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      智能制造系統系列——傳統制造業數字化轉型落地

      主講老師: 李祎 李祎

      主講師資:李祎

      課時安排: 1天/6小時
      學習費用: 面議
      課程預約: 隋老師 (微信同號)
      課程簡介: 在制造業,都會關注兩個問題:一是企業現狀痛點解決的問題、二是企業未來可持續發展規劃的問題,這兩個問題解決的根本需要團隊人才梯隊的建設作支撐。
      內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
      更新時間: 2023-06-08 11:19

      【場景描述】

      德國工業4.0、美國先進制造、中國制造2025,核心都是智能制造。沒有成功的企業,只有時代的企業,時勢造英雄,企業應審時度勢,積極擁抱時代,學習及應用智能制造,做百年常青企業。在制造業,都會關注兩個問題:一是企業現狀痛點解決的問題、二是企業未來可持續發展規劃的問題,這兩個問題解決的根本需要團隊人才梯隊的建設作支撐。

      智能制造不是高大上虛設的概念,智能制造是能有效接地氣落地實施的。但在實際的操作過程中,仍存在著以下幾大問題:

      對智能制造的認知理解中存在誤區和難點

      對智能制造未來的應用場景缺少整體系統性了解

      對智能制造帶來的變革挑戰,缺少全局把控和應用性的指導

      【課程背景】

      智能制造構建,首先就需要對企業現狀痛點問題進行解決,有力促進企業制造競爭力的提升,打好基礎后,才有可能逐步邁進智能制造,幫助企業實現未來可持續發展。智能制造的實現不是一蹴而就的,智能制造實現有七大路勁:標準化、精益化、模塊化、自動化、信息化、數字化、智能化。本系列課程從工業制造的發展、國家制造強國戰略、智能制造實施的七大路勁,推進智能制造實施的各相關業務模塊的有效落地進行智能制造講解,幫助企業夯實現行生產運營基礎,引導企業有序有效落地智能制造,提升企業現代先進制造水平能力。

       

      【參與人員】本課程適宜于:需要了解新技術的產品中心(總監、經理、主管)、運營中心管理人員、技術中心管理人員

      【課程收益】

      ● 了解工業制造發展,堅定制造發展戰略;倡導智能制造實施,助力企業百年常青

      ● 智造實施路勁清晰,落地實施務實高效;直擊企業制造現狀,給出系統解決方法

      ● 樹立全新管理思維,積極推進智造變革;解析生產運營實況,夯實基礎標準精益

      ● 掌控產品可制造性,規范產品工程設計;工藝分析流程優化,提升生產自動化率

      ● 合理調配生產資源,提高資源應用效益;培養精益智造基因,提高制造競爭實力

       

      【課程時間】2 6小時)

       

      【課程大綱】

      一.工業制造的智慧革命

      1、回到制造的基本問題

      2、云制造的服務化

      3、制造業+云計算

      4、虛擬化制造資源

      5、云端適配與資源配置

      6、運營與交易

      7、云端商業之路

      【解析】ChatGPT帶給制造中層的啟示

      二.5G+AICDE對工業行業的影響

      1、工業行業為什么需要AICDE

      2、工業行業對于5G的訴求

      3AICDECT的融合將會帶來什么

      4AICDE之間的邏輯關系是什么

      【解析】數字化重新定義工業工程

      三.了解工業行業:工業企業的智能化需求分析

      1、良品優化

      2、工業AI質檢

      3、能耗優化

      4、預測性維護

      5、銷售預測

      6、遠程運維

      7、智能排產

      8、精益管理

      【解析】數字化使得TOC瓶頸突破理論得到更深入的應用

      四.傳統制造業如何向智慧制造轉型

      1、人工智能與智能制造

      2、人工智能特征分析

      3、工業機器人與智能制造

       4、物聯網與智能制造中的應用

      5、大數據與智能制造中的應用

      6、制造業向智慧服務業的轉型

      7、雷軍如何用“互聯網+”制造業?

      【研討】小米模式可以復制嗎?

      【案例】海爾的互聯網工廠與智能制造創新實務分析

      【研討】智能制造如何在我們公司落地生根?

      五.智慧化轉型過程中會遇到哪些挑戰

      1、短期收益和長期價值的抉擇之痛

      2、業務與技術認知不同

      3、缺少擁有相關技能的人才

      4、組織能否適應變革

      5、放棄傳統的管理模式不容易

      【研討】有限的預算如何支持智慧化轉型


       
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