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行业专项 > 制造业

制造业数字化人才认知和实践

本课程基于国内外数百家企业的数字化转型实践，分析总结了数字化转型的关键成功要素、失败类型和原因，旨在为制造业企业的领导者和管理者提供深度思考和参考。课程内容涵盖数字化意识和认知升级、制造业数字化转型场景、企业数据技术平台赋能、数字化企业的流程组织文化以及数字化转型变革管理等多个方面。通过系统学习，学员将建立数字化时代关于数据转型的认知，认识数字化时代的技术、管理和业务创新，构建数字化意识，并充分认知数字化转型中的战略、组织、人才和运营变革与挑战。课程强调以数字化、联网化和智能化为特征的新一代技术如何颠覆传统制造业，帮助企业规划实施转型升级，整合人才、技术和资源，打造勇于、乐于、善于数字化转型的团队，最终实现数据驱动的数字化企业目标。

辛玉军 | 北京 北京市

人工智能 > 行业解决方案

“生物×AI”：重塑未来生命科学研究与产业新范式——武汉生物研究所智能化转型升级高级研修班

本课程聚焦于人工智能与生命科学的深度融合，旨在通过前沿技术应用和实战案例分析，推动生物研究所的智能化转型升级。课程内容涵盖AI在生命科学研发与生产中的颠覆性作用，包括全球生物医药灯塔工厂的卓越运营、智慧园区的构建、机器人技术在实验室的应用以及AI大模型赋能科研管理等方面。通过主题演讲、案例深度剖析和互动研讨等形式，学员将开拓全球视野，掌握前沿方法，聚焦实战应用，并参与共创转型实践，识别研究所的“速赢”项目，为实际工作提供创新思路和解决方案。

辛玉军 | 北京 北京市

战略规划 > 执行管控

智领航，驭未来：“十五五”规划下中远海运重工的数字化转型战略策源

本课程旨在帮助中远海运重工有限公司数字化转型部及下属单位相关干部深入理解“十五五”期间国家关于数字经济、新型工业化、新质生产力的顶层设计与核心政策导向，结合船舶与海洋工程装备制造业的行业特点，剖析政策背后的战略机遇与挑战。课程将借鉴国内外领先实践，研讨中远海运重工在“十五五”期间数字化转型的关键发力点与实施路径图，统一集团及下属单位负责人的思想认识，为下一阶段数字化转型规划的制定与执行奠定坚实的理论与思想基础。培训内容包括宏观解码与行业洞察，涵盖数字化转型阶段性回顾、政策精解、行业对标，以及战略承接与路径研讨，通过工作坊形式进行战略机遇识别、转型痛点分析、标志性项目构思，并探讨组织、人才与机制保障，最终绘制转型新蓝图。课程强调高度定制化、战略穿透力、强化学员参与和成果导向，确保学员从被动听到主动思考，产出初步的转型路径思考成果。

辛玉军 | 北京 北京市

人工智能 > 管理与战略

AI赋能产品经理能力提升实战营

本课程旨在帮助产品经理从传统功能思维转向智能思维，打造具备竞争力的工业AI产品矩阵。课程内容涵盖AI技术全景与工业落地边界、行业对标分析、AI产品方法论构建、设计与开发范式、商业闭环策略等核心模块。通过深度授课、案例拆解和工作坊实战相结合的方式，学员将掌握AI场景挖掘、数据策略、MVP设计及产品组合规划等关键技能。课程特别针对新时达产品经理团队设计，结合机器人、运控、电梯等实际业务线，提供定制化工具包和实战演练，确保培训成果能够直接应用于实际工作中，提升AI产品开发与落地的能力。

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项目生产 > 精益生产

智能工厂信息架构的建设和运营

本课程聚焦于工业4.0时代智能工厂的核心特征，探讨如何通过信息技术与制造业务流程的深度集成，实现快速、零缺陷、高效率、高柔性、低成本开发、制造和交付个性化产品，为客户提供基于智能产品的个性化精准服务，同时确保零库存、低风险的企业经营。课程将深入分析PLM、ERP、CRM、MES、SCM、CAM、CAE、QMS、WMS及仿真等软件在标准化、数据化、集成化方面的应用，构建信息高速公路，提升企业敏捷性、柔性和开放性，支持大规模个性化定制和协同制造模式。基于麦肯锡和亨利商学院的调查，课程强调EA架构方法论在信息化到智能化转型中的关键作用，成功率提升62%，成本节约47%。内容涵盖数字化工厂建设概述、实战需求管理、数据集成与驱动、MES系统功能、自动化与物联网技术、模块化制造、智能工厂蓝图规划、软件选型、功能实现与调试、日常维护及系统升级。通过工作坊模式，结合讲师讲解和学员讨论，帮助学员初步形成智能工厂建设蓝图和实施路径，并分享德国虹霓烟草机械、常德卷烟厂、红领服饰、西门子安贝格智能工厂等案例，提升学员在智能制造领域的实践能力。

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数字技术 > 数据分析

工业大数据实战

本课程《工业大数据实战》旨在系统性地讲解工业大数据从规划到应用的全过程。课程背景基于当前制造业数字化转型的需求，工业大数据作为核心驱动力，能够帮助企业构建数据能力、实现数据资产化。课程目标包括掌握工业大数据整体规划方法、理解数据标准和标签建设、学习数据集成与清洗技术、熟悉算法库应用以及掌握场景化应用开发流程。课时大纲涵盖了从愿景规划、标准制定、数据管理到技术实现和实际应用等多个关键环节，通过实战案例帮助学员深入理解工业大数据在质量、设备、物流等领域的应用。本课程适合制造业、技术开发及相关行业从业者，旨在提升其在工业大数据领域的实战能力，推动企业智能化升级。

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项目生产 > 精益生产

智能制造能力成熟提升和工厂数字化转型升级

本课程深入探讨智能制造能力成熟度提升与工厂数字化转型升级的全面路径。课程从数字化转型的必然性出发，分析其为企业带来的六大竞争力，包括客户体验优化、产品创新加速、运营精准化、生态构建、服务创新及人才价值提升。详细解读GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》，涵盖标准背景、模型构成、成熟度分级及能力要素。课程还系统讲解数字化工厂的组织、文化、流程变革，强调去中心化、敏捷化、平台型组织设计，以及数据驱动、学习型文化的重要性。通过数据集成、数据湖、工业机理模型库、工业APPs、AI+工业等模块，阐述数据驱动制造的核心技术应用。最后，结合产品设计研发、生产工艺、运营管理等领域，展示数字化赋能的具体实践，并以青岛海信工厂为例进行研讨，帮助学员掌握从评估到实施的完整转型策略。

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人工智能 > 前沿趋势

人工智能发展现状及未来趋势 (2小时)

本课程全面探讨人工智能的发展历程、核心技术、当前现状及未来趋势。课程首先回顾人工智能从概念萌芽到三次浪潮的重要里程碑，深入解析机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等核心技术体系及其应用场景。接着分析全球及中国人工智能的发展格局、政策支持、产业应用与挑战，并聚焦前沿技术如大模型、生成式AI、多模态AI和可信AI。课程还专门介绍DeepSeek大模型的技术优势、行业应用潜力及生态资源，探讨人工智能与各行业的深度融合，从单点应用到全流程覆盖，以及对社会经济、劳动力市场、经济增长、社会治理的深远影响。通过本课程，学员将系统了解人工智能的技术演进、产业动态和未来方向，为把握AI时代机遇提供知识基础。

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领导力发展 > 创新思维

创新管理

本课程基于现代管理学智慧结晶和现实观察，由德鲁克的学生那国毅教授研发和主讲，旨在为中国的管理者提供系统的创新思考框架和可操作的方法。课程将破解创新认知误区，揭示创新是有目的、有组织和系统化的艰苦工作，是一种可以学会和管理的训练。内容涵盖创新理论、创新实践、如何构建创新型企业以及揭秘乔布斯的创新秘诀，包括创新的五种形式、七个来源、德鲁克事业理论、颠覆式创新、克里斯滕森的待办任务理论等核心知识。通过教授讲解、案例分析、小组讨论和实战演练，帮助学员掌握寻找创新机会、将创意发展为可行事业、避免常见错误、遵守创新原则、建立创新机制和组织结构等关键技能，适用于企业中高层管理者，提升其创新管理能力，推动企业持续发展。

那国毅 | 北京 北京市

数字技术 > 数据分析

数字化与智能化运维实战（结合瓦斯发电特性）

本课程旨在帮助运维人员建立数据驱动的运维新思维，掌握数字化工具进行状态监测与故障诊断的基本方法，学习将人工智能初步应用融入日常工作，实现从被动维修到主动预见的转变，并探索降本增效的数字化路径。课程内容紧密结合瓦斯发电特性，通过国内外先进案例分享，如山西晋煤集团、华阳集团、澳大利亚昆士兰州Blackwater煤矿和德国RWE集团的智慧运维实践，展示物联网、大数据、数字孪生、AI算法、5G通信等技术的应用成效。培训大纲涵盖思维破局、数字化工具箱、人工智能应用和实战工作坊，帮助学员从经验运维向数据运维跨越，提升运维效率与价值。

辛玉军 | 北京 北京市

项目生产 > 精益生产

数字化技术赋能高效率、高柔性、高质量制造

本课程聚焦于数字化技术在制造业中的应用，旨在通过系统化的方法提升生产效率、柔性和质量。课程内容涵盖从业务需求分析到产线设计的全过程，包括数字化工艺、自动化系统集成、人工智能赋能等关键环节。学员将学习如何利用数字化工具进行产线模拟、工艺参数化表达以及物联网与人工智能的融合应用，从而打造高效、超柔、智能的制造体系。通过本课程，参与者能够掌握前沿的制造技术，推动企业向智能化转型，实现生产过程的优化与创新。

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人工智能 > 行业解决方案

Deepseek大模型如何落地制造业

本课程旨在帮助新能源公司高层管理者深入了解Deepseek大模型在制造业的应用前景和落地方法，掌握Deepseek工具的具体使用，从而更好地推动企业智能化转型，提升核心竞争力。课程内容涵盖大模型技术发展趋势、制造业智能化转型背景与挑战、Deepseek大模型核心能力及应用场景、Deepseek工具使用方法及落地实践等模块。通过讲师授课、案例分析、互动研讨相结合的形式，学员将能够理解大模型在制造业智能化升级中的战略意义，掌握Deepseek大模型的技术特点与优势，洞悉其在智能办公、生产优化、质量控制、供应链管理、研发创新等方面的具体应用场景，并掌握工具的基本操作和应用技巧，启发对企业智能化转型战略的思考，为制定切实可行的落地计划提供思路。

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