智能工厂参观-走向智能制造数字化工厂

课程背景 工业4.0是全球制造的最高标准！ 在一个“智能、网络化的世界”里，物联网和服务网（the Internet of Things and Services）将渗透到所有的关键领域。智能电网将能源供应领域、可持续移动通信战略领域（智能移动、智能物流），以及医疗智能健康领域融合。在整个制造领域中，信息化、自动化、数字化贯穿整个产品生命周期、端到端工程、横向集成（协调各部门间的关系），成为工业化第四阶段的引领者，也即“工业4.0”。 十五年的互联网大趋势，传播娱乐领域已经收官，零售领域大局已定，金融领域已到中盘，而影响最大、最全面改变人类生活面貌的基础生产领域，正因为工业4.0的到来，而进入序盘。 这种裂变，已经在美国、德国出现！这不是简单的物联网，不是常见的自动化，不是我们曾经以为的种种模式。在美国，它是工业互联网——Google不断将制造业企业收购至麾下，开始进军机器人领域，研发自动驾驶汽车；Amazon进入手机终端业务，开始实施无人驾驶飞机配送商品……美国互联网巨头正在通过大数据、云计算等手段从“信息”领域加速进入“物理”业务领域；在德国，它是工业4.0——用“信息物理系统”升级“智能工厂”中的“生产设备”，生产设备因信息物理系统而获得智能，使工厂成为一个实现自律分散型系统的“智能工厂”，实现内外服务的网络化，向着互联工厂的趋势发展。 在工业4.0风靡全球、全球产业结构跌宕巨变的当口，中国又将作何选择？从习李背书站台，到工信部抓紧推动“中国制造2025”，中国已不容选择地跻身这一改革。如果说德国的工业4.0是德国在面对美国信息产业和中国制造成本侵袭下重建产业优势的战略选择，那么“中国制造2025”，则代表了中国在有制造大国向制造强国转型过程中的顶层设计和路径选择。因此，国内企业家们此时必须审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，紧紧抓住和用好新一轮工业革命的历史机遇，不能等待、不能观望、不能懈怠，抓紧时间行动起来。 这一次，你不容错过! 课程收益 教学模式：主题分享+参观考察+案例分析+交流答疑（1.5天面授+0.5天参观，参观地点：上海通用汽车或西门子） 了解企业盈利模式转型的必然性—速度与成本 了解发展智能制造如何实现盈利模式的转型（规划层面、应用层面及执行层面） 深入浅出智能化工厂及其三大组成 了解数字化在走向智能制造过程中的实践性作用 明确数字化企业的三大核心目标及其对企业长期目标的作用 了解工业4.0核心技术对数字化企业的基础性作用 数字化企业的总体框架及企业各职能数字化运用 了解数字化企业及数字化工厂实现过程中的重难点及其技术障碍 了解标杆行业的数字化工厂模型与行业性分析 了解大数据处理的价值流向与管理精益化的结合性运用 了解工业物联网技术结合自动化为数字化工厂奠定基础 学习如何分步骤的推动过程流、信息流、物流三主线的数字化应用 了解相关MES\APS\PLM等信息化软件系统在数字化工厂中的运用及其业务逻辑

第一部分：数字化时代的到来 供给侧改革与人工智能技术应对企业盈利模式转型 智能制造的“智”与“能”解析 走向智能制造的三大支柱 重点解析核心支柱-数字化运营 数字化工厂的系统框架与三大目标 工业4.0对数字化工厂实现的重大贡献 工业时代的变迁（1.0-4.0时代） 工业4.0三大标志性技术物联网、云计算、大数据带来的数字化变革契机 视频分享与解析：诠释工业4.0的意义以及自动化的角色定位 我们离数字化还有多远(中国企业软硬件的壁垒） 视频分享与解析：某汽车行业数字化工厂 数字化时代的人力资源结构与模型 第二部分：物联网成就数字化工厂的数据库功能 工业物联网之于数字化工厂物理信息系统CPS 物理信息系统的功能性介绍（视频分享） CPS的重大应用DCS(分布式控制）与MDC（元数据收集） 工业4.0的全球发展状态从DCS说到MDC DCS在智能工厂的主要贡献及现实应用（国内主要工业4.0研究机构的目前选择） 智能工厂的绝对基础MDC（元数据收集） MDC在未来新工厂规划中的应用以及注意事项（网络技术的选择） MDC在旧有设备中应用的难点及现有解决方案（黑盒技术与3D视像技术介绍） 国内工厂目前无法跨越的DCS&MDC技术壁垒（影响工业4.0时代推进的主要壁垒） 大数据及云计算技术在智能工厂应用中的重难点解析（结合电信行业的方向性介绍） 第三部分：工业4.0三大技术在数字化工厂中的应用 市场信息与工厂信息交互系统（电器、食品行业案例分享） 设计信息与工厂信息实时交互（服装行业案例分享） 如何在推动生产模式下安排生产计划（工程机械行业案例分享） 如何实现外部与内部物料管理 如何更好的实现拉动系统（汽车行业案例分享） 如何运用于质量系统控制 离散型制造业（汽车行业在线检测与3D视像技术结合案例分享） 流程型制造业（药品行业防错技术与物联网结合案例分享） 项目型制造业（工程机械在线质量追溯与MDC的结合案例分享） 第四部分：数字化工厂总体规划框架 从企业价值流看数字化工厂规划 数字化工厂总体架构与框架图 数字化工厂的三大流—信息流、物流、过程流 三大流的关联性与支持性作用 数字化工厂规划的六大步骤 数字化工厂的重点输入与重要输出 数字化工厂项目团队关键性角色与技术外包 第五部分：数字化工厂信息流规划-MES制造执行系统（含APS） 如何实现从需求到发运的计划实施的业务逻辑（信息流的系统优化加速产品交货期） 总体计划体系的构成 均衡排产体系如何安排主计划、物料、发货、生产计划 影响均衡计划体系的因素 影响企业使用ERP系统安排计划的主要因素与应对措施 APS（MES）系统对计划体系的支持与补充 企业依赖于软件系统安排计划的当前弊端与技术壁垒 视频分享：红领集团的信息化与精益工厂的完美结合 数字化企业、工厂、车间三框架下的IT系统架构 MES制造执行系统在企业级IT架构中的重要位置与作用 MES的功能选择及企业匹配性 MES的软硬件环境准备（国内外相关支持产品介绍） MES的模块功能性介绍（国内优质模块软件介绍） MES的拓展功能及与ERP等系统的对接 MES系统实施阶段的重难点分析 数据价值流MES在企业应用成功的关键 案例分享：某公司的MES系统运用及上线经验教训 第六部分：数字化工厂物流规划 敏捷供应链物流规划 内外部物流规划与计划体系的相辅相成之于敏捷供应链 供应链内外部物流模式与方式介绍 产线拉动与VMI模式的结合 厂内顺序配送与配料超市的运用 短周期按需生产与EMS配料系统 SP物料供应模式及集配中心设计 结算模式转变与商务合作方式的选择 案例介绍上海通用汽车总装的JIT物流模式的不断改进 推荐介绍—信息化、物联网、大数据技术在精益物流中的应用 敏捷物流数字化实现的软硬件技术介绍 RFID数据化的选择（动/静态；二维/三维等） IPC（互联网之眼）技术的运用（3D摄像头;算法/格式等） 智能物流执行单元的业务逻辑 VGA与VGC的不同及优劣势分析 视频技术解析—天猫/京东的数字化物流 第七部分：数字化工厂过程流规划 自働化过程流规划 数字化过程流规划的核心业务逻辑—生产效率（作业效率*设备效率*质量效率） 影响高效工厂生产效率的三大因素及其数字化解决方案 自働化的构成—自动化机器人+防错设计 数字化工厂设备选型要求—元数据采集MDC+生产指令执行 设备自动化业务逻辑基础—24帧标准化作业 自动化防错设计3步法及其设计原理 第二天下午 13:30-16:00（上海通用凯迪拉克工厂） 参观亮点 1 上汽通用智能制造专家全程答惑解疑： 面授释疑，分享凯迪拉克百年创新，品牌铸就之道； 2 超级工厂： 走进凯迪拉克工厂，深入参观学习总装车间的精益物流及车身车间的智能化制造； 3 实感体验： 雨淋测试体验、颠簸测试体验用超过5吨的水量淋90秒检测车辆在暴雨中的性能，水量会是目前最大雨量的4倍； 4 精益智能： 感受柔性、精益与智能化生产线的行业最前沿实践 5 独家分享： 参与规划的专家独家分享工厂智能进阶的过程并解惑产线设计中的小细节大思维 下午 16:00-16:30 （乘车返回）

Jon Liu 顾问资历 高级咨询师、培训师、EMBA 通用汽车全球精益黑带大师、智能工厂实战专家 现任上海临港国际人工智能产业研究院副院长 已在数十家企业内成功策划和推行精益及自动化系统改善活动 曾任职于世界500强GM通用汽车生产运营经理、新产品平台项目总监 曾任职于世界500强汽车零部件公司DELPHI供应商管理亚太区高级顾问 曾负责英国气动公司在华 制造基地的筹建工作并担任工厂总监 分别在美国、日本、韩国、德国等地有过国外培训及项目实施的经历 擅长领域 精于运用精益理念与工具，并将二者有机的融合 ；擅长于企业制造及服务流程的改善和提效，包括从接订单到递交产品或服务的全流程价值分析改进。 曾帮助多个不同行业的企业建立供应商管理系统，在战略供应商合作领域有独特的拓展模式，擅于各种定制化供应商管理体系。 善于在实战中培养企业内部的人才。多年协助企业推行精益改善项目的经验，熟知企业内推行改善的流程和面对的风险，善于通过系统的方法，帮助企业实现绩效的改善，并培养人才，授人以渔，建立企业自己的持续改善体系。

总经理、高管团队、供应链管理系统、生产系统、信息技术部、工程及技术研发（PE、ME）部、品质管理部、财务管理、IT、人力资源系统等部门主管级以上人员。