• 數字化時代的到來—制造業盈利模式的必然轉型

• 智能制造如何幫助制造業實現盈利模式轉型（規劃層面、應用層面及執行層面）

• 深入淺出數字化工廠及其三大組成（數據化、信息化、可視化）

• 了解數據在數字化工廠運營中的絕對核心作用

• 數據價值流—數據驅動生產運營過程增值

• 解析制造業運營數據治理體系與構成

• 了解制造業運營數據的分類與業務分析運行模塊組合

• 大數據平臺--數據的選擇、獲取、轉換、存儲、流通等

• 大數據分析—數據的挖掘、應用、計算、深度學習等

• 解析標桿行業的數字化工廠數據管理模型

• 了解制造業運營指標體系與數據化管理的系統集成

• 了解物聯網技術在制造業數據化中的核心應用

• 學習數字化、數據化在制造業運營管理中的應用與案例

（涵蓋市場、產品設計、工藝、制造、質量、物流等）

第一部分：數據化時代的到來

• 數字化與人工智能技術應對企業盈利模式轉型

• 智能制造的“智”與“能”解析

• 走向智能制造的三大支柱

• 重點解析核心支柱——數字化運營

• 數字化工廠的系統框架與三大目標（數據化、信息化、可視化）

• 工業4.0核心技術——物聯網、云計算、大數據帶來的數據化變革契機

• 數據化的實現——大數據中心基建、大數據分析與工業云

• 視頻分享與解析：詮釋CPS物理信息系統如何實現制造業數據化

• 我們離數據化/數字化還有多遠(中國制造業軟硬件的壁壘）

• 視頻分享與解析：某汽車行業智能化工廠的數據價值流

第二部分：制造業數據化管理體系總體設計與人才規劃

• 從企業價值流看制造業數字化工廠

• 數字化工廠總體架構與框架圖

• 數字化企業數據化規劃的兩大核心方向—縮短制造周期與設計制造質量

• 數據化規劃與實施的全景路徑圖

• 數據化管理體系的框架與模塊化構成

• 案例分享：美的集團的數據化總體規劃設計與實施

• 案例分享：工程師老張等到了他的職場春天

• 論點碰撞：數字化淘汰了人還是人選擇了數字化

• 延伸式討論：必然淘汰的崗位與必須升級的知識

• 數字化時代人才發展的三大方向

• 案例分享：虎牌電器數字化人才培養規劃

第三部分：制造業大數據分析的實現

• 沒有無用的數據—制造業數據的分類與交叉應用

• 制造業運營指標分解與數據管理體系的關聯性集成

  - 案例分享：某外資PCB頭部企業的數據分類與應用路徑

• 數據價值流—數據增值路徑圖

• 數據的獲取—可直采與不可直采

  - 解決方案介紹：CPS/IPC/RFID/光信號等

• 大數據平臺—數據的格式轉換、存儲、搜索、調度、揀選等

• 大數據分析—數據的挖掘、運算、深度學習、流任務處理等

 - 案例分享與解析：某國有企業生產運營系統數據治理體系的實現過程

第四部分：大數據分析在制造業職能模塊中的應用

• 數據化在信息流改進中的應用

• 市場信息與工廠生產信息交互系統

（電器、食品行業案例分享）

• 市場信息與產品、工藝設計實時交互

- 視頻分享：紅領的數字化實現個性化定制

• 數據化在智能物流改進中的運用

• 工廠內外部敏捷物流系統

• 頻分享：中達電子的物料數據化—入庫、質檢、上架、揀貨、配送等

        ——通用汽車的AGC物流數據中心

        ——EDI數據化交互平臺—縮短供應鏈交付周期

• 數據化在自動化過程流改進中的運用

• 如何運用于質量系統控制

• 視頻分享：博世的數據化實現全流程快速質量問題解決

   ——工裝模具數據化在工藝虛擬仿真中的應用

   ——視像技術推動數據化在質量預防與檢測中的運用

• 快速的設備維護保養與維修

      案例分享：西門子的設備云平臺

第五部分：引導式工作坊

• 討論主題：1、本崗位數據化暢想—如何通過數據化/智能化實現工作的高效且輕松。

         2、本職能部門最需要的數據及數據相關應用

         3、實現本企業數據化管理體系的三個最大障礙與三大必需支持

• 分組輸出：現場工作模擬/A0紙板書/小組代表講解與答疑

• 應用性咨詢：如有進行中的項目，可提前準備，講師主導討論出解決方案