 數字化工廠的人才團隊
(1) 數字化硬技能的論述
(2) 數字化軟技能的差距
(3) 數字化人才的選育用留
3. 數字化文化基因
(1) 對快速變化和不確定業務環境的理解和適應性
(2) 對風險和收益理解的
十二、企業數字化智能化轉型之路
1. 從業務轉型藍圖開始
(1) 信息化、數字化技術賦能如何改變我們和用戶的互動關系，如何為價值鏈創造價值
2. 企業在數字化時代的生存模式
3. 打造數字化文化基因、人才團隊和變革動力
(1) 數字化企業的DNA
(2) 數字化企業的人才和組織
(3) 數字化轉型失敗的組織原因和文化原因工廠
4. 數字化工廠從產品研發，工藝數字化開始
5. 數字化工廠業務數字化
6. 構建自己的數字化生態圈
7. 新業務模式轉型
培訓中案例：
1. 德國虹霓煙草機械
2. 常德卷煙廠工業大數據
3. 紅領服飾
4. 德國豪邁和尚品宅配
5. 博世洪堡閥門工廠
6. 哈雷戴維森摩托
7. 寶馬工廠
8. 荷蘭菲仕蘭乳業公司
9. 西門子安貝格智能工廠
10. 海爾cosmo工業互聯網平臺
11. GE 工業互聯網平臺
12. 達索系統端到端數據集成
13. 自動化智能化控制系統案例
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