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智能制造轉型培訓

課程背景：
為貫徹落實國家大數據發(fā)展戰(zhàn)略，促進工業(yè)數字化轉型，激發(fā)工業(yè)數據資源要素潛力
，加快工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展，2020年5月，工業(yè)和信息化部發(fā)布了《關于工業(yè)大數據發(fā)展
的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），提出促進工業(yè)數據匯聚共享、融合創(chuàng)新，提升數
據治理能力，加強數據安全管理，著力打造資源富集、應用繁榮、產業(yè)進步、治理有序
的工業(yè)大數據生態(tài)體系。并提出“到2025年，工業(yè)大數據資源體系、融合體系、產業(yè)體系
和治理體系基本建成，形成從數據集聚共享、數據技術產品、數據融合應用到數據治理
的閉環(huán)發(fā)展格局，工業(yè)大數據價值潛力大幅激發(fā)，成為支持工業(yè)高質量發(fā)展的關鍵要素
和創(chuàng)新引擎。”的明確目標。
工業(yè)大數據是指在工業(yè)領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、
計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、
報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產生的各類數據、工業(yè)互聯(lián)網平臺
中的數據及相關技術和應用的總稱，與工業(yè)互聯(lián)網體系相伴而生。隨著互聯(lián)網與工業(yè)融
合創(chuàng)新，智能制造的時代到來，工業(yè)大數據技術及應用將成為未來提升制造業(yè)生產力、
競爭力、創(chuàng)新能力的關鍵要素，驅動生產過程智能化、產品智能化和創(chuàng)新、新業(yè)態(tài)新模
式智能化、管理智能化、服務智能化，是支撐制造業(yè)智能化轉型和構建開放、共享、協(xié)
作的智能制造產業(yè)生態(tài)的重要基礎，對智能制造戰(zhàn)略有十分重要的推動意義。
本課程從智能制造視角出發(fā)，按照產業(yè)到企業(yè)、模式到應用、整體到局部、宏觀到微
觀的思路，摒棄社會上流行的各類帶有商業(yè)引導目的的內容，通過大量豐富案例作證，
并在課堂上用行動學習等方式，讓學員掌握從工業(yè)互聯(lián)網到工業(yè)大數據的模式、原理、
應用及價值實現(xiàn)方法，能夠初步掌握工業(yè)大數據在智能制造框架內的應用體系，對非專
業(yè)技術人員，能夠聽得明、學得會、用得好。作為智能制造技術體系的重要組成部分，
為進一步深度研究企業(yè)數字化轉型打下堅實在基礎。本課程對制造業(yè)中小企業(yè)家轉型思
考有著重要意義，本課程也可作為提升企業(yè)家數字化生存能力素質的重要組成部分。

課程收益：
● 掌握智能制造基本邏輯、框架和核心技術體系；
● 熟悉各國對智能制造領域的戰(zhàn)略與發(fā)展趨勢；
● 掌握工業(yè)大數據與智能制造其他模塊的關系；
● 掌握工業(yè)大數據的治理與管理的方法與策略；
● 熟悉工業(yè)互聯(lián)網、智慧工廠體系；
● 熟悉工業(yè)大數據的技術體系與各類數據平臺邏輯；
● 熟悉制造業(yè)企業(yè)數據化轉型的核心方向與邏輯；
● 掌握基于大數據在業(yè)務領域的創(chuàng)新變革之法；
● 深入熟悉掌握工業(yè)大數據在智能制造各相關領域創(chuàng)新場景。

課程對象：
● 企業(yè)高級管理人員，總經理、總工程師、副總經理等；
● 渴望掌握新興技術價值落地的企業(yè)中層以上管理人員及工程師；
● 高校MBA、EMBA、DBA專業(yè)研究生；
● 地方政府中、高級管理干部及相關領域公務員；
● 國家“十四五”規(guī)劃中智能制造及戰(zhàn)略新興產業(yè)中相關人士。

課程大綱
第一講：從工業(yè)革命到智能制造
一、工業(yè)革命的演變與發(fā)展趨勢
1. 四次工業(yè)革命的演變
2. 世界各國對推動本國第四次工業(yè)革命的技術路線與戰(zhàn)略
3. 中國制造業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
4. 中國制造2025
5. 我國智能制造的發(fā)展規(guī)劃
案例分析：“從制造大國到制造強國之路”
二、制造業(yè)智能化轉型的趨勢
1. 萬物互聯(lián)
2. 數據驅動
3. 軟件定義
4. 平臺支撐
5. 組織重構
案例分析：全球*制造企業(yè)的轉型之路
三、智能制造核心技術體系
1. CPS
2. 工業(yè)互聯(lián)網
3. 工業(yè)大數據
4. 智能裝備、智能生產線到智慧工廠
5. 工業(yè)機器人
研討：（GP）請各組舉例你所在企業(yè)又已經上馬的數字化或智能化項目、設施
第二講：工業(yè)互聯(lián)網與工業(yè)互聯(lián)網平臺
一、工業(yè)互聯(lián)網
1. 互聯(lián)網、產業(yè)互聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網的聯(lián)系與區(qū)別
2. 制造業(yè)與互聯(lián)網融合的基本邏輯
3. 我國工業(yè)互聯(lián)網相關戰(zhàn)略部署與政策
4. “新四基”與兩化融合
案例分析：工業(yè)互聯(lián)網賦能“中國制造”轉型升級
二、工業(yè)互聯(lián)網平臺
1. 工業(yè)互聯(lián)網平臺的產業(yè)生態(tài)
2. 工業(yè)互聯(lián)網平臺技術架構與工業(yè)大數據
3. 工業(yè)APP與生態(tài)
4. 工業(yè)互聯(lián)網平臺的商業(yè)模式創(chuàng)新
案例分析：基于工業(yè)互聯(lián)網平臺的六種商業(yè)模式
5. 工業(yè)互聯(lián)網平臺與平臺經濟在企業(yè)數字化轉型中的啟示
第三講：從大數據到工業(yè)大數據
一、從互聯(lián)網到大數據時代的演變過程
1. 從互聯(lián)網、Web2.0、移動互聯(lián)網看人類在線化過程
2. 人類在線化過程與行為數據的關系
案例分析：以商業(yè)購物場景為例，分析人類活動的在線變化及其產生的行為數據
小組研討：(GP)分組設計其他場景,延伸到物聯(lián)傳感網
3. 大數據的來源與全球數增長情況分析
4. 數據計量單位的換算
5. 5G的戰(zhàn)略地位與價值
6. 大數據的兩個重要特征
二、國際與國內對大數據的認識與現(xiàn)狀
1. 全球對大數據的認知與共識
2. 中國：大數據上升到國家戰(zhàn)略
3. 數據資產化的6種主要業(yè)務模式
小組研討：(GP)找出我們生活中常見的大數據業(yè)務
三、大數據的科學本質
1. 大數據的三種定義與含義辨析
2. 大數據的4V特征
3. 大數據VS小數據
小組研討：(GP)大數據中的大與小的哲學邏輯，分組答題，老師點評
四、工業(yè)大數據相關概念
1. 工業(yè)大數據的界定
2. 工業(yè)大數據基本特征
3. 工業(yè)大數據與大數據技術
案例分析：商務大數據與工業(yè)大數據的差異
4. 工業(yè)大數據應用領域
案例分析：工業(yè)大數據在工業(yè)設計、產品設計、產品需求分析預測、供應鏈優(yōu)化等領域
的應用
5. 我國工業(yè)大數據現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
6. 工業(yè)大數據標準體系
案例分析：解讀“工業(yè)大數據標準白皮書”
五、工業(yè)大數據基本數據交換與服務
1. 數據交換與服務技術演進
2. 工業(yè)企業(yè)數據交換與服務標準
第四講：工業(yè)企業(yè)大數據治理
一、數據治理相關概念與分類
1. 數據治理
2. 數據的分類
3. 數據治理的頂層架構
4. 數據治理的核心內部
二、數據治理的標準與框架
1. 數據治理國際標準
2. 中國數據治理標準與模型
案例分析：數據治理體系比較研究
三、數據治理的挑戰(zhàn)與趨勢
1. 工業(yè)企業(yè)數據治理面臨的挑戰(zhàn)
2. 數據治理體系的演變與發(fā)展
3. 數據穩(wěn)私與保護
案例分析：解讀《數據安全法》
4. 區(qū)塊鏈技術與數據共享
5. 數據文化與倫理道德
案例分析：企業(yè)不重視數據治理埋下的“禍根”
第五講：數據資產化過程：數據戰(zhàn)略到數據管理
一、數據戰(zhàn)略
1. 數據戰(zhàn)略的內涵：企業(yè)戰(zhàn)略的新成員
2. 如何做數據戰(zhàn)略規(guī)劃
3. 數據戰(zhàn)略的實施
案例分析：讓你擁有的數據成為你的資產，并通過數據資產增值實現(xiàn)企業(yè)轉型
二、主數據管理
1. 主數據與主數據管理的內涵
2. 企業(yè)常見的主數據分類
3. 主數據應用管理
4. 主數據的全生命周期管理
三、元數據管理
1. 元數據定義
2. 元數據分類
3. 元數據的核心能力與價值
四、時序數據管理
1. 時序數據的內涵
2. 時序數據的特點
3. 時序數據的應用
五、數據質量與安全
1. 數據質量
2. 數據質量管理流程與質量評估
3. 數據安全體系與框架
4. 數據安全風險與評估
5. 數據安全管理與審計
六、數據指標管理與數據管理成熟度評估
1. 數據指標
2. 數據質量管理
研討：討論以資產增值為核心的數據經營邏輯
第六講：從數據中臺到企業(yè)數字化轉型
一、數據中臺概述
1. 從數據管理平臺到數據中臺
2. 數據中臺基本架構邏輯
3. 基于數據中臺的數據流技術體系
3. 數據中臺的核心五要素
4. 數據中臺的建設與實施
5. 運營數據中臺的問題與誤區(qū)
案例分析：那些在推崇“數據中臺”概念的企業(yè)賦能邏輯
二、工業(yè)大數據平臺與數據挖掘
1. 通用大數據平臺架構
2. 行業(yè)大數據平臺
3. 向數據要效益
三、數字化賦能論
1. 企業(yè)戰(zhàn)略轉型與數字化賦能
2. 企業(yè)數字化賦能問題
3. 企業(yè)數字化轉型賦能問題
4. 平臺化戰(zhàn)略轉型的幾個關鍵問題
四、企業(yè)數字化轉型的戰(zhàn)略選擇
1. 什么是產業(yè)數字化、數字產業(yè)化
2. 企業(yè)數字化轉型與企業(yè)數字化的定位
3. 企業(yè)數字化轉型的前提條件
4. 企業(yè)數字化轉型規(guī)劃
5. 企業(yè)數字化轉型的路徑與方法
五、基于大數據價值實現(xiàn)的方法論
1. 大數據頂層設計邏輯與方法
2. 基于大數據的商業(yè)/產業(yè)模式規(guī)劃
3. 大數據應用場景規(guī)劃與設計
4. 大數據業(yè)務規(guī)劃與管理
5. 大數據技術架構體系
6．大數據運營模式
小組研討：以某制造企業(yè)為原型，逐步分解工業(yè)大數據在企業(yè)全流程環(huán)節(jié)的應用價值與
要點。

智能制造轉型培訓