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工业4.0打造智能厂     2507 次浏览    1337 次 
 
专家讲师:辛老师,企业信息化;工厂数字专家;高德拉特组织认证TOC应用专家;管理学硕士;工学学士、Celemi认证讲师
时间地点:北京、上海、深圳根据报名开班
课程费用:5000元/人
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册
 
课程背景:
工业4.0是什么?
工业4.0是德国政府《2020年高技术战略》十大项目之一,其目的是为了提 高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。目前,该战略现已成为德国的国家战略。
为什么要推动工业4.0?
信息技术推进的制造业正在以飞快的速度走进智能化。每一个行业的业态都将发生巨变。低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升人类的生活幸福指数。
物联网技术的使用让万物有了智能化的基础,PLM,ERP,MES,SCM以及CAX等软件的应用使得社会化,协同化产品设计、制造、销售和服务成为触手可及的愿景。 智能化、社会化、可持续化的生产大幅降低生产成本,提升运营效率,同时确保高品质的产品和服务,以及员工更高的工作幸福指数。
为了在世界制造业中建立竞争优势,习近平,李克强在访问德国时大力推进两国企业在制造业创新方面的合作。并在近期将推出中国版《制造业2025规划》并计划30年成为世界制造强国。
目前国内外大量的企业都在快速布局工业4.0,快速卡位。
您和您的企业是否已经准备好了,行动起来了吗?
 
培训收益:
  • 了解工业4.0是什么,为什么,如何做;
  • 理解工业4.0时代智能工厂对基础管理的要求——精益化,数字化,集成化;
  • 工业4.0时代,如何融合产品管理体系,制造系统和业务系统,构建大规模定制业务模式;
  • 通过学习,在公司信息化过程中能够从智能工厂的长远规划出发,循序渐进,不走弯路的通向工业4.0
培训对象:总经理、厂长、运营总监、生产经理、供应链经理等相关部门负责人
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
培训内容: 2天
工业4.0的来世今生
  1. 工业4.0的定义
    –工业革命断代史:工业1.0,工业2.0,工业3.0和工业4.0
    –工业4.0 的来源
  2. 德国的国家工业4.0战略
    –工业4.0的技术背景
    –工业4.0的社会经济背景
  3. 信息物理融合系统和物联网IOTS
  4. 工业4.0带来的挑战
    –全新的技术带来全新的商业模式和公司战略——案例和趋势分析
    –组织层层级分明,职能割裂的传统企业将消失
    –跨学科多维度的模型和工具将大行其道
    –业务和产品复杂大幅提升,用简单的方式管理越来越多的复杂性
一个整合所有系统的系统——拆掉篱笆,打造平台
  1. 生产和产品研发的数字化,模型化,参数化PLM和SLM
  2. 为强大的信息孤岛PLM,MES,SCM,ERP构建桥梁
  3. 订单管理系统——ERP,CRM
  4. 生产技术工程系统——CAX,SIMULATION整合各个工程学科
  5. 通过标准化,开放式的的语义网到达数据一致性
  6. 供应链计划,生产计划和采购计划,APS是一个关键的神经中枢。如何协同工厂的各种资源: 人,物料,设备,工装工具。
  7. PDC,让您时刻掌控现场。PDC的N种模式。
  8. MDC,无人干预的数据采集,防错,防呆。MDC的N钟方案,及对比。
  9. 信息物理系统(Cyber-Physical System)如何让工厂智能化。
工业4.0时代的工厂设计
  1. 从无到有,一个智能工厂的设计
  2. 从市场需求开始规划产品和产能
  3. 从生产技术工艺,和精益生产的思想设计工厂布局和信息流,物流。
  4. 集约化的基础设施
物理信息系统——工业4.0的基础
  1. 从嵌入式系统到物理信息融合系统
  2. 智能化产品和智能化设备
  3. 智能化物流系统
  4. 敏感元件,通讯协议和技术标准
  5. 机器与机器联网
  6. 物联网,RFID和万物互联
5大技术创新和技术融合带来的新平台
  1. 移动计算带来革命性人机交互
  2. 社会化媒体改变信息收集,处理带来创新的水平化的工作模式
  3. 物联网使得万物有灵
  4. 大数据使的无处不在的数据让世界开始说话
  5. 大计算——分析,优化/预测,让我们有了简单地处理巨大的复杂性的能力
  6. 五项技术的融合带来智能化
灵活和高度创新的产品设计,制造,销售和售后流程
  1. 语义网,PLM,SCM, QMS, ERP等系统沟通的桥梁
  2. 工程伙伴协同网络的机制和标准
  3. 专业化,开放式工程工具
  4. 有预制、参数化的设计模块让客户参与设计
  5. 案例介绍ENTIME
智能工厂核心——分析和优化——智能化的核心(大数据和大计算,APS )
  1. 从大数据大大计算
    –数据到信息,到知识,到智能,应用于决策支持,收获卓越业绩
    –高级计划排产APS——依据战略优化整条供应链
    –APS的原理,机制和实践
制造业工业4.0路线图
  1. 通过智能互联构建智能工厂
    –监控——通过MES系统以及底层的敏感元件实施监控生产状态
    –互联——透过内嵌系统实现设备和设备,产品和设备,机联网实现分布式控制
    –优化——通过供应链和高级计划排程系统,以及相关大计算技术实现智能优化
  2. 智能制造体系构建
    –产品设计参数化模块化
    –PDM规划
    –生产工程标准化参数化
  3. 社会化生产
    –SCM规划
    –供应商设计协同
    –订单协同
    –作业协同
  4. 大规模定制化业务模式转型
    –客户参与设计
    –客户社区构建
    –客户行为大数据分析
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