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走向智能制造--數字化工廠(智能工廠參觀)

走向智能制造--數字化工廠(智能工廠參觀)課程[課程簡介]:在一個“智能、網絡化的世界”里,物聯網和服務網(the Internet of Things and Services)將滲透到所有的關鍵領域。智能電網將能源供應領域、可持續移動通信戰略領域(智能移動、智能物流),以及醫療智能健康領域融合。在整個制造領域中,信息化、自動化、數字化貫穿整個產品生命周期、端到端工程、橫向集成(協調各部門間的關系),成為工業化第四階段的引領者,也即“工業4.0”。 ...

【時間地點】 2020年4月16~17日  上海 | 2020年8月25~26日  上海
【培訓講師】 Jon Liu
【參加對象】 總經理、高管團隊、供應鏈管理系統、生產系統、信息技術部、工程及技術研發(PE、ME)部、品質管理部、財務管理、IT、人力資源系統等部門主管級以上人員
【參加費用】 ¥6980元/人 (含:教材、會務、午餐、茶點、稅費)由于考察需要提前預定,本課程費用只接受課前轉帳支付,謝謝配合。
【會務組織】 森濤培訓網(www.gasshd.live).廣州三策企業管理咨詢有限公司
【咨詢電話】 020-34071250;020-34071978(提前報名可享受更多優惠)
【聯 系 人】 龐先生,鄧小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在線 QQ 】 568499978 培訓課綱 課綱下載    
【溫馨提示】 本課程可引進到企業內部培訓,歡迎來電預約!
培訓關鍵詞:智能制造培訓,數字化培訓,參觀考察培訓

走向智能制造--數字化工廠(智能工廠參觀)(Jon Liu)課程介紹:

課程背景
    工業4.0是全球制造的最高標準!
    在一個“智能、網絡化的世界”里,物聯網和服務網(the Internet of Things and Services)將滲透到所有的關鍵領域。智能電網將能源供應領域、可持續移動通信戰略領域(智能移動、智能物流),以及醫療智能健康領域融合。在整個制造領域中,信息化、自動化、數字化貫穿整個產品生命周期、端到端工程、橫向集成(協調各部門間的關系),成為工業化第四階段的引領者,也即“工業4.0”。
    十五年的互聯網大趨勢,傳播娛樂領域已經收官,零售領域大局已定,金融領域已到中盤,而影響最大、最全面改變人類生活面貌的基礎生產領域,正因為工業4.0的到來,而進入序盤。
    這種裂變,已經在美國、德國出現!這不是簡單的物聯網,不是常見的自動化,不是我們曾經以為的種種模式。在美國,它是工業互聯網——Google不斷將制造業企業收購至麾下,開始進軍機器人領域,研發自動駕駛汽車;Amazon進入手機終端業務,開始實施無人駕駛飛機配送商品……美國互聯網巨頭正在通過大數據、云計算等手段從“信息”領域加速進入“物理”業務領域;在德國,它是工業4.0——用“信息物理系統”升級“智能工廠”中的“生產設備”,生產設備因信息物理系統而獲得智能,使工廠成為一個實現自律分散型系統的“智能工廠”,實現內外服務的網絡化,向著互聯工廠的趨勢發展。
    在工業4.0風靡全球、全球產業結構跌宕巨變的當口,中國又將作何選擇?從習李背書站臺,到工信部抓緊推動“中國制造2025”,中國已不容選擇地躋身這一改革。如果說德國的工業4.0是德國在面對美國信息產業和中國制造成本侵襲下重建產業優勢的戰略選擇,那么“中國制造2025”,則代表了中國在有制造大國向制造強國轉型過程中的頂層設計和路徑選擇。因此,國內企業家們此時必須審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進,緊緊抓住和用好新一輪工業革命的歷史機遇,不能等待、不能觀望、不能懈怠,抓緊時間行動起來。
   這一次,你不容錯過!

課程收益

教學模式:主題分享+參觀考察+案例分析+交流答疑(第一天主題分享+參觀,參觀地點:上海通用汽車凱迪拉克工廠;第二天:主題分享)
 * 了解企業盈利模式轉型的必然性—速度與成本
 * 了解發展智能制造如何實現盈利模式的轉型(規劃層面、應用層面及執行層面)
 * 深入淺出智能化工廠及其三大組成
 * 了解數字化在走向智能制造過程中的實踐性作用
 * 明確數字化企業的三大核心目標及其對企業長期目標的作用
 * 了解工業4.0核心技術對數字化企業的基礎性作用
 * 數字化企業的總體框架及企業各職能數字化運用
 * 了解數字化企業及數字化工廠實現過程中的重難點及其技術障礙
 * 了解標桿行業的數字化工廠模型與行業性分析
 * 了解大數據處理的價值流向與管理精益化的結合性運用
 * 了解工業物聯網技術結合自動化為數字化工廠奠定基礎
 * 學習如何分步驟的推動過程流、信息流、物流三主線的數字化應用
 * 了解相關MES\APS\PLM等信息化軟件系統在數字化工廠中的運用及其業務邏輯

課程大綱

第一天上午 09:00-12:00(主題分享)

第一部分:數字化時代的到來

 ◇ 供給側改革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
 ◇ 工業4.0對數字化工廠實現的重大貢獻
 ◇ 工業時代的變遷(1.0-4.0時代)
 ◇ 工業4.0三大標志性技術--物聯網、云計算、大數據帶來的數字化變革契機
 ◇ 視頻分享與解析:詮釋工業4.0的意義以及自動化的角色定位
 ◇ 我們離數字化還有多遠(中國企業軟硬件的壁壘)
 ◇ 視頻分享與解析:某汽車行業數字化工廠
 ◇ 數字化時代的人力資源結構與模型

第二部分:物聯網成就數字化工廠的數據庫功能
 ◇ 工業物聯網之于數字化工廠--物理信息系統CPS
 ◇ 物理信息系統的功能性介紹(視頻分享)
 ◇ CPS的重大應用--DCS(分布式控制)與MDC(元數據收集)
 ◇ 工業4.0的全球發展狀態--從DCS說到MDC
 ◇ DCS在智能工廠的主要貢獻及現實應用(國內主要工業4.0研究機構的目前選擇)
 ◇ 智能工廠的絕對基礎--MDC(元數據收集)
 ◇ MDC在未來新工廠規劃中的應用以及注意事項(網絡技術的選擇)
 ◇ MDC在舊有設備中應用的難點及現有解決方案(黑盒技術與3D視像技術介紹)
 ◇ 國內工廠目前無法跨越的DCS&MDC技術壁壘(影響工業4.0時代推進的主要壁壘)
 ◇ 大數據及云計算技術在智能工廠應用中的重難點解析(結合電信行業的方向性介紹)

第三部分:工業4.0三大技術在數字化工廠中的應用
 ◇ 市場信息與工廠信息交互系統(電器、食品行業案例分享)
 ◇ 設計信息與工廠信息實時交互(服裝行業案例分享)
 ◇ 如何在推動生產模式下安排生產計劃(工程機械行業案例分享)
 ◇ 如何實現外部與內部物料管理
 ◇ 如何更好的實現拉動系統(汽車行業案例分享)
 ◇ 如何運用于質量系統控制
--離散型制造業(汽車行業在線檢測與3D視像技術結合案例分享)
--流程型制造業(藥品行業防錯技術與物聯網結合案例分享)
--項目型制造業(工程機械在線質量追溯與MDC的結合案例分享)

第四部分:數字化工廠總體規劃框架
 ◇ 從企業價值流看數字化工廠規劃
 ◇ 數字化工廠總體架構與框架圖
 ◇ 數字化工廠的三大流—信息流、物流、過程流
 ◇ 三大流的關聯性與支持性作用
 ◇ 數字化工廠規劃的六大步驟
 ◇ 數字化工廠的重點輸入與重要輸出
 ◇ 數字化工廠項目團隊關鍵性角色與技術外包

第一天下午 13:30-16:00(上海通用凱迪拉克工廠+交流)

參觀亮點
1 上汽通用智能制造專家全程答惑解疑: ➢ 面授釋疑,分享凱迪拉克百年創新,品牌鑄就之道;
2 超級工廠: ➢ 走進凱迪拉克工廠,深入參觀學習總裝車間的精益物流及車身車間的智能化制造;
3 實感體驗: ➢ 雨淋測試體驗、顛簸測試體驗用超過5噸的水量淋90秒檢測車輛在暴雨中的性能,水量會是目前最大雨量的4倍;
4 精益智能: ➢ 感受柔性、精益與智能化生產線的行業最前沿實踐
5 獨家分享: ➢ 參與規劃的專家獨家分享工廠智能進階的過程并解惑產線設計中的小細節大思維

下午 16:00-16:30 (乘車返回)

第二天09:00-16:00(主題分享+交流)

第五部分:數字化工廠信息流規劃---MES制造執行系統(含APS)
 ◇ 如何實現從需求到發運的計劃實施的業務邏輯(信息流的系統優化加速產品交貨期)
 總體計劃體系的構成
 均衡排產體系如何安排主計劃、物料、發貨、生產計劃
 影響均衡計劃體系的因素
 影響企業使用ERP系統安排計劃的主要因素與應對措施
 APS(MES)系統對計劃體系的支持與補充
 企業依賴于軟件系統安排計劃的當前弊端與技術壁壘
視頻分享:紅領集團的信息化與精益工廠的完美結合
 ◇ 數字化企業、工廠、車間三框架下的IT系統架構
 ◇ MES制造執行系統在企業級IT架構中的重要位置與作用
 ◇ MES的功能選擇及企業匹配性
 ◇ MES的軟硬件環境準備(國內外相關支持產品介紹)
 ◇ MES的模塊功能性介紹(國內優質模塊軟件介紹)
 ◇ MES的拓展功能及與ERP等系統的對接
 ◇ MES系統實施階段的重難點分析
 ◇ 數據價值流--MES在企業應用成功的關鍵
案例分享:某公司的MES系統運用及上線經驗教訓

第六部分:數字化工廠物流規劃
 ◇ 敏捷供應鏈物流規劃
 內外部物流規劃與計劃體系的相輔相成之于敏捷供應鏈
 供應鏈內外部物流模式與方式介紹
--產線拉動與VMI模式的結合
--廠內順序配送與配料超市的運用
--短周期按需生產與EMS配料系統
--SP物料供應模式及集配中心設計
--結算模式轉變與商務合作方式的選擇
--案例介紹--上海通用汽車總裝的JIT物流模式的不斷改進
--推薦介紹—信息化、物聯網、大數據技術在精益物流中的應用
 ◇ 敏捷物流數字化實現的軟硬件技術介紹
 RFID數據化的選擇(動/靜態;二維/三維等)
 IPC(互聯網之眼)技術的運用(3D攝像頭;算法/格式等)
 智能物流執行單元的業務邏輯
 VGA與VGC的不同及優劣勢分析
--視頻技術解析—天貓/京東的數字化物流

第七部分:數字化工廠過程流規劃
 ◇ 自働化過程流規劃
 數字化過程流規劃的核心業務邏輯—生產效率(作業效率 * 設備效率 * 質量效率)
 影響高效工廠生產效率的三大因素及其數字化解決方案
 自働化的構成—自動化機器人+防錯設計
 數字化工廠設備選型要求—元數據采集MDC+生產指令執行
 設備自動化業務邏輯基礎—24幀標準化作業
 自動化防錯設計3步法及其設計原理


智能工廠往期培訓回顧
   
 

凱迪拉克往期參訪回顧

講師介紹

Jon Liu 劉江老師
顧問資歷

高級咨詢師、培訓師、EMBA
通用汽車全球精益黑帶大師、智能工廠實戰專家
現任上海臨港國際人工智能產業研究院副院長
已在數十家企業內成功策劃和推行精益及自動化系統改善活動
曾任職于世界500強GM通用汽車生產運營經理、新產品平臺項目總監
曾任職于世界500強汽車零部件公司DELPHI供應商管理亞太區高級顧問
曾負責英國氣動公司在華制造基地的籌建工作并擔任工廠總監
分別在美國、日本、韓國、德國等地有過國外培訓及項目實施的經歷

擅長領域
精于運用精益理念與工具,并將二者有機的融合 ;擅長于企業制造及服務流程的改善和提效,包括從接訂單到遞交產品或服務的全流程價值分析改進。
曾幫助多個不同行業的企業建立供應商管理系統,在戰略供應商合作領域有獨特的拓展模式,擅于各種定制化供應商管理體系。
善于在實戰中培養企業內部的人才。多年協助企業推行精益改善項目的經驗,熟知企業內推行改善的流程和面對的風險,善于通過系統的方法,幫助企業實現績效的改善,并培養人才,授人以漁,建立企業自己的持續改善體系。

實戰績效
在東風本田公司負責工廠高效生產項目,成功在生產區域完成功能性5S規劃與現場物流精益規劃,并改進及完善了設備效率提升(TPM)體系,現場節約面積500多平米,并通過SMED實現換型時間下降50%,人均單位面積產出提升40%以上。
統籌并負責建立上汽乗用車供應商績效指標體系,設計包括技術中心、物流、采購、質量等四部門對供應商的績效考核指標、權重、數據獲取方式、考核辦法與獎懲制度等整套體系及標準化控制流程與文件,并完成積分軟件化功能,減輕工作負荷。
在西門子集團下屬機械加工企業推廣精益生產系統優化項目,完善并規劃生產計劃體系、完成鑄造生產線的改造及全工藝產線平衡,實現庫存降低50%以上、人均效率提升45%的目標。
全面負責蒂森克努伯電梯中山公司的精益生產咨詢項目,成功幫助其構建精益生產體系,直接降低在線庫存60%以上,生產線效率提升超30%,縮短制造周期近70%(整個項目結合了供應商拉動系統、內部零件流拉動、智能排產、生產線平衡、設備效率實時監控等 )
曾經與系統服務商軟通動力合作幫助武漢神龍汽車建立零件流信息管理系統(涵蓋整個供應鏈的物流與計劃流體系及智能物流配送系統)
在科洛普推行拉動生產項目,庫存金額降低30%同時節約場地三分之一布局新產線。
在福斯潤滑油推行快速換模換線項目,將產品的轉換時間從60分鐘降低到25分鐘
在萬向公司推行質量持續項目,幫助其構建和完善質量流程控制體系,通過導入防錯系統8個月內將FPY從78%提高至95%以上,降低質量成本近15個百分點。

培訓課程
熟練掌握精益管理和供應商管理全系列的課程,以及精益銷售,服務流程改善等。
精益生產方面包括:精益導入,中國制造遇上工業4.0--智能工廠,VSM價值流分析,精益物流與計劃控制,快速換型,防錯技術等;
供應商管理與質量管理方面包括:TQM、供應商管理系統,五大工具類,質量問題匯報及解決思路等;
項目管理類:項目決策管理、信息化實施項目管理、精益工廠項目管理。

曾培訓過的代表性客戶
汽車及零部件:聯合電子,天合汽車,東風本田、江淮汽車、伊頓動力、小糸車燈,萊尼線束、福耀玻璃、福斯潤滑油、海拉汽車電子、寶馬汽車、萬向集團等。
電子電器行業:松下環境系統、諾基亞、美的、鎮江阿雷蒙、聯想集團、臺松電子,格力電器、惠亞電子、摩托羅拉、海康威視、人民電氣集團等
機械制造業:蒂森克努伯電梯、西門子、中鐵建、東方電氣、中材風力、康士伯船舶、維用精密鑄造、海太精密儀器等。
其他:PPG、殼牌、耐克、安踏、伊利集團、瑪氏食品、卡夫、探路者戶外服飾、永樂普利茅斯、南方電網、諾和諾德制藥、雪佛龍、飛鶴乳業等。


培訓課綱 課綱下載


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