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上海威才企業管理咨詢有限公司
工業互聯網、人工智能等技術的快速發展,推動制造模式向網絡化、智能化加速演進,國家“十四五”智能制造發展規劃明確提出“數字化轉型全覆蓋”戰略目標,傳統制造企業亟需通過數字化實現質量變革、效率變革與動力變革。
當前制造業數字化轉型普遍面臨三大核心痛點:
一是戰略層面缺乏系統化轉型框架,業務與技術協同不足;
二是實施層面遭遇技術選型困難、數據治理薄弱、組織變革阻力等操作難題;
三是效果層面存在投入產出失衡、場景落地困難等價值實現困境,嚴重制約轉型成效。
本課程基于數百家制造企業轉型實踐,構建“戰略-技術-運營”三位一體的方法論體系,深度融合政策解讀、行業標桿案例與實戰工具,幫助企業厘清轉型路徑、規避實施風險,建立可持續的數字化轉型推進機制。
1. 系統學習數字化轉型的整體思路,掌握識別企業內外部環境變化的能力,提升戰略規劃與執行的洞察力,達到精準鎖定企業數字化轉型機遇和制定有效策略的效果;
2. 掌握評估數字化項目潛在價值的方法,提升識別并避免常見誤區的能力,達到確保80%以上的企業能夠避開“試點陷阱”,順利推進數字化轉型的目的;
3. 掌握工業AI四大核心武器的應用技巧以及管理數據化、產品服務化、生態平臺化的實踐方法,提升技術選型與實施能力,達到高效利用先進技術和工具實現業務增長的目標;
4. 透過經典案例,掌握如何結合企業實際情況設計轉型方案的技能,提升解決復雜問題和創新思考的能力,達到為所在企業量身定制可行性強的數字化轉型計劃,并能有效推動其落地實施的結果。
第一講:為什么轉:數字化轉型的必要性與價值
一、制造業的生存困境
1. 成本壓力:人力成本年均上漲12% vs產品價格下行
2. 效率瓶頸:傳統設備平均利用率不足60%
3. 質量失控:人工質檢漏檢率>8%
4. 交付滯后:訂單響應周期超行業標桿3倍
二、數字化轉型的三重驅動力
1. 政策驅動:工業互聯網與“新質生產力”國家戰略要求
2. 競爭驅動:消費升級倒逼柔性制造能力
3. 技術驅動:Al to設備互聯重構生產決策鏈
三、轉型創造的六大價值
1. 降本:預測性維護減少停機損失
2. 增效:智能排產提升設備利用率
3. 提質:AI視覺檢測替代人工
4. 敏捷:C2M模式縮短交付周期
5. 創新:數字孿生加速產品迭代
案例分析:三一重工“燈塔工廠”數字化轉型突圍戰
第二講:轉什么:數字化轉型的四大核心領域
一、生產智能化
1. 設備物聯:5G+工業協議實現全設備接入
2. 過程優化:APS系統動態排程
3. 質量管控:SPC+AI缺陷分析
二、管理數據化
1. 決策駕駛艙:關鍵指標實時可視
2. 知識沉淀:工藝經驗圖譜化
3. 組織協同:數字孿生體跨部門協作
三、產品服務化
1. 智能產品:預測性維護服務
2. 訂閱模式:設備即服務在工程機械行業落地
3. 數據變現:生產數據衍生金融服務
四、生態平臺化
1. 產業互聯網平臺構建
2. 跨企業協同設計
3. 產能共享經濟
案例分析:海爾集團“卡奧斯工業互聯網平臺”數字化轉型實踐
實戰演練:某家電企業計劃3年內完成數字化轉型,請圍繞四大核心領域輸出實施方案。
第三講:怎么轉:戰略規劃與實戰攻堅
一、戰略規劃:AI轉型實施框架設計
1. 數字化轉型雙輪驅動模型:業務重構與技術穿透
1)業務重構:從“經驗驅動”到“數據閉環”
2)技術穿透:工業大腦+邊緣計算的部署策略
2. 場景化落地三階路徑
1)單點突破:關鍵設備預測性維護
2)鏈條貫通:C2M反向定制系統搭建
3)生態重構:產業協同平臺運營
二、實戰攻堅:AI技術工具與組織變革
1. 工業AI四大核心武器
1)視覺檢測:芯片外觀質檢效率提升10倍
2)智能排程:多約束條件動態優化
3)知識圖譜:工藝經驗數字化沉淀
4)數字孿生:虛擬調試降低試錯成本
2. 組織能力升級三板斧
1)人才重塑:T型能力矩陣搭建師
2)流程再造:端到端數據拉通機制
3)文化變革:試錯容錯激勵機制
案例分析:富士康“燈塔工廠”AI戰略攻堅實踐
實戰演練:某消費電子代工企業需在18個月內完成AI戰略轉型,請基于雙輪驅動模型設計攻堅方案。
第四講:轉成功:典型行業解決方案與避坑指南
一、兩大類行業轉型模板
1. 離散制造
1)痛點:多品種小批量排產混亂
2)解法:模塊化APS+柔性產線
2. 流程工業
1)痛點:能耗物耗居高不下
2)解法:數字孿生+實時優化
二、三大致命陷阱
1. 技術陷阱:盲目追求“黑燈工廠”
避坑指南:
1)需求場景驗證:采用VOC(客戶聲音)分析法定位真實痛點
2)技術成熟度評估:建立技術-場景匹配度矩陣(5級評估標準)
3)分階段實施路徑:從“少人化”到“無人化”的三階演進策略
4)ROI動態測算:構建全生命周期成本模型(含隱性維護成本)
2. 數據陷阱:忽視數據治理
避坑指南:
1)數據治理體系搭建:制定企業級數據標準(元數據/主數據/參考數據)
2)數據血緣追蹤:部署工業數據血緣圖譜工具(如Collibra)
3)數據質量閉環:建立“采集-清洗-校驗-糾錯”四層防護機制
4)數據資產確權:通過區塊鏈存證實現數據確權與安全共享
3. 組織陷阱:IT與OT團隊對立
避坑指南:
1)協同機制設計:成立數字化轉型聯合指揮部(CTO+COO雙負責人制)
2)能力融合路徑:實施OT工程師AI技能認證計劃
3)激勵體系重構:設立跨部門KPI
4)敏捷組織轉型:推行“鐵三角”作戰單元(業務+IT+數據科學家)
案例分析:寶武鋼鐵全流程數字孿生與組織協同轉型實踐
1)技術避坑:采用“物理工廠-數字模型-業務系統”三同步建設策略
2)數據治理:構建鋼鐵行業首個數據中臺
3)組織協同:創新“1+1+N”柔性團隊模式(1個OT專家+1個IT專家+N個業務骨干)
4)價值成果:能耗降低12%、異常響應時效提升300%
第五講:實戰工作坊:從規劃到落地
一、沙盤推演:某新能源汽車零部件廠轉型決策
1. 背景:客戶定制化需求暴增300% vs產能剛性
2. 任務
1)選擇優先改造場景(沖壓/焊接/總裝)
2)制定6/12/24個月里程碑
3)編制5000萬預算分配方案
二、工具實操:智能制造成熟度評估系統
1. 輸入企業現狀數據(設備聯網率/數據利用率等)
2. 輸出差距分析雷達圖與改進建議
小組PK:診斷某真實企業并答辯(數據診斷→方案設計→答辯預演→小組陳述及交流)
聯系電話:4006-900-901
微信咨詢:威才客服
企業郵箱:shwczx@shwczx.com
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