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課程介紹

幫助客戶了解工業4.0場景下，工廠如何推行、實施數字化，如何基于工廠數字化技術，實現工廠智能制造，數字化工廠技術有廣義與狹義之分。

1.工業4.0主要內容及其對未來工廠的引領。

2.工廠數字化主要內容及貫徹產品生命周期的數字化工廠構建方法。

3.工業物聯網主要模塊及技術。

4.智能制造主要模塊與成熟技術。

5.工廠如何走向數字化、智能化。

6.工廠數字化是智能化的基礎，工業物聯是溝通工廠內外信息交互的路徑，工廠數字化，物聯化是未來智能制造的必由之路。

培訓對象

工廠總經理，生產總監，工程總監，產品開發總監，質量總監，生產、工程經理等。

課程大綱

第一單元：數字化工廠與智能制造概述

1.制造業的變遷-傳統制造業面臨的困境

2.工廠運營管理內容與數字化工廠需求

3.傳統制造業中數字與數據的特點

4.廣義數字化工廠與狹義數字化工廠定義

5.數字化工廠的含義

6.數字化工廠出現背景

7.基于數字化轉型的工廠管理轉型

8.未來數字化工廠運營

9.智能制造核心模塊

10.工業4.0核心與數字化工廠技術

11.工廠數字化與智能制造

12.智能制造五大核心技術

第二單元：數字化工廠功能及核心技術

1.數字化工廠的主體功能

提高企業盈利能力

提高工廠規劃質量

縮短產品開發及投產時間

工廠各級溝通透明化

規劃過程標準化

2.數字化工廠的五大核心系統

3.狹義數字化工廠的核心技術

產品設計環節-三維建模

生產規劃環節-工藝仿真

4.廣義數字化工廠包含：

數字化技術用于產品設計-三維建模

數字化技術用于生產規劃-數字孿生

數字化技術用于生產運營-數據采集

分析與應用-生產決策、工藝參數擬合

5.數字化工廠技術應用：

全面制造過程管理

數字化工廠技術應用的工作流程

6.數字化工廠技術（仿真）應用模塊及案例：

產品設計-三維建模與仿真案例

產品設計-增材制造案例

生產規劃: 數字化仿真技術

案例：數字化工廠技術在汽車總裝線設計應用

7.數字化工廠技術-數字孿生技術：

規劃模型與解釋模型

數字孿生技術

數字孿生與規劃、解釋模型的關系

數字孿生技術在生產規劃環節應用

數字孿生技術在生產運營環節應用

案例1： 工廠布局設計仿真案例

案例2： 工廠物流規劃仿真案例

案例3： 產量與人力資源需求仿真

第三單元：工廠數字化轉型與準備

1.數字化轉型的客觀趨勢

2.企業數字化轉型要素與管理角色變化

3.企業數字化模塊

4.智能化、數字化工廠運營管理特點

第四單元：工廠數字化轉型與實施

1.數字化轉型模式

2.數字化技術支撐智能制造

3.工業數據采集與分析

工業數據的價值

工業數據類型

為什么要采集工業數據

采集何種類型工業數據

如何采集數據

第五單元：數據傳輸與處理-IOT

1.物聯網簡介

2.物聯網工作步驟

3.物聯網六層架構

感知層介紹

傳輸層介紹

應用層

4.工業互聯網的規劃與實施

感知層設計規劃

傳輸層設計規劃

標準層設計規劃

數據層設計規劃

支撐平臺層設計規劃

應用層設計規劃

第六單元 數字化工廠核心系統-MES系統

1.MRP(Manufacture Resource Plan)

MRP運作邏輯

MRP對生產的管控缺陷

2.MES(Manu. Execution System)

MES包含的業務運作模塊

MES軟件提供商

MES彌補MRP對生產管控不足

3.MES系統-訂單管理模塊

訂單管理模塊功能

訂單管理模塊操作界面

4.MES系統-計劃排程模塊

提高排程效率

提升排程準確性

實時反饋計劃執行情況

計劃排程模塊工作流程

計劃排程方法-甘特圖

5.MES系統-設備管理模塊

設備管理模塊操作界面

設備管理模塊功能

6.MES系統-資源管理模塊

資源管理模塊操作界面

資源管理模塊功能

7.MES系統-質量管理模塊

質量管理模塊功能-SPC

質量管理模塊用于批次質量管理

案例：某企業MES系統介紹（視頻）

第七單元：基于數字化工廠的智能制造實踐

1.數字化工廠的外延（廣義）

生產運行實時數據

設備運行實時數據

質量實時數據

能耗實時數據

工廠其它運營數據

工廠實時運營數據供管理者分析與

決策(實現完全智能制造前)

2.數字化工廠與智能制造關系

工廠數字化是智能制造基礎

工廠數字化是智能制造的技術之一

3.數字化轉型的工廠管理轉型

4.未來數字化工廠運營

5.智能制造核心模塊

當前生產制造中的痛點分析

智能制造解決方案匯總

智能制造應用模塊框架-計劃協同

智能制造中的廣義數字化工廠

智能制造案例-生產高度定制化產品

智能制造案例-設備預測性維護

智能制造案例-設備遠程控制維護

智能制造案例-智能環境檢測

智能制造案例-智能裝配生產線

案例：產品裝配智能化生產線

案例：產品智能化檢測線

智能制造案例-智能焊接生產線

案例：智能化焊接示范生產線

案例：產品測試站智能調度系統

智能制造-數字化工藝參數擬合

智能制造-工藝參數管理

6.人工智能與智能制造

人工智能的種類

人工智能的特點

第八單元：智能化設備及互聯

1.設備智能化相關模塊

2.設備智能化

3.設備互聯

4.設備狀態監控與OEE

5.設備遠程維護

6.設備預測性維護

第九單元：數字化工廠應用案例

1.大數據分析與應用

2.大數據開發運營流程

數據采集

數據分類

數據存儲

數據清洗

數據呈現和應用

3.大數據分析方法與要點

數據統計分析

數據預測性分析

數據可視化分析

4.大數據驅動與創新服務

5.大數據開發價值及發展趨勢

6.工業數據采集與分析

工業數據采集

工業數據如何使用

張老師

畢業于國內知名大學，后赴德國學習，獲得ULM大學工業工程學碩士學位， 進入德國Mannasman公司實踐，并接受其嚴格的專業培訓。同時張先生是東華大學管理學碩士，其先后在財富500強的兩家美資、多家德資企業工作，歷任生產經理、物料部經理、廠長、公司總經理等重要職務。

作為生產經理,張先生參與了德資公司在上海的籌建、開業和發展，對公司從開始到正常運作有完整的經驗和體會；作為物料經理,張先生主要負責公司的采購、物流、倉儲、公司運作計劃及供應商的評估等工作，直接參與MRPII的推行、DFT的生產管理和先進外資企業的管理模式和中國國情的融和；

作為廠長，張先生協調生產部門、物料部門及質量控制，計劃等部門之間的各種問題，全面負責公司的每日生產運作，提高生產效率。在生產領域積累了豐富的經驗，就質量控制和生產率的提高而言，張先生僅用1年的時間，將整個產品流程的累積一次通過率從50%提高到了80%，生產效率提高了近50%。在改善的過程中，大量運用6Sigma的工具對流程進行改善；

張先生曾為近500多家國內外知名企業進行生產及相關技能的培訓，其中有奔馳汽車、大眾汽車、上海柴油機、東風汽車、聯合汽車電子、常牽龐巴迪、卡斯馬汽車系統、江鈴底盤、厚浦汽車零件、愛思恩梯大宇汽車部件、貝卡爾特、韓泰輪胎、富維江森汽車飾件、通領汽車飾件、奧托立夫、李爾汽車系統、斯丹德汽車系統、恒隆汽車系統、耀皮汽車玻璃、威克邁龍川汽車發動機、庫博建大輪胎、威孚汽車柴油系統、英提爾汽車飾件、長安鈴木汽車、寶適汽車部件、美萊克軌道車輛技術、雙林汽車部件、博西華、寶鋼集團、上汽集團、阿爾卡特、博世、西門子、霍尼韋爾、考斯特、威卡自動化、延峰偉世通、大眾離合器、ZF、華陽-科士達、不二制油、天合電子元件、唐納森、梅特勒-托利多、日立半導體、上饒光電、武漢蒂森克虜伯、赫比電子、飛利浦注塑、恩歐凱、先靈葆雅、紫江集團、卜內門、芬歐匯川紙業、上海煙草包裝、吉利德、奧特斯（中國）、亨斯邁聚氨酯等知名企業，并受到公司的好評。

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