（面向生产制造企业） 数智化转型时代的管理思维

【课程对象】高级经理人、运营管理人员、技术研发管理、项目管理人员

【课程时间】1天

【课程背景】

新冠疫情下，加速了传统企业的低迷，⽽那些较早进⾏数字化累积的企业，率先进⾏了组织的创新，在这场转变中，这些企业利⽤⾃身的数字化优势，灵活应对客户需求，及时⽌损，甚⾄发展了业务新⽅向。当然也带来了很多新兴的问题，

数智化制造转型不是一个单纯的技术概念，数智化转型也推动管理变革，而是战略、技术，业务模式、产品与服务、组织与人才，人乃至企业文化等一系列全要素、全产业链，全数据链的全面协同转型。

数字化、智能化不仅对生产线、工厂的改造，也是对管理流程、工艺流程的改造，更是对管理模式、领导者观念的升级改造。

生产制造企业，在向智能制造、工业互联网商业模式转型中，都需要对哪些传统管理思维、管理方式进行更新突破？

随着新型业务形态的出现，柔性组织形态的出现，管理模式应该进行怎样的适应调整？

当企业的业务模式、生产模式、运营模式正在实现数智化转型时，组织文化、组织权责、管控模式和技术手段、组织发展、人才和领导力该如何实现转换？

数智化转型每个企业都有非常个性化的需求，不能通过模仿取胜的，而是通过自身迭代进化取胜，管理者从“要答案”的思维习惯，到“无人区”的积极勤奋、深底思考习惯。这也是数智化时代对管理者最大的挑战之一，如何建构数字化时代的领导力，学会给个体赋能，保持组织活力?

如何通过灵活、敏捷的战略，适应内外环境的变化，去快速应对业务变向、转型升级？

如何在信息四通八达、市场瞬息万变的环境中，激发组织的活力、激发员工生命活力？

本课程为目标企业量身定做，将采用案例研讨加共创的方式，通过系统性思考，引导参训者回答以上问题，帮助企业的管理层更好、更快的适应数字时代的组织变革、领导力。

课程结束后，我们也将针对客户特定需求、特定问题，进行定制化的辅导，帮助企业找出数字化管理的关键发展目标、以及后续的行动计划，帮助学员快速掌握应用技能。

【课程收益】

• 阐明数字化、智能化从认知到实践的过程，找准系统科学的战略转型路径
• 生产制造型企业数字化、智能化转型必备的六大管理观念
• 组织管理与领导力升级，了解数智能化时代人才的全方位培养，
• 组织管理与领导力升级，了解数字化时代的组织特点、管理特点 
• 学习数字化时代的管理新方法、新科技手段，学习先进企业的成功案例
• 学会如何成为赋能领导，成为一个有影响力、有魅力的变革促动者

【课程特色】： 最新行业案例剖析  理论落地  行动工具并行  团队共创 高频互动

【课程对象】高级经理人、运营管理人员、技术研发管理、项目管理人员

【课程时间】1天

【课程大纲】

1. 数智化战略和业务模式引发的变化
   • 国家智能制造的战略
   • 大国博弈、科技竞争与中国制造的战略地位
   • 生产制造型企业数字化升级的脉络和条件
   • 国内外制造业数字化转型的现状及发展趋势
   •  
2. 数智化转型带来的管理思维变化
   • 转变什么：转型的维度
     • 业务模式：从“产品中心”向“客户中心”转变
     • 技术范式：从“人智驱动”向“数智驱动”转变
     • 组织模式：从“传统组织”向“柔性组织”转变
     • 文化意识：从“执行文化”向“人本文化”转变
   • 怎么转变：转型的脚步
     • 战略引领，顶层挂帅
       • “一把手”工程
       • 顶层设计: 供给侧革命+需求侧管理
       • 建设面向未来的生态平台企业
     • 标准先行，分布实施
       • 数智化转型可以分为外生数字化和内生数字化
       • 严格按照国家两化融合标准、行业规范
       • “机器换人”的技术标准
     • 数字思维，持续改进
       • “数字换脑”的私人订制
       • 单点应用
       • 局部优化
       • 体系融合
   • 向数智化转型的的行业借鉴
     • 国内外制造业数智化转型的管理实践

案例：西门子、达索集团、南京钢铁的数智化转型

1. 数智化转型中需要改变的管理思维
   • 业务经营观念
     • 重新认识业务环境，汽车营销模式、竞争者、客户需求的升级
     • 安全生产、品质稳定是底线，经济性是目标，经济性比技术性更重要
     • 企业对数智化转型的个性化需求，满足小批量定制生产
     • 思考：数智化转型成功的企业，为什么会发生在相对落后的产业？
     • 案例：娃哈哈下沙工业园与美的数字工厂思路对比
     • 案例：宝钢的冷轧产量为何从650万吨降到220万吨
     • 讨论：在哪些环节进行数字化、智能化投入，能带来哪些经济效益？
   • 系统进化观念：
     • 数智能化转型依赖于系统的持续改进，首重质量稳定性，而不是速度和规模
     • 系统构成：起点、终点、功能架构模块、指标系统
     • 工程改进特性：迭代逻辑、闭环反馈、数据优化、稳定机制、自适应学习
     • 思考：为什么数字化工厂改建的少，新建的多？
     • 讨论：我们企业还需要哪些生产环节进行数字化、智能化改造升级？
   • 数据资产观念
     • 数据是信息化的副产品，成为一种全新的生产要素，数智化转型是对这种新的生产要素的开发建设模式。
     • 2020年4月9日，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》颁发，其中明确定义了，数据成为一种新的生产要素。
     • 并非一切都可以数字化，业务的数字化，数字的业务化
     • 生产线改进，需要应用数字化思维准确识别制造工艺的真实环境需求
     • 案例1：工业软件用的不好、模型精度不高，数据不准，是数据的问题，还是模型的问题？  
     •  案例2: 热处理车间生产设备型号种类多样，货物数据存在“信息孤岛”问题？
     • 讨论：如何从数据分析看到趋势变化，如何基于大数据进行智能化经营决策？

• 项目协同思维
  • 数智化转型涉及到多方面协同配合，生产、工艺、软件、硬件、质量等
  • 在分工、标准化、协作配合中，必然有观念冲突、文化冲突、利益冲突
  • 案例：如何保证从主机厂到一级配套、二级配套企业之间的物流、信息流、资金流的高效敏捷协同？
  • 讨论：如何融合各方理解上的差异，产生一致的行动？
  • 讨论：我们应该如何形成协同的机制、协同的文化，可以提升效率，降低成本？
  • 技术思维转变
    • 数字化、智能化的核心，是通过技术重塑组织关系和生产关系，和信息化相比，不仅仅是提高效率，而是改变业务逻辑。
    • 从传统仿真、CPS、PLM到数字孪生的数字化技术价值区分
    • 重新认识各种技术应用的体系性，从精益生产流程思维到监控意外的场景处理
    • 技术向技术靠近一步。“操作人员科技化，科技人员近场化”。
    • IT技术人员往往对安全、稳定性的认识不足；另一方面，工业专家对IT技术面临的复杂性认识不足。
    • 案例：工业专家提出自己的想法时，往往用一些模糊的概念，需要IT人士转化成明确、可计算的东西。工业专家往往说不清会有哪些异常、异常如何识别、异常如何处理等。有经验的IT专家会追问这些逻辑，导致工业专家不胜其烦；缺乏经验的IT人员追问得不深，但最终往往会在应用中出现麻烦，又会引发新的矛盾。
    • 案例：焊接机器人不同品牌之间的协议对接困难，焊机无法联网。如何解决?
    • 讨论：我们企业还需要哪些生产环节进行数字化、智能化升级？
  • 向下赋能思维
    • 数字化技术重塑生产关系，生产关系中的人必须也进行思维转型
    • 数字时代，知识的“封装”和“调用”降低人的学习成本，使得个人被充分赋能，个体协作成为关键
    • 人+AI生产时代，生产设备更多由人工智能系统管理，人要管理更多的非常规性、不确定性
    • 员工的价值在于创造，而不是服从；通过协作，而不是分工获得高效益
    • 领导者不仅需要了解企业管理，懂技术实现、懂生产运营，还要懂得激发员工士气、鼓励团队协同
    • 案例：黑湖科技 对一线员工的赋能
    • 讨论：我们的企业未来需要什么的领导者、什么样的一些员工？

1. 行动落地
   • 结合本企业、本行业的实务探讨
   • 培训总结
   • 成果分享与行动计划

工具：行动计划表、培训评估表

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