1天（6小时/天）
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…
课程介绍
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。
课程背景
数字化转型是制造企业唯一出路，为企业带来六大竞争力：基于数字技术设计更好的客户体验；链接科技创新和客户体验进行快速产品创新；数字化技术赋能精准运营，获得速度、敏捷性、质量和成本优势；基于“长板哲学”快速构建生态；赋能服务创新推进商业模式创新；充分发挥人的创造性和工匠精神。数字化技术通过泛在连接、数据驱动、AI赋能、智能硬件等改变制造业，实现高效协同和创新，但企业也面临阻碍。
课程目标
解读智能制造能力成熟度标准；掌握数字化工厂的组织、文化和流程变革；理解数据集成和数据驱动的制造业应用；学习数据湖、工业机理模型库、工业APPs、AI+工业等技术解决方案；探讨数字化在产品设计、生产工艺、运营管理中的实践；通过案例研讨提升工厂数字化升级能力。
第一课 必然——数字化转型是制造企业唯一出路
第二课 智能制造成熟度标准解读
第三课 数字化智能化工厂的组织，文化和流程
第四课：数据集成和数据驱动的制造业
第五课：数据湖——数据集成和数据驱动的解决方案
第六课：工业机理模型库
第七课：工业APPS
第八课：AI+工业
第九课：数据集成的产品设计研发
第十课：数据集成的生产工艺
第十一课：数字化赋能制造业高效精准的运营
辛玉军
常住地：北京 北京市
辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家，拥有24年企业咨询经验，专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家，他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业，并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC（约束理论）方法论与智能工厂实践，擅长将复杂问题本质化，助力企业高效实现数字化升级，广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。