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工业互联网:智能制造的技术研发创新与综合应用案例

工业互联网:智能制造的技术研发创新与综合应用案例

本课程聚焦工业互联网背景下的智能制造技术研发创新与综合应用案例,旨在帮助学员全面理解数字化转型在制造业中的核心价值与实践路径。课程从数字化转型的认知对齐出发,探讨智联网时代的价值观、人工智能的经济社会…

课程分类
项目生产 | 精益生产
课程标签
工业互联网,智能制造,数字化转型,数据驱动,技术研发

课程介绍

本课程聚焦工业互联网背景下的智能制造技术研发创新与综合应用案例,旨在帮助学员全面理解数字化转型在制造业中的核心价值与实践路径。课程从数字化转型的认知对齐出发,探讨智联网时代的价值观、人工智能的经济社会影响,以及智能自动化时代的数据驱动与AI驱动模式。通过分析当前智能制造的痛点与未来趋势,课程深入讲解如何通过认知制造打造认知型企业,发挥数据与算法的价值,并构建数字化人才与组织。内容涵盖从业务建模到技术、工程、数据建模的融合,平台赋能从工业互联网到产业互联网的演进,以及数据集成驱动智能制造大脑的关键技术。具体案例包括ERP/CRM/MES等系统的集成、协同设计平台、产品生命周期管理、科学仿真、虚拟制造、数字工厂、智能硬件技术融合、智能工位与产线设计、智能车间运营及企业级平台建设等,为学员提供从理论到实践的全面指导,助力企业在智能制造领域实现创新与突破。

课程背景

数字化转型认知对齐 智联网时代的价值观和世界观 人工智能的经济价值和社会影响 知识自主,行动自主时代的经济,企业经营范式和就业范式 智能自动化时代:流程自动化,数据驱动,AI驱动 产品科技创范式进阶:经验驱动,理论假设驱动,计算驱动,数据驱动到AI驱动 数字化转型的四大价值创造模式:透明、协同、赋能和数据智能 数字化转型之路有起点,无终点,数据赋能下企业在创新的路上一路狂飙 智能制造当前的痛点和智能制造的未来趋势

课程目标

当前智能制造的痛点 认知制造打造认知型企业:发挥数据和算法的价值 打造数字化人才和组织:数字化领导能力,数字化专业能力,数字化应用能力 一道数学题:深度的业务建模、技术建模、工程建模和数据建模的融合成企业建模 打造领域的竞争力:领域专家和数据相辅相成构建专家型企业 平台赋能赋智:工业互联网到产业互联网 数据集成,数据驱动智能制造的大脑
ERP/CRM/MES/PLM/SCM/CAM/CAE/仿真系统的集成和信息高速公路 协同设计平台——数字化产品开发工具让一切变得简单 自上而下一体化设计体系 融合客户体验、制造、采购、质量、服务各维度需要的设计DFX(DFM/DFA/DFR/DFT/DFP/DFMRO) 成熟的MBD体系——数字化协同设计平台 数据交换平台 产品生命周期管理 产品生命周期管理系统的定义 智能制造时代的PLM新定义 PLM系统给企业的产品创新提供强力支持 PLM是助推企业模块式经营 科学设计仿真和工厂仿真 材料结构设计仿真建模 电子设计仿真 模拟仿真验证产品设计和制造工艺 工业4.0时代的工业生产技术工程 虚拟制造 运用信息技术构建精益工厂 人体数字建模和工位设计 工业机器人作业仿真建模 数字工厂和物流仿真设计 CAD,CAM和CNC数据链和价值链 制造执行中的数据集成和数据驱动——透明,同步 先进计划排程APS 数据采集和设备集成 资源管理——设备,工装,工具,检具等 智能检测、质量数据集成和质量管控 智能仓储、智能物流 制造运营管理平台MOM=MES/WMS/WCS/QMS 数据驱动,工业大数据和智能化制造 数据驱动,大数据,大洞察,大知识,大智慧,大改进 知识模型化,自动化驱动企业智能化,社会集约化 智能化硬件技术和OT/IT/DT技术融合应用 PLC和基于计算机的控制 传感技术现状和趋势 标准化协议是互联的基础:OPC-UA,ETHER-CAT/PROFINET 视觉智能技术 智能定位技术 智能运动控制技术 智能工位设计 工艺标准化、数字化、模型化是智能工位的基石 制造场景设计和作业流 作业的动作分解和功能实现装置 机器人功能和局限 智能物流 智能上下料装置 智能组装线 智能加工中心 智能检测设备和系统 智能产线设计和运营 产线的功能域定义和柔性 LES系统 不合格品管理和自动化处理模式设计 设备故障和应对机制设计 智能车间设计和运营 智能环境设计和管控——风、水、电、气系统 安全体系设计和管控 智能建筑设计和运营 企业级平台 基础设施云化 IT运维智能化,执行自动化 低代码化应用开发 认知流程自动化 企业数智化人力资源平台转型 智能共享服务作业中心
辛玉军

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。