數(shù)字化AI轉型以及AI在制造業(yè)的深度應用場景
時間地點:
2025年11月28-29日 廣州
培訓費用:5380元
贈送積分:5380
數(shù)字化AI轉型以及AI在制造業(yè)的深度應用場景詳細內(nèi)容
數(shù)字化AI轉型以及AI在制造業(yè)的深度應用場景
課程對象: 公司集團戰(zhàn)略管理層、工廠運營管理、供應鏈管理、產(chǎn)品研發(fā)、設備、工藝、IT等企業(yè)中高級管理人員
課程費用: ¥5380元/人(包含:培訓費、培訓教材、增值稅發(fā)票、茶歇)
課程目標
2 數(shù)字化AI時代的到來—制造業(yè)盈利模式的必然轉型
2 數(shù)字化AI人工智能如何幫助制造業(yè)實現(xiàn)盈利模式轉型(規(guī)劃層面、應用層面及執(zhí)行層面)
2 深入淺出數(shù)字化工廠及其三大組成(數(shù)據(jù)化、信息化、可視化)
2 了解數(shù)據(jù)治理在制造業(yè)AI運營應用中的絕對核心作用
2 解析制造業(yè)運營數(shù)據(jù)治理體系與構成(包括數(shù)據(jù)標準/質量/安全/資產(chǎn)管理等)
2 企業(yè)數(shù)字化建設全景圖及其解決方案的介紹(包括大數(shù)據(jù)基建/平臺/分析等)
2 解析標桿行業(yè)基于數(shù)據(jù)模型的的數(shù)字化工廠規(guī)劃全景圖及其相關的價值應用
2 了解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術在制造業(yè)數(shù)據(jù)模型實施中的核心應用(CPS的應用與實施介紹)
2 基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI各功能模塊的系統(tǒng)規(guī)劃與實施要點
2 學習基于數(shù)字AI智能的數(shù)字孿生、虛擬仿真等相關技術在制造業(yè)運營中的應用場景與案例
(涵蓋市場、產(chǎn)品設計、工藝、制造、質量、物流等)
2 通過成功案例的學習了解數(shù)字化AI規(guī)劃實施的步驟/重難點/技術解決方案的選擇/效果評估等
通過標桿行業(yè)案例數(shù)字化AI企業(yè)轉型的人才升級建設與培養(yǎng)路徑,確保數(shù)字化工廠的持續(xù)運營
課程綱要
第一部分:數(shù)字化AI時代的到來
·數(shù)字化與AI人工智能技術應對企業(yè)盈利模式轉型
·AI人工智能的“智”與“能”解析
·走向數(shù)字化智能制造的三大支柱
·重點解析核心支柱---數(shù)字化運營
·數(shù)字化AI的系統(tǒng)框架與三大目標(數(shù)據(jù)化、信息化、可視化)
·工業(yè)4.0核心技術--物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)帶來的數(shù)字AI變革契機
視頻分享與解析:詮釋CPS物理信息系統(tǒng)如何實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)據(jù)模型的建設
·數(shù)字化建設基礎技術條件--大數(shù)據(jù)中心基建、大數(shù)據(jù)分析與云平臺的選擇
研討式詮釋:結合DEEP SEEK的應用全面了解數(shù)字AI的基礎技術架構和場景發(fā)展
·我們離數(shù)字智能還有多遠(中國制造業(yè)軟硬件的壁壘)
第二部分:基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI轉型總體規(guī)劃
視頻分享與解析:某汽車行業(yè)智能化工廠的數(shù)據(jù)價值流
·從企業(yè)價值流看制造業(yè)數(shù)字化AI轉型規(guī)劃方向
·數(shù)字化AI轉型總體規(guī)劃藍圖
·基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI轉型全景設計圖
·基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI設計參考因素與要點
·基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)字化AI的框架與模塊化構成
·數(shù)字化AI工廠轉型規(guī)劃實施的全景路徑圖
·數(shù)字化AI工廠實施模塊的關鍵性輸入輸出及其軟硬件技術解決方案
案例分享:某民營集團的數(shù)字化AI總體規(guī)劃設計與實施過程中的重難點
論點碰撞:數(shù)字化的實現(xiàn)到底淘汰了人還是成就了人
·延伸式討論:人力資源的結構性矛盾--必然淘汰的崗位與必須升級的知識技能
視頻分享:西門子的人與數(shù)字化AI轉型
第三部分:數(shù)字化AI轉型的核心基礎--制造業(yè)數(shù)據(jù)治理體系
·沒有無用的數(shù)據(jù)—制造業(yè)數(shù)據(jù)的分類與交叉應用
·基于數(shù)據(jù)價值流的數(shù)據(jù)治理體系規(guī)劃實施全景圖
·數(shù)據(jù)治理能力的成熟度評價
·數(shù)據(jù)治理體系的管控要求
案例分享與解析:某國有航天企業(yè)生產(chǎn)運營系統(tǒng)數(shù)據(jù)治理體系的實現(xiàn)過程
·數(shù)據(jù)的獲取—可直采與不可直采
解決方案介紹:ICPS/IPC/RFID/光信號/軟件系統(tǒng)集成等
·國內(nèi)工廠目前數(shù)據(jù)直采技術壁壘與不同狀態(tài)企業(yè)的現(xiàn)有解決方案
·大數(shù)據(jù)平臺介紹—數(shù)據(jù)的格式轉換、存儲、搜索、調(diào)度、揀選等
·大數(shù)據(jù)分析介紹—數(shù)據(jù)的挖掘、運算、深度學習、流任務處理等
分享解析:某燈塔工廠從追求國際知名解決方案商到與本土團隊合作建立自有解決方案
第四部分:數(shù)字化AI實施與多模塊深度應用場景解決方案
·數(shù)字化AI實施全景圖(按業(yè)務模塊細分應用)
·面向數(shù)字化AI的數(shù)字化工廠實施信息化業(yè)務架構規(guī)劃
·數(shù)字化工廠總體業(yè)務信息流程圖詳解
案例分享:某知名電器行業(yè)數(shù)字化工廠實施路徑圖與過程經(jīng)驗分享
·數(shù)字化AI在制造業(yè)典型業(yè)務場景中的應用與解決方案
2 基于數(shù)字孿生與仿真技術的產(chǎn)品設計與驗證(產(chǎn)品研發(fā)應用場景)
n 基于ICPS的數(shù)字化孿生與系統(tǒng)集成
n 基于數(shù)字孿生的虛擬仿真驗證與分析
案例分析:理光公司某集成電路供應商的新產(chǎn)品設計驗證
n 基于大模型的模塊化設計
視頻分享:服裝行業(yè)的數(shù)字化實現(xiàn)個性化定制與快速產(chǎn)品研發(fā)過程
2 基于數(shù)據(jù)治理與數(shù)字仿真的工藝管理(工藝工程應用場景)
n 基于模型的數(shù)字化工藝驗證與虛擬調(diào)試
案例分享:知名電器行業(yè)的數(shù)字化孿生車間工藝虛擬調(diào)試
n 基于模型的數(shù)字化工藝仿真
視頻分享:知名合資汽車工廠的數(shù)字化工藝仿真/人機工程等應用
n 基于模型的數(shù)字化工廠(車間)仿真規(guī)劃
視頻分享:某解決方案商的虛擬仿真工廠軟件應用(工廠布局/物流驗證及優(yōu)化等)
2 基于數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成與生成式AI的產(chǎn)品過程質量管理(全面質量管理應用場景)
n 基于工業(yè)視覺系統(tǒng)的質量過程智能控制
視頻分享:某公司的涂膠過程缺陷—質量因子的智能關聯(lián)控制
n 基于生成式AI的質量頑固問題解決與質量預防管理
案例分享:合資醫(yī)藥企業(yè)的某多年頑疾的解決與同類型質量預防
n 基于RPA智能文員的質量檢驗數(shù)據(jù)采集與上傳的無人化
視頻分享:某電器企業(yè)的檢驗中心人效提升與檢驗數(shù)據(jù)無人化
2 基于數(shù)字化系統(tǒng)集成的制造供應鏈運營管理(訂單交付場景)
n 基于MES為代表的數(shù)字化系統(tǒng)集成的訂單交付全過程
視頻分享:某知名電子廠實現(xiàn)遠程客戶生產(chǎn)過程評審與訂單跟蹤管理
n 基于ICPS的數(shù)字化生產(chǎn)系統(tǒng)(生產(chǎn)資源計劃與過程管理可視化)
案例分享:某航發(fā)企業(yè)數(shù)字化智能車間軟硬件數(shù)據(jù)實施案例
n 基于數(shù)字AI的智能物流全應用場景
視頻分享:多行業(yè)多公司的智能物流硬件/軟件集成等應用場景與解決方案
2 基于數(shù)字化AI技術的EMS管理(E能源/M設備設施/S安全管理應用場景)
n 基于VR/VA技術的安全巡檢與安全預警管理
案例分享:某知名金屬加工龍頭企業(yè)的VA巡檢與標記場景
n 基于IPC視覺建模的設備設施遠程維保與無人化點檢
視頻分享:某航天發(fā)動機供應商的設備遠程維保與無人化點檢實現(xiàn)全過程
n 基于數(shù)據(jù)治理的能源管理BI智能駕駛艙
案例分享:某能耗大戶的碳資產(chǎn)管理職能駕駛艙應用于可視化界面解析
案例分享:某燈塔工廠零投資的數(shù)字智能能效提升項目解析
第五部分:引導式工作坊
討論主題:1、本公司本職能部門最需要的數(shù)字化AI相關應用
2、實現(xiàn)本企業(yè)數(shù)字AI轉型的三個最大障礙與三大必需支持
(可以聚焦到一個小型應用場景或應用項目)
分組輸出:現(xiàn)場工作模擬/A0紙板書/小組代表講解與答疑
應用性咨詢:如有進行中的項目,可提前準備,講師主導討論出解決方案
劉老師
l 高級培訓師、咨詢師、EMBA
l 上海臨港國際人工智能產(chǎn)業(yè)研究院副院長
l GMAC精益六西格瑪黑帶大師、智能工廠規(guī)劃專家
l 已在數(shù)十家企業(yè)內(nèi)成功策劃和推行精益及流程優(yōu)化改善活動
l 曾任職于上海通用汽車生產(chǎn)運營經(jīng)理、整車平臺NPI高級經(jīng)理;
l 曾任職于知名汽車零部件公司德爾福亞太區(qū)供應商管理高級顧問
l 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總監(jiān)
l 分別在美國通用汽車總部、日韓、德國等地有過國外培訓及項目實施的經(jīng)歷
l 曾為東方物流與建發(fā)物流,安吉物流等公司提供咨詢落地服務項目
【擅長領域】
l 精于運用精益理念與工具,并將二者有機的融合 ;擅長于企業(yè)制造及服務流程的改善和提效,包括從接訂單到遞交產(chǎn)品或服務的全流程價值分析改進。
l 曾幫助多個不同行業(yè)的企業(yè)建立供應商管理系統(tǒng),在戰(zhàn)略供應商合作領域有獨特的拓展模式,擅于各種定制化供應商管理體系。
l 善于在實戰(zhàn)中培養(yǎng)企業(yè)內(nèi)部的人才。多年協(xié)助企業(yè)推行變革改善項目的經(jīng)驗,熟知企業(yè)內(nèi)推行改善的流程和面對的風險,善于通過系統(tǒng)的方法,幫助企業(yè)實現(xiàn)績效的改善,并培養(yǎng)人才,授人以漁,建立企業(yè)自己的持續(xù)改善體系。
【教授課程】
l 熟練掌握精益管理和供應商管理全系列的課程,以及精益銷售,服務流程改善等。精益管理方面包括:精益工廠系統(tǒng)導入與推行、精益管理遇上工業(yè)4.0--智能工廠,VSM價值流分析,精益供應鏈等;供應商管理與質量管理方面包括:供應商管理系統(tǒng),五大工具類,TQM、QSB、質量問題匯報及解決思路等 ;項目管理類:項目決策管理、信息化實施項目管理、新產(chǎn)品開發(fā)項目管理、精益改善類項目管理等
【曾服務過企業(yè)】
l 汽車及零部件:聯(lián)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(tǒng)、江陰模塑,小糸車燈,福耀玻璃,福斯?jié)櫥汀|光電子、偉巴斯特、海拉汽車電子,李爾、寶馬汽車,萬向集團等
l 電子電器行業(yè):松下環(huán)境系統(tǒng)、飛利浦照明、惠亞電子、諾基亞、美的,ABB,億光電子,遠東特高壓、臺松電子,格力電器、摩托羅拉、人民電氣集團
l 機械制造業(yè):蒂森克努伯電梯,西門子,中鐵建,東方電氣、中材風力,康士伯船舶,維用精密鑄造,海太精密儀器等
l 其他:PPG,AT&S、殼牌,伊利集團、瑪氏食品,埃爾莫航發(fā)線束、卡夫,阿特斯太陽能,南方電網(wǎng),諾和諾德制藥、雪佛龍、飛鶴乳業(yè)等
【實戰(zhàn)績效】
l 全面負責蒂森克努伯電梯中山公司的精益供應鏈咨詢項目,成功幫助其構建精益供應商體系,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系統(tǒng)、內(nèi)部零件流拉動、智能排產(chǎn)、生產(chǎn)線平衡、設備效率實時監(jiān)控等 )
l 在西門子集團下屬機械加工企業(yè)推廣精益生產(chǎn)系統(tǒng)智能優(yōu)化項目,完善并規(guī)劃生產(chǎn)計劃體系、完成鑄造生產(chǎn)線的改造及全工藝產(chǎn)線平衡,實現(xiàn)庫存降低50%以上、人均效率提升45%的目標。
l 在東風本田汽車公司推行TPM設備效率數(shù)字化提升項目,實現(xiàn)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(chǎn)能提升近10%。
l 在歐派家具實施精益數(shù)字化工廠規(guī)劃落地,縮短制造周期40%以上,降低庫存30%以上,產(chǎn)能提升35%以上,同時實現(xiàn)負成本系統(tǒng)集成(MES與ERP集成)。
l 在科洛普線束推行拉動生產(chǎn)項目,庫存金額降低30%同時節(jié)約場地三分之一布局新產(chǎn)線。
l 在福斯推行功能性5S并結合快速換模換線項目,將產(chǎn)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(jié)約現(xiàn)場可用面積近30%,項目財務收益遠超投入。
l 統(tǒng)籌并負責建立上汽乗用車供應商績效指標體系,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(shù)據(jù)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,并完成積分軟件化功能,減輕工作負荷。
l 在萬向公司推行質量持續(xù)改進項目,幫助其構建和完善質量流程控制體系,通過防錯系統(tǒng)設計與導入,8個月內(nèi)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(chǎn)效率近25%,減少了檢查工位與頻次。
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