【培訓對象】
企業中高層管理人員

【培訓收益】
此課程系統講解數字化工廠中數字化和工業化深度融合的體系。以及數據和知識驅動的數字化工廠的運行機理。同時也會涉及到傳統工廠數字化轉型路徑規劃和實施。 此課程助力工廠的管理團隊，快速建立數字化工廠卓越運營的認知，樹立數字化轉型的信心，打造數字化轉型升級的動力。

 一、 什么是數字化工廠

1. 數字化工廠擁有六大競爭力

a) 基于數字技術設計更好的客戶體驗，得到更多，更忠心的客戶

b) 基于數字化技術，鏈接科技創新和客戶體驗，進行快速產品創新

c) 數字化技術賦能，企業可以精準的運營，得到速度，敏捷型，質量和成本的競爭優勢

d) 數字化技術賦能的超鏈接能力，基于“長板哲學”快速構建良好生態

e) 數字化技術賦能服務創新，基于結果和體驗的服務延伸，創造更大的價值，進而推進商業模式的創新。

f) 數字化企業中充分發揮人的創造性、工匠精神實現人生價值，進而可以充分挖掘和吸引優秀的人才。

2. 數字化技術如何改變制造業

a) 泛在連接、數據驅動、AI賦能、智能硬件，實現數據的感知、采集加工、使用。

b) 工業軟件，大數據和云計算，AR/VR，微服務賦予的實時全面無縫，簡單，易用知識泛在化，同步化；

c) 數字化技術讓客戶、技術、企業和生態圈的資源高效協同，精準運作，實現產品和業務模式的快速迭代和創新。

二、 數字化工廠的核心內涵

1. 核心系統PLM、ERP、MOM、SRM等系統概述

2. 傳統工廠制造過程管理中的難點痛點和數字化的解決方案

3. 工廠主數據管理和工廠數據治理

4. 數字化工廠關鍵管理要素

a) 工廠建模

i. 產品EBOM/PBOM/MBOM建模和管控：各個工序人機料法環測的定義，變更管控，替代料管控，輔料管控

ii. 人員建模：人員技能表，人力資源評估和發展策略

iii. 設備建模：設備工藝模型，設備運維——TPM、EAM系統集成

iv. 刀具建模——刀具管理系統的集成，刀具生命周期管理

v. 工裝夾具建模：工裝夾具的生命周期管理，工裝夾具的發放、回收、維修和存儲。

vi. 質量管理建模：DFMEA/PFAME，質量管理策劃，檢驗策略，質檢文件、程序、標準，質檢設備定義，質檢數據分析和報告，質量持續改善體系。

vii. 物流物料建模：物料屬性、物流策略、庫存策略、揀料發料策略和流程、發料模式和流程、物料流轉模式和策略。

viii. 環境建模：

b) 計劃和排程APS

c) 派工和報工

d) 設備聯網——總線、技術協議和標準，工藝程序（如NC程序、質檢程序）下發邏輯，分布式控制和邊緣智能

e) 產品檔案管理和全流程追溯

f) 安燈系統和異常管控流程定義

g) KPI、報表和決策支持

 

三、 倉儲、物料和物流WMS、WCS和MES的深度集成

1. 通過數字化技術實現精益物流

2. APS、ERP(MRP)、SCM集成實現精準的物料計劃

3. MES、WMS、WCS實現物料備料，配送的JIT——正確的時間、正確的工位、正確的物料

四、 數據集成，數據驅動智能制造的大腦

1. 構架在數據高速公路上的智能化企業

a) 橫向和縱向集成

b) 端到端的集成

c) 數據集成和數據驅動賦予企業的柔性，敏捷性和開放性

2. 如何構建企業完備的數據基礎

a) 標準化是數據化的基礎

b) 數據化是互聯和智能的基礎

3. ERP/CRM/MES/PLM/SCM/CAM/CAE/仿真系統的集成和信息高速公路

a) 各大系統集成模式和實戰案例分享

4. 產品生命周期管理

a) 產品生命周期管理系統的定義

b) PLM系統給企業的產品創新提供強力支持

c) PLM是助推企業模塊式經營

5. 模擬仿真驗證產品設計和制造工藝

a) 工業4.0時代的工業生產技術工程

b) 虛擬制造

c) 運用信息技術構建精益工廠

d) 人體數字建模和工位設計

e) 工業機器人作業仿真建模

f) 數字工廠和物流仿真設計

g) CAD，CAM和CNC數據鏈和價值鏈

6. 數據驅動，工業大數據和智能化制造

a) 數據驅動，大數據，大洞察，大知識，大智慧，大改進

b) 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

1. 內嵌系統到物聯網

a) 傳感器，控制器，驅動器

b) PLC和基于計算機的控制

c) 標準化是互聯的基礎：OPC-UA，ETHER-CAT/PROFINET

2. 設備智能化之路

a) 智能組裝線

b) 智能加工中心

c) 智能檢測設備和系統

d) 智能物流系統

e) 智能控制中心

3. 工業機器人和服務機器人的智能化

六、 數字化制造的質量分析和質量改善

1. 數字化制造下設計、工藝、制造、采購和服務生命周期數據深度集成

2. 基于科學的制造使得PFMEA和PFMEA支持精準的質量規劃

3. 檢測設備管理的標準化、網絡化、數字化和智能化確保質檢體系的有效性（MSA）

4. 質檢設備的智能化、在線化、自動化和網絡化讓質檢作業自適應、高效率

5. 實時全面的數據分析，質量大數據支持全生命周期的質量管控和質量改善。

七、 數字化工廠卓越運營體系

1. 數字化技術賦能給人、信息、技術和流程

2. 數字化技術打破傳統工廠的限制（時間、空間、知識、風險、程序和協同）

3. 高效精準的流程帶來速度、柔性、成本、質量和安全

4. 基于充分的授權和互聯，員工間高效協同

5. 快速高質量的決策帶來快速響應、敏捷性和適應性

八、 如何打造數字化工廠的卓越運營團隊

1. 數字化工廠的文化變革

2. 領導模式的變更，由控制型領導模式向授權賦能型領導模式轉變

3. 提升團隊對數字化工程運營的綜合認知能力

4. 數字化工廠需要高效的溝通和協作能力

5. 好奇心，創造力，設計思維是數字化工廠的管理者特別新需求

6. 創新和試錯文化和管理機制

九、 問題和研討

【教育及資格認證】：

智能制造、企業信息化、工廠數字、自動化專家，高德拉特組織認證TOC專家（TOCE），TOC應用專家TOCAE，管理學碩士，工學學士。Celemi認證講師。20年企業管理咨詢，數字化、信息化咨詢實施。工信部數字化賦能中心首席專家。

北京科技大學管理學碩士。天津大學管理學學士。

【咨詢案例】：

北方華創ERP/PLM/CRM/OA集成實施總顧問和項目監理。5個月四個系統集成實施成功上線。

主持鐵科院產業化基地機電板塊智能制造整體規劃咨詢和落地實施。工廠依照工業4.0的標準規劃建設，梳理183種產品的產業化基礎，構建產品數字化，工藝數字化，業務流程數字化；

主持設計了3條智能自動化無人產線，2條精益智能產線，設計數字化車間，數字化工廠；主持ERP/PLM/MES/QMS/WMS/WCS/SCM/CAE/CAD/CAM等集成系統和工具，并基于此構建數字化的業務模式。

中國中車眉山車輛有限公司，整個工廠的異常管理系統的規劃實施。

其他客戶：海爾電器，顧家家居，固锝電子，海普制蓋，TCL金能電池，百圓褲業，京城控股，南車眉山車輛有限公司，時代新材股份有限公司，維訊電路板（蘇州）有限公司，海信冰箱（成都）有限公司。

 

【特長和簡歷】：

辛玉軍尤其擅長企業數字化、智能化轉型規劃和落地；工廠信息化、數字化咨詢；智能工廠，智能車間，智能產線的規劃和實施。

北京大學、清華大學、上海交通大學、浙江大學、四川電子科技大學總裁班客座教授。

辛玉軍從事企業管理咨詢行業19年，其中10年是從事企業智能化、數字化、信息化管理咨詢，和西門子，達索，英杜睿，科德寶宜合、PLM，MES，APS，CAM等軟件公司合作服務眾多制造業跨國公司以及中車，海信，航天科工等大型國有企業。

辛玉軍是國內唯一一批受訓于高德拉特咨詢機構的TOC專家。擅長把TOC應用于經營規劃，財務管理，生產計劃，物流配銷，項目管理，戰略規劃等整個公司經營管理。其中辛玉軍對TOC思維流程方法論的應用尤為熟練，可以讓復雜問題簡單化，快速掌握事件的本質。

辛玉軍和工業4.0的主要推動者達索、西門子、SAP、博世、倍福自動化、ABB等企業有著深入的業務合作，多次到德國參觀考察工業4.0的實踐，和德國工業4.0的研究界和實踐者進行理論探討。并撰寫了《工業4.0實踐精要》一書，由機械工業出版社出版。

 

【主要課程】：

《大數據時代的制造業》

《數字化制造到智能制造》

《數字經濟時代的制造業轉型》

《工業物聯網實戰工業互聯網精要》

《精準的運營—大數據技術供應鏈需求管理》

《制造業數字化轉型工作坊》

《數字經濟和產業數字化轉型》

《數字化和智能化改造促進企業高質量發展專題培訓》

《數字化引領商業變革：德國工業4.0與中國制造2025》

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