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人工智能时代的制造业数智化转型
本课程聚焦人工智能时代下制造业的数智化转型，深入探讨AI如何赋能制造业全链条，从核心价值、关键应用场景到面临的挑战与应对策略。课程将解析灯塔工厂的成功实践，包括五大价值驱动因素如人工智能和大数据平台、…
课程介绍
本课程聚焦人工智能时代下制造业的数智化转型，深入探讨AI如何赋能制造业全链条，从核心价值、关键应用场景到面临的挑战与应对策略。课程将解析灯塔工厂的成功实践，包括五大价值驱动因素如人工智能和大数据平台、科技民主化、敏捷工作模式等，并探讨从流程运营式企业向数据驱动式企业的转型路径。同时，课程涵盖数智化企业的组织、流程、目标和考核管理变革，强调人才能力培养如数据素养、AI素养和数智化领导力，以及团队文化的构建。此外，课程解读智能制造能力成熟模型和相关标准，如《GB/T39116智能制造能力成熟度模型》和《德国工业4.0参考框架（RAMI4.0）》，并提供打造数智化人才团队的策略，包括分级分类的培养体系和“训战融合”模式。通过案例分析和实战分享，帮助学员掌握制造业数智化转型的关键要素，提升企业在智能时代的竞争力。
人工智能赋能制造业数字化转型
核心价值：AI为制造业带来了什么？
关键应用场景：AI在制造业的全链条赋能
面临的挑战与障碍
企业应对策略和成功案例
他山之石：灯塔工厂五大价值驱动因素和成功案例分享
传统的制造工厂数智化转型面临的挑战
灯塔工厂成功实践
灯塔工厂的五大价值驱动因素
人工智能和大数据平台
科技民主化
敏捷工作模式
降低新用例的成本
创新商业模式和运营模式
从流程运营式企业到数据驱动式企业
流程运营企业概述
数据驱动企业概述
从流程运营到数据驱动企业的转型路径
数据治理，盘活公司数据资产
数据驱动企业的八大特征
数智化企业的组织、流程、目标和考核管理变革有哪些挑战？
组织赋能，个体创新时代需要专家型人才
高效协同型组织——破除部门的“墙”
敏捷型组织——数智化时代的组织架构
高层洞察趋势，构建平台和组织能力，
专家和中层成为业务中台的专家资源，
敏捷型业务小团队快速应变，快速调整适应技术和业务的快速变化
数智化时代需要的人才能力
数据素养和AI素养
数智化领导力
数学能力
沟通和合作能力
数智化时代的团队文化——快速行动，勇于试错的企业文化
智能制造能力成熟模型和相关标准解读
《GB/T39116智能制造能力成熟度模型》解读
《GB/T39117智能制造能力成熟度评估作业标准》解读
《德国工业4.0参考框架（RAMI4.0）》解读
中国信通院推出的《EDMM企业数智化能力成熟度模型》
国际通行的《数字化转型成熟度模型与评估（DTMM）》
打造数智化人才团队
数智化转型中的人才挑战
分级分类的数智化人才培养体系
数智化领导人才、管理人才、核心业务人才和数智化专业人才的培养体系
“训战融合”的培养模式
以我为主，融合生态的数智化人才策略
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。