走向智能制造-制造業數字化運營轉型

培訓關鍵詞：智能制造培訓,數字化運營培訓

走向智能制造-制造業數字化運營轉型(劉江)課程介紹：

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（theInternetofThingsandServices）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，而影響最大、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，已經在美國、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。在美國，它是工業互聯網——Google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……美國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是德國在面對美國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!!!!

課程目標：
 ◇ 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（從自動化到自働化）
 ◇ 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MES\APS\PLM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：智能制造--數字化時代的到來
 ◇ 工業4.0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
 ◇ 數據化的實現--大數據中心基建、大數據分析與工業云
 ◇ 工業云平臺在數字化應用中的集成效應與優劣勢
視頻分享與解析：詮釋物聯網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：某汽車行業智能工廠的數字化應用（不同智能規劃方向選擇的德美企業）

第二部分：數字化工廠總體設計與人才規劃
 ◇ 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
 ◇ 數字化工廠規劃的兩大核心方向—縮短制造周期與制造質量
 ◇ 數字化規劃與實施的全景路徑圖
案例分享：美的集團的數字化總體規劃設計與實施
 ◇ 關鍵性論點：智能化不等于無人化
 ◇ 案例分享：工程師老張等到了他的職場春天
 ◇ 論點碰撞：是智能化淘汰了人還是人選擇了智能化
 ◇ 延伸式討論：必然淘汰的崗位與必須升級的知識
 ◇ 智能化時代人才發展的三大方向
案例分享：某德資公司智能化人才培養規劃
分組討論：1、智能化時代暢想—本崗位工作的高效輕松與我的不可替代

第三部分：數字化工廠核心基礎--生產運營數據治理體系
 ◇ 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）
 ◇ 數字化工廠的絕對基礎—數據化
 ◇ 數據治理體系的應運而生—數據浪費是新時代工廠最大的浪費
 ◇ 生產現場沒有無用的數據—數據變廢為寶
 ◇ 數據治理中心的總體構成與大數據應用分類
案例分享：某航天發動機公司的生產數據體系建設
 ◇ 國內工廠目前無法跨越的數據直采技術壁壘（影響工業4.0時代推進的主要壁壘）
 ◇ MDC在舊有設備數據直采中應用的難點及現有解決方案（IPC視像技術與RFID射頻技術介紹）

第四部分：數字化在設計/制造質量中應用（質量是設計與制造出來的）
 ◇ 數字化企業中體質量管理規劃（目標與側重點）
 ◇ 物聯網實現在線質量數據庫成為走向零缺陷的基礎
 ◇ 數字化幫助產品工程開發實現模塊化、標準化的同步工程信息交互系統
 ◇ 智能化實現研發到工藝到產品制造的質量預防系統（客戶參數—產品設計驗證—工藝驗證）
 ◇ 信息化與產線數據化的集成加速供應商質量管理
 ◇ 可視化的質量KPI與數據化零件信息追溯
 ◇ 數字化實現快速響應的質量返庫與處理系統
視頻分享與解析：FMEA與防錯技術與自動化產線集成實現走向零缺陷（機械/工程加工行業）
人工智能技術在質量過程控制中的應用案例

第五部分：數字化在供應鏈運營中的應用（縮短制造周期）
 ◇ 如何實現從需求到發運的計劃實施的數字化信息流
   → 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：紅領集團的數字化與精益工廠的完美結合
案例分享：某電子行業的以MES為核心的數字化供應鏈系統運用及上線經驗教訓
 ◇ 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數字化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
--視頻技術解析—多家公司智能物流成功實施案例
 ◇ 自働化過程流規劃與實施基礎
   → 從自動化走向自働化
   → 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）
   → 影響工廠生產效率與成本的三大因素及其數字化解決方案
   → 自働化的構成—智能工廠自働化的⑤張名片
視頻案例：電器及機加工行業的智能化生產過程
分組討論：
1、目前本部門最急需智能化數字化解決的項目
2、目前推進過程中的項目主要障礙點的解決方案研討

講師介紹：
劉江老師精益工廠運營管理專家
 ※ GMAC精益六西格瑪黑帶大師、數智工廠運營專家、特聘研究生導師
 ※ 中國復合材料工業協會精益智能專家委員會主任
 ※ 上海臨港國際人工智能產業研究院副院長
 ※ 已在數十家企業內成功策劃和推行現場改善及工業物聯網系統改善活動
 ※ 曾任職于通用汽車生產運營經理、整車平臺NPI高級經理
 ※ 曾負責英國氣動公司在華制造基地的籌建工作并擔任工廠董事總經理
 ※ 曾任職于世界500強汽車零部件公司DELPHI精益供應商改進與發展亞太區高級顧問
 ※ 分別在美國通用汽車總部、日韓、德國等地有過國外培訓及工作的經歷
精于運用卓越運營管理理念與數字化技術，并將二者有機的融合；擅長于企業智造及服務流程的改善和優化，包括從接訂單到遞交產品或服務的全流程價值分析改進。
曾幫助多個不同行業的企業多功能模塊建立數字化管理系統，在數字化與人工智能解決方案商合作領域有獨特的拓展模式，擅于各種定制化數字化應用場景。
善于在實戰中培養企業內部的人才。多年協助企業推行工業變革改善項目的經驗，熟知企業內推行改善的流程和面對的風險，善于通過系統的方法，幫助企業實現目標績效的達成，并培養人才，授人以漁，建立企業自己的持續改善體系。

擅長領域
卓越工廠運營方面包括：工廠運營指標體系設計與執行力提升、卓越工廠運營管理體系、精益工廠系統導入與推行、供應商質量系統能力提升、工作統籌與項目關鍵任務推進、精益物流與計劃控制、VSM價值流分析及項目管理實戰工作坊等
數制智造系列包括：數制智造頂層設計與規劃、走向智能制造—數字化工廠規劃師、數字化敏捷供應鏈、數字化全面質量管理、數字化在企業信息流的應用
解決方案、數字化精益工廠實施與解決方案、智能時代的工業自働化改善等

部分成功案例
1.在海信、美的等公司成功搭建過車間管理體系，從規范精益車間管理和提升生產管理者勝任力兩個維度，構建高效的精益車間
管理系統，打造精益車間現場，建立標準化的精益車間管理體系，培養具有戰斗力的精益班組。
2、連續三年負責歐派家居無錫公司供應鏈優化咨詢項目，設計銷售預測、敏捷供應體系、均衡排產、三標管理等職能模塊，項
目實現樣板生產線產能提升40%，降低WIP庫存35%，大幅縮短交付周期OTD提升40%；同時全面實現傻瓜化作業三標管理，幫助HR解決難招人難培訓的2020-21困難期；提出基地搶單機制，幫助各分廠提升產能與縮短交付期之后真正實現贏利在財務報表上的提升。
3.在西門子集團下屬機械加工企業推廣卓越工廠運營系統智能優化項目，完善并規劃生產計劃體系、完成鑄造生產線的改造及全
工藝產線平衡，優化倉儲管理WMS系統實現庫存降低50%以上、人均效率提升45%的目標。
4.在東風本田汽車公司推行TPM設備效率數字化提升項目，實現稼動率提升至88%的目標，縮短換型時間從18分鐘至10分鐘，產能提升近10%。
5.在福斯推行功能性5S并結合快速換模換線項目，利用虛擬仿真技術實現換型設置無人化，將產品的轉換時間從60分鐘降低到
25分鐘，在制品庫存降低50%以上，節約現場可用面積近30%，項目財務收益遠超投入。
6.在航天科工某所進行運營數據治理體系規劃實施項目，完成從產品設計、生產制造、過程數據監控到交付質量大數據的直采、
存儲基建、工作流處理、應用分析等。
7.輔導并參與建發物流臨港新倉儲中心的升級建設，實現4大庫與包裝線指令全數字化，A/B類物料運輸無人化，自働立體式貨架倉儲位利用率提升至旺季95%淡季75%以上，并結合數字化供應鏈系統實現庫存周轉次數提升50%以上。
8.統籌并負責建立上汽乗用車供應商績效評價系統，設計包括技術中心、物流、采購、質量等四部門對供應商的績效考核指標、
權重、數據獲取方式、考核辦法與獎懲制度等整套體系及標準化控制流程與文件，并完成數據實時化、操作可視化等功能，減輕工作負荷的同時保證了供應商評價系統的客觀公正性。
9.在萬向公司推行質量持續改進項目，幫助其構建和完善質量流程控制體系，基于質量缺陷/因子等數據化結合自働化技術的防錯設計，8個月內將一次通過率從78%提高至95%以上，降低質量成本率近15個百分點的同時，更提升了生產效率近25%，減少了檢查工位與頻次。
10.在科洛普線束推行拉動生產項目，庫存金額降低30%同時節約場地三分之一布局新產線。
11.在上海電氣負責核心供應商質量管理系統能力提升培養項目，持續分批完成數十家供應商的人員培養與現場績效提升，實現
降低客訴35%以上，減少采購成本16%以上，并實現部分供應商來料免檢。
12.全面負責蒂森克努伯電梯中山公司的數字化精益供應鏈咨詢項目，成功幫助其構建精益數字化供應商體系，直接降低原料庫
存60%以上，2家主要供應商效率提升超30％，縮短制造周期近70％（整個項目結合了供應商拉動信息系統、內部零件流拉動、SP配送大數據中心、智能排產、生產線平衡、設備效率實時數據化監控等)
曾培訓或咨詢服務過的企業包括:
 ※ 汽車及零部件：聯合電子，天合汽車，東風商用車、東風本田、江淮汽車、上汽乗用車、伊頓動力、萊尼線束系統、江陰模塑，，福耀玻璃，福斯潤滑油、億光電子、偉巴斯特、海拉汽車電子，李爾、寶馬汽車，萬向集團等
 ※ 電子電器行業：松下環境系統、飛利浦照明、富士康、億光電子、西門子威迪歐、諾基亞、美的，ABB，方太、施耐德電氣、格力電器、摩托羅拉、臺達電子等
 ※ 機械制造業：蒂森克努伯電梯，西門子，中鐵建，東方電氣、中材股份，康士伯船舶，維用精密鑄造，海太
 ※ 精密儀器、金風科技、時代新材等
 ※ 其他：阿特斯、通威、PPG，AT&S、殼牌，歐派家具、維斯塔斯新能源、交通銀行、遠景能源、國藥物流、建發物流、伊利集團、瑪氏食品，完美中國、卡夫，網易，南方電網，諾和諾德制藥、雪佛龍、飛鶴乳業等

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