《传统制造业的数字化转型落地》




智能制造系统系列
传统制造业数字化转型落地
——新技术、新突破、新智造、新场景——







【场景描述】
德国工业4.0、美国先进制造、中国制造2025，核心都是智能制造。没有成功的企业
，只有时代的企业，时势造英雄，企业应审时度势，积极拥抱时代，学习及应用智能制
造，做百年常青企业。在制造业，都会关注两个问题：一是企业现状痛点解决的问题、
二是企业未来可持续发展规划的问题，这两个问题解决的根本需要团队人才梯队的建设
作支撑。
智能制造不是高大上虚设的概念，智能制造是能有效接地气落地实施的。但在实际的
操作过程中，仍存在着以下几大问题：
■ 对智能制造的认知理解中存在误区和难点
■ 对智能制造未来的应用场景缺少整体系统性了解
■ 对智能制造带来的变革挑战，缺少全局把控和应用性的指导

【场景模型】

【课程背景】

智能制造构建，首先就需要对企业现状痛点问题进行解决，有力促进企业制造竞争力
的提升，打好基础后，才有可能逐步迈进智能制造，帮助企业实现未来可持续发展。智
能制造的实现不是一蹴而就的，智能制造实现有七大路劲：标准化、精益化、模块化、
自动化、信息化、数字化、智能化。本系列课程从工业制造的发展、国家制造强国战略
、智能制造实施的七大路劲，推进智能制造实施的各相关业务模块的有效落地进行智能
制造讲解，帮助企业夯实现行生产运营基础，引导企业有序有效落地智能制造，提升企
业现代先进制造水平能力。



【参与人员】本课程适宜于：需要了解新技术的产品中心（总监、经理、主管）、运营
中心管理人员、技术中心管理人员
【课程收益】
● 了解工业制造发展，坚定制造发展战略；倡导智能制造实施，助力企业百年常青
● 智造实施路劲清晰，落地实施务实高效；直击企业制造现状，给出系统解决方法
● 树立全新管理思维，积极推进智造变革；解析生产运营实况，夯实基础标准精益
● 掌控产品可制造性，规范产品工程设计；工艺分析流程优化，提升生产自动化率
● 合理调配生产资源，提高资源应用效益；培养精益智造基因，提高制造竞争实力


【课程时间】2天 （6小时）

【课程大纲】
|一．工业制造的智慧革命 |
|1、回到制造的基本问题 |
|2、云制造的服务化 |
|3、制造业+云计算 |
|4、虚拟化制造资源 |
|5、云端适配与资源配置 |
|6、运营与交易 |
|7、云端商业之路 |
|【解析】ChatGPT带给制造中层的启示 |
|二．5G+AICDE对工业行业的影响 |
|1、工业行业为什么需要AICDE |
|2、工业行业对于5G的诉求 |
|3、AICDE于CT的融合将会带来什么 |
|4、AICDE之间的逻辑关系是什么 |
|【解析】数字化重新定义工业工程 |
|三．了解工业行业：工业企业的智能化需求分析 |
|1、良品优化 |
|2、工业AI质检 |
|3、能耗优化 |
|4、预测性维护 |
|5、销售预测 |
|6、远程运维 |
|7、智能排产 |
|8、精益管理 |
|【解析】数字化使得TOC瓶颈突破理论得到更深入的应用 |
|四．传统制造业如何向智慧制造转型 |
|1、人工智能与智能制造 |
|2、人工智能特征分析 |
|3、工业机器人与智能制造 |
| 4、物联网与智能制造中的应用 |
|5、大数据与智能制造中的应用 |
|6、制造业向智慧服务业的转型 |
|7、雷军如何用“互联网+”制造业？ |
|【研讨】小米模式可以复制吗？ |
|【案例】海尔的互联网工厂与智能制造创新实务分析 |
|【研讨】智能制造如何在我们公司落地生根？ |
|五．智慧化转型过程中会遇到哪些挑战 |
|1、短期收益和长期价值的抉择之痛 |
|2、业务与技术认知不同 |
|3、缺少拥有相关技能的人才 |
|4、组织能否适应变革 |
|5、放弃传统的管理模式不容易 |
|【研讨】有限的预算如何支持智慧化转型 |

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