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软件定义制造业
本课程《软件定义制造业》深入探讨工业软件在现代制造业中的核心作用与体系架构。课程从工业软件的整体框架与发展现状入手,系统解析经营管理、生产制造、供应链管理、研发设计、运维服务以及营销销售等关键领域的核…
课程介绍
本课程《软件定义制造业》深入探讨工业软件在现代制造业中的核心作用与体系架构。课程从工业软件的整体框架与发展现状入手,系统解析经营管理、生产制造、供应链管理、研发设计、运维服务以及营销销售等关键领域的核心软件,如ERP、MES、SRM/SCM、CRM/CDP等。通过详细讲解这些软件的功能模块、交互关系和应用场景,帮助学员全面理解工业软件如何驱动制造业的数字化转型。课程还涵盖物联网、大数据、云计算和人工智能时代下工业APP的技术架构及交付方法,结合案例分析,使学员能够掌握工业软件的实际应用与未来发展趋势。旨在提升学员在工业软件领域的专业知识和实践能力,为制造业的智能化升级提供有力支持。
课程目标
全面理解工业软件的体系架构,了解其在不同领域的应用。
掌握ERP、MES、SRM/SCM、CRM/CDP等核心工业软件的功能和应用场景。
熟悉研发设计和运维服务等工业软件,提高对全生命周期管理的理解。
理解物联网、大数据、云计算和人工智能对工业软件的影响,掌握工业APP的开发与交付方法。
1. 总揽:工业软件体系框架与发展现状
软件定义制造业:工业软件是工业制造业之魂
介绍工业软件的重要性
工业软件在现代制造业中的核心作用
工业软件总体体系架构
工业软件的分类及主要模块
不同类型工业软件的交互关系
人工智能时代工业软件的发展趋势
AI对工业软件的影响
未来工业软件的发展方向
2. 经营管理:以ERP为核心的工业软件解析
经营管理类软件的价值定位
ERP在企业经营管理中的作用
提高企业运营效率的关键
软件功能架构与系统集成关系
ERP系统的模块化设计
ERP与其他系统的集成方案
业务财务一体化赋能工业软件
ERP对业务和财务管理的整合
案例分析:ERP在企业管理中的应用
3. 生产制造:以MES为核心的工业软件解析
数字化工厂与生产运营管理系统
数字化工厂的概念和实现路径
生产运营管理系统的功能与作用
生产制造软件总体架构与能力要求
MES、MPM、QMS、EAM、LES、WMS、SCADA/DCS、EHR的架构设计、核心功能和交互关系
这些软件在生产制造中的应用场景
核心软件解析
MES的主要模块和功能详解
案例分析:MES在实际生产中的应用
制造工艺管理平台(MPM)解析
案例分析:MPM在实际生产中的应用
质量管理系统(QMS)解析
案例分析:QMS在实际生产中的应用
设备管理/企业资产管理(EAM)解析
案例分析:EAM在实际生产中的应用
仓储管理系统(WMS)解析
案例分析:WMS在实际生产中的应用
工厂物流管理系统(LES)解析
案例分析:LES在实际生产中的应用
工厂人力资源管理系统(EHR)解析
案例分析:EHR在实际生产中的应用
企业自动化中控系统(SCADA/DCS)解析
案例分析:SCADA/DCS在实际生产中的应用
4. 供应链管理:以SRM/SCM为核心的工业软件解析
供应链计划协同平台
供应链协同的重要性
计划协同平台的功能与实现
供应链质量管理平台
供应链质量管理的关键要素
质量管理平台的架构与功能
供应商全生命周期管理
供应商管理的全生命周期视角
工业软件在供应商管理中的应用
供应链研发协同平台
供应链研发协同的重要性
协同平台的实现与应用
5. 研发设计、运维服务等工业软件解析
PLM产品全生命周期管理平台
构建跨流程的产品全生命周期的数据管理平台
构建跨流程的产品全生命周期的知识管理平台
构建跨流程的产品全生命周期的模型管理平台
协同产品创新平台
配方和工艺设计类软件
工业软件在配方和工艺设计中的应用
CAD/CAE/CAM设计和工程管理类软件
CAD/CAE/CAM的功能与应用场景
LMS实验管理软件
LMS的功能与在实验管理中的应用
运维服务类工业软件解析
工业软件在运维服务中的应用
6. 以CRM/CDP为核心的营销、销售和客户运营管理软件解析
CRM/CDP的功能与架构
客户关系管理系统(CRM)与客户数据平台(CDP)的核心功能
案例分析:CRM/CDP在营销和客户管理中的应用
7. 物联网、大数据、云计算和人工智能时代工业APP技术架构及交付方法
工业APP技术架构
工业APP的核心技术和架构设计
物联网、大数据、云计算和人工智能在工业APP中的应用
交付方法
工业APP的开发与交付方法
案例分析:工业APP的成功实施案例
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。