工業4.0制造業數字化轉型和創新

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一、工業4.0是什么、為什么
1.1. 為什么要進行工業4.0的轉型
快: 快速交貨，快速量產，新產品快速上市
柔：零缺陷，零庫存，單件批制造系統
高效：企業的資源高效運行
低風險經營
1.2. 數字化技術賦能工業
軟件定義制造業
數據+算法定義業務流程和業務模式

二、數字化、信息化技術如何為制造業賦能
2.1. 物聯網
智能互聯經濟
物聯網的概念
智能互聯產品是什么？
物聯網是智能制造的基石
2.2. 橫向縱向集成
縱向集成和橫向集成
端到端集成
2.3.仿真模擬
2.4.自動化和機器人
2.5. 人工智能
2.6．大數據
2.7.增強現實
2.8. 增材制造——3D打印
2.9.云服務和云計算
2.10.信息安全
三、業務模式創新的是企業數字化轉型的根本
3.1. 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
3.2. 生態化生存
3.3. 大規模個性化定制
3.4. 協同制造——技術、業務深度協同的生態系統
3.5. 制造業服務化——結果導向型經濟，和客戶共創共享價值
3.6. 共享經濟——能力社會化共享創造新價值
3.7. 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

四、線上數據集成，數據流自動化驅動業務流自動化
4.1.如何構建企業完備的數據基礎
標準化是數據化的基礎
數據化是互聯和智能的基礎
4.2. ERP/CRM/MES/PLM/SCM/CAM/CAE/仿真系統的集成和信息高速公路
各大系統集成模式和實戰案例分享
4.3. 模擬仿真驗證生產工藝
4.4.工業4.0時代的工業生產技術工程
虛擬制造
運用信息技術構建精益工廠
人體數字建模和工位設計
工業機器人作業仿真建模
數字工廠和物流仿真設計
礦山資源數據生產數據鏈和價值鏈
4.5.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　礦山環境數據和安全管理
⑦　制造運營管理平臺MOM=MES/WMS/QMS/SM
4.6. 數據驅動，工業大數據和智能化制造
數據驅動，大數據，大洞察，大知識，大智慧，大改進
知識模型化，自動化驅動企業智能化，社會集約化

五、物聯網、智能設備、智能產品是智能制造的軀體
5.1. 內嵌系統到物聯網
傳感器，控制器，驅動器
PLC和基于計算機的控制
標準化是互聯的基礎：OPC-UA，ETHER-CAT/PROFINET
5.2. 設備智能化之路
智能組裝線
智能加工中心
智能檢測設備和系統
智能物流系統
智能控制中心
5.3. 工業機器人和服務機器人的智能化

六、人工智能在工業中的應用
6.1. 人工智能技術的發展現狀和生態
人工智能的發展歷史
人工智能現狀
人工智能的多級生態系統
一場靜悄悄的AI+的產業增強革命
人類和人工智能技術的哲學思考——君子性非異也，善假于物也
6.2.機器學習技術在工業上的應用
①　圖像識別技術和應用案例
②　Salesforce愛因斯坦——AI在銷售、營銷和服務中的應用
③　產品云、智能診斷和預測性維修
④　AI在供應鏈上的應用：精準預測需求變化、運費價格預測、貨車管理、道路規劃、物流網絡優化、精準備貨。
⑤　AI在生產工藝上的應用
⑥　AI在產品設計上的應用
⑦　AI董事會成員

七、數字化企業生態式協同制造業務升級
7.1. 構建在數據集成和數據驅動的開放式企業，驅動協同制造浪潮
7.2. 設計協同
7.3. 制造協同
7.4. 服務協同
7.5. 生態圈——每個企業的必備的戰略思考

八、數字化企業服務化轉型升級——結果為導向的業務模式
8.1. 全生命周期的服務——先進服務概述
8.2. 制造業服務化的類型
基于產品的服務
基于企業專業能力的服務
先進服務的特征
8.3. 先進服務交付系統設計
8.4. 服務化業務設計
8.5．先進服務化轉型中的業務流程和組織構建的縱向集成
8.6. 先進服務化轉型的流程
8.7. 制造服務化的案例
通用電氣運用工業互聯網的把自己的業務服務化
產品導轉型需求導向——阿迪達斯定制運動鞋

九、數字化企業構建大數據平臺
9.1. 工業數字化轉型
9.2. 實現工業數字化轉型的主要IT技術
9.3. 工業大數據的業務價值與應用場景
產品研發
供應鏈
生產制造
營銷與銷售
售后服務
9.4. 如何推進和實施工業大數據
將數據作為戰略資產進行管理
打破數據壁壘，跨價值鏈分階段整合數據
構建工業大數據管理與分析團隊
確保數據安全和隱私

十、數字化時代的人才戰略
10.1. 數字化時代人才需具備的必備能力
領導能力——大時代、大轉型需要導師
數學建模和使用模型的能力——數據知識化、知識模型化、模型軟件化
數字化時代需要工匠精神和專家大咖
10.2. 認知科學催化人工智能，人工智能催化人類認知
認知科學體系簡述
學習是手段，認識是目的
認知能力的進化能力是人才的核心競爭力
10.3. 數字化時代人才的進化之路
10.4. 數字化時代，企業的人才戰略

十一、企業數字化轉型之路
11.1. 從業務轉型藍圖開始
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
企業在數字化時代的生存模式
11.2. 打造數字化文化基因、人才團隊和變革動力
數字化企業的DNA
數字化企業的人才和組織
數字化轉型失敗的組織原因和文化原因工廠
11.3. 智能工廠從產品研發，工藝數字化開始
11.4. 智能工廠業務數字化
11.5. 構建自己的數字化生態圈
11.6. 新業務模式轉型
十二、鳳凰涅槃，生死考驗——數字化轉型失敗的五大原因
1.商業原因
企業沒有技術和商業的優勢
沒有戰略的視野
只關注對手，沒關注客戶
只關注銷量，不關注客戶體驗
2.市場原因
3.組織原因
4.運營原因
5.技術原因

十三、數字工廠案例分析
紅領服飾
保潔中國數字化轉型
博世洪堡閥門工廠
哈雷戴維森摩托
奔馳未來工廠
荷蘭菲仕蘭乳業公司
西門子安貝格智能工廠
海爾cosmo工業互聯網平臺
GE 工業互聯網平臺
達索系統端到端數據集成
自動化智能化控制系統案例