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企業數字能力課程

【課程背景】
工業制造業是社會經濟發展的基礎和支柱產業，各國政府也非常重視和支持工業制造業的創新和發展。
為了在全球競爭中處于領先地位，各國都制定了工業發展戰略。美國提出發揮互聯網和創新優勢的“工業互聯網”戰略，德國提出自下而上、非常務實的“工業4.0”戰略，中國則提出“智能制造2025”的發展戰略。
我國工業經歷了兩化融合的長期轉型過程，目前工業制造業數字化轉型成為國家和企業工作的重點，如何通過轉型升級，實現從工業1.0到4.0的演進，是一項非常具有挑戰性，但是非常有意義的工作。
本課程沿著數字能力從標準化、信息化、數據化、智能化、個性化的五步進階路徑的總體思路，從戰略、架構、流程、組織、技術等多個維度，給出工業制造業數字化轉型的方法、路徑和策略。
具體來看，工業制造業數字化轉型需要自下而上改造，并且自上而下總體規劃布局，然后將兩者有機地結合起來。
自下而上就是從工廠車間起步，首先利用物聯網（IoT）技術，實現終端設備的“聾啞傻”改造，讓設備能夠介入企業數字孿生體的感知層。
自下而上就是要從全局角度，將戰略規劃、系統架構、流程場景等方面整體設計，實現戰略層、業務層、技術支撐層的充分打通，實現從策劃、設計、試驗、批產、維修保養、回收的產品全生命周期管理，讓業務需求單自動轉化為執行層的一個個工單，在質量保證體系的監管下，實現質量、效率、成本的最優，滿足個性化、定制化的生產需求。
本課程總體上沿著認知思維、規劃架構、精益實施、數智化升級的知識脈絡學習。首先讓學員理解數字化轉型的重要性、必要性和迫切性，數字化轉型的范圍、目標等，然后，從規劃架構的全局角度，講述從戰略到業務再到技術的映射方法。
接著，講述按照“規劃、建設、運維、運營”一體化的思路，如何一步步將規劃架構層面的目標藍圖，轉化為項目層面的需求點和功能點，以精益迭代的方式，“小步快跑”，以最快的速度和最小的風險驗證成果，然后不斷迭代升級。
 最后，講述企業如何構建數據治理體系和數據倉庫，為生產經營提供多維統計分析結果和決策支持，以及參考賽博物理系統智能成熟度模型，實現智能化升級，進一步提升智能化的水平。

【課程收益】
深刻理解數字化轉型的本質內涵；
深刻理解數字化轉型的價值意義；
深刻理解數字能力進階五化路徑；
具備數字化轉型總體方案設計能力。

【課程特色】
邏輯清晰，從低階到高階，循序漸進；案例與場景式教學

【課程對象】
企業家、中高層管理人員、數字化轉型戰略領導者/推動者

【課程大綱】
一、換道超車——數字化轉型的思維變革
1、 什么是數字化轉型？本質和內涵
從新概念角度認識數字化
從設備角度認識數字化
從管理角度認識數字化
2、 為什么數字化轉型？價值和意義
傳統零售店要不要數字化轉型？
零售業數字化轉型帶來哪些變化？
企業數字化轉型的4個動因
視頻：解碼十年
3、 企業數字化轉型動因深入探究
人類歷史上三次經濟模式的升級
人類歷史上的四次工業革命
三體智能模型
新一代信息技術賦能生產經營

二、智領未來——企業數字化轉型方法與路徑
1、 數字化轉型方法總說與標準化
數字能力提升五步法的內涵
秦始皇統一六國的秘密
標準化的價值和作用
2、 數字能力提升第二步：信息化
不同載體的信息化發展歷程
某央企集團公司IT集中化案例
數字化流程三觀體系
數字化流程四化路徑
數字化流程三可目標
3、 制造企業數字化轉型總體思路
德國工業4.0的“金字塔”
中德兩國制造業優劣勢對比
工業互聯網的特殊性
工業互聯網平臺功能架構
數字化轉型技術體系（IT、CT、OT、DT）
4、 數字化車間整體架構設計方案
超大規模和綠色節能的云數據中心
數字化車間整體架構
數字化車間布局
數字化智能廠房設計
基礎設施建設——設備聯網（AIOT）
基礎設施建設——通信網絡（CT）
基礎設施建設——智能生產線
數字化轉型工作推進五步法
案例：華為、如家、秦國、某生物制藥集團、中國聯通集團等

三、行勝于言——某工業制造企業數字化轉型方案建議
1、 IT對業務的支撐與一體化管理
IT滿足業務發展的五高目標
規建維營一體化閉環管理思維
2、 工業應用軟件建設與實施方案
工業制造企業運營總體模型
模型驅動的產品生命周期管理
ERP系統總流程
MES系統總體集成架構
MES系統功能架構
提升業務靈活性的云化架構
企業混合云總體規劃思路
企業混合云總體演進路線
案例：阿里巴巴、中國聯通、波音等

四、雙輪驅動——數智化決策與行業趨勢前瞻
1、 數字能力提升第三步：數據化
工業大數據應用架構模型
數據基礎設施建設——車間數據分類
數據基礎設施建設——數據采集方式
生產數據采集方案——面臨的挑戰
生產數據采集方案——數據采集系統架構
生產數據采集方案——數據采集的管理辦法
生產數據采集方案——數據系統對接與應用
2、 數字能力提升第四步：智能化
CPS（賽博物理系統）能力成熟度評價
機器學習與人類學習的區別
機器學習三類——有監督、無監督、強化學習
人工智能機器學習五步法
3、 數字化轉型總體布局建議
數據、人才等成為組織核心戰略資產
互聯網從Web1.0到Web3.0進化的本質
某工業集團數字化轉型總體布局建議
案例：定單分揀、房價預測、特斯拉等

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