2天（6小时/天）

制造工艺管理数字化，智能化转型升级

本课程聚焦于制造工艺管理的数字化、智能化转型升级，旨在帮助制造企业应对工业4.0和智能制造时代的挑战。课程从培训背景出发，阐述了数字化转型对提高生产效率、增强产品质量、强化竞争力、增加生产透明度、降低…

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课程分类: 项目生产 | 精益生产
课程标签: 制造工艺管理, 数字化转型, 智能化升级, 工业4.0, 精益生产

课程介绍

本课程聚焦于制造工艺管理的数字化、智能化转型升级，旨在帮助制造企业应对工业4.0和智能制造时代的挑战。课程从培训背景出发，阐述了数字化转型对提高生产效率、增强产品质量、强化竞争力、增加生产透明度、降低生产成本、支持个性化生产、促进持续创新、加强供应链协同、提升可持续性以及培养数字化人才的重要意义。培训目标明确，让学员熟悉制造工艺管理数字化转型的业务、应用、数据和技术架构，了解工业数字化转型的系统规划、分步实施和持续改进的实践案例，并学习物/机联网、人工智能、大数据、模拟仿真、实时优化（RTO）、大模型等数字化技术在工艺管理中的应用。课时大纲系统全面，涵盖导言、架构认知、系统规划与实践、工艺建模方法论和实践、数字化技术应用以及结业考核等模块，通过理论讲解、案例分析和实操演练，帮助制造企业工艺管理部门的管理者和核心骨干员工掌握数字化转型的关键技能，推动企业向智能化、高效化方向发展。

课程背景

制造工艺管理的数字化、智能化转型升级，是制造业迈向工业4.0、智能制造的关键环节。它涉及从传统的、以纸张为主的工艺管理方式，转变为基于先进信息技术和智能算法的动态、自适应和优化的工艺管理方式。制造工艺管理的数字化、智能化转型升级对于制造企业具有深远的意义。这种转型不仅代表了技术的进步，而且是制造业适应全球化、自动化和个性化需求的关键。制造工艺管理的数字化、智能化转型升级为企业带来了显著的经济和战略价值，是制造业未来发展的关键方向，有着重要意义：提高生产效率：数字化和智能化的工艺管理使企业能够实时监测和优化生产流程，从而显著提高生产效率和减少浪费。增强产品质量：通过实时数据分析和智能算法，企业能够实时监控产品的质量，预测并避免质量问题，确保产品的一致性和可靠性。强化竞争力：在一个日益全球化和变化快速的市场中，数字化、智能化的工艺管理为企业提供了更快速、更灵活的响应能力，从而获得竞争优势。增加生产透明度：数字化的数据收集和分析提供了对生产过程的全面、清晰的视图，增强了管理者对生产活动的控制和决策能力。降低生产成本：自动化和优化的工艺管理可以减少人工干预，降低材料浪费和能源消耗，从而降低生产成本。支持个性化生产：智能化的工艺管理支持更灵活的生产策略，使企业能够更容易地满足个性化和定制化的产品需求。促进持续创新：数字化和智能化的工艺管理为工程师和技术员提供了丰富的数据和工具，鼓励他们进行探索和创新，开发新的产品和工艺。加强供应链协同：通过共享数字化的数据和信息，企业能够与供应商和合作伙伴更紧密地协同，优化供应链管理。提升可持续性：通过优化资源利用和减少浪费，数字化和智能化的工艺管理有助于企业实现更加可持续和环保的生产。培养数字化人才：转型升级的过程需要和会培养一批懂得数字化技术和应用的人才，为企业的未来发展提供强大的人才支持

课程目标

让受训者熟悉制造工艺管理数字化转型的业务架构，应用架构、数据架构和技术架构；了解工业数字化转型的系统规划，分步实施，持续改进的实践和成功案例；学习物/机联网、人工智能、大数据、模拟仿真、实时优化（RTO）、大模型等数字化技术在工艺数字化管理中应用的成功实践和前景；

导言：数字化、智能化转型的背景与意义工业4.0与制造业的未来工艺管理数字化、智能化转型的对制造业的战略价值业务、技术与数据的架构认知业务架构理解制造工艺管理的核心业务流程业务流程与数字化需求的对应关系制造工艺管理与产品设计、生产制造、质量管理、设备管理、工装工具管理、制造环境管理、供应链管理的业务关系应用架构的介绍工艺管理数字化应用的层次结构主要功能模块及其互动关系制造工艺管理与产品设计、生产制造、质量管理、设备管理、工装工具管理、制造环境管理、供应链管理等应用集成数据架构的深入数据的来源、流转与应用制造工艺管理与产品设计、生产制造、质量管理、设备管理、工装工具管理、制造环境管理、供应链管理的数据集成制造工艺管理数据平台的数据标准制造工艺管理数据质量管理制造工艺管理数据应用制造工艺挂历数据治理技术架构概览云边端的数字化技术的组成与架构与传统制造技术的对比与整合工业数字化转型的系统规划与实践系统规划的策略与框架从宏观到微观的规划方法考量因素和关键决策点分步实施策略从小到大、从易到难的实施步骤风险评估与应对措施持续改进与优化 PDCA循环与持续改进建立反馈机制和调整策略成功案例分享国内外成功转型的企业案例分析取得成功的关键因素和经验教训工艺建模方法论和实践产品工艺业务模型和数据模型工艺需求的数字化表达，空间、运动、力学、环境（温度湿度）、电磁、成分、纯度工艺控制逻辑的表达和实现（空间运动、力、热、电、磁、环境、化学成分）设备功能属性和参数的模型化表达工装工具属性和参数的模型化表达物料属性和参数的模型化表达人员能力属性和参数的模型化表达软件定义硬件的功能和性能的模型化表达工艺建模实操工艺模型的迭代和管控数字化技术在工艺管理中的应用物/机联网概念、技术和应用在工艺管理中的价值与实践人工智能 AI的基本概念与分类 AI在工艺优化和质量控制中的应用大数据分析大数据的处理、存储与分析技术大数据在工艺管理中的决策支持应用模拟仿真技术仿真模型的构建与应用工艺仿真在产品开发和工艺改进中的角色实时优化（RTO） RTO的核心概念和技术 RTO在实际生产中的实践与价值大模型技术大模型的概念、建模与应用在工艺管理中的角色与前景结业考核与评估问题和研讨知识与技能测试反馈与建议收集

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。