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      2024-01-21 11:08:20       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    課程背景:

    鋼鐵產業是制造業的基礎,被譽為工業的糧食。“十四五”時期是我國鋼鐵工業實現高質量發展的關鍵期,但從目前來看,仍然存在產能過剩較為嚴重、高端制造能力發展滯后、安全環保水平有待提升等問題。未來在能源消費強度和總量雙控、碳交易成本壓力下,鋼鐵行業迫切需要加快轉型升級和提質增效步伐,實現數字化、智能化、低碳綠色發展。

    從實際情況來看,目前我國鋼鐵行業數字化轉型仍處于初期發展階段。有關數據顯示,2020年我國鋼鐵行業的企業數字化率為30%,與非制造業行業仍有較大差距,數字化轉型需求迫切。2021年11月,工信部在《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》中表示,對于鋼鐵行業,要聚焦設備維護低效化、生產過程黑箱化、下游需求碎片化、環保壓力加劇化等痛點,以工藝優化為切入點,加速向設備運維智能化、生產工藝透明化、供應鏈協同全局化、環保管理清潔化等方向數字化轉型。2022年2月,工信部等三部門發布《關于促進鋼鐵工業高質量發展的指導意見》,明確提出到2025年,鋼鐵行業研發投入強度力爭達到1.5%,關鍵工序數控化率達到80%左右,生產設備數字化率達到55%,打造30家以上智能工廠。

    鋼鐵行業與工業互聯網融合創新發展的總體思路,是要圍繞生產制造、企業運營及產業協同不同層面以數據驅動實現價值提升的關鍵需求,將物聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術與鋼鐵行業設計、生產、管理、服務各環節業務場景深度融合,通過網絡、平臺、安全系統的建設,全面打通設備資產、生產系統、管理系統和供應鏈條,形成更強的數據采集、集成管理、建模分析和智能決策能力,支撐實現以數據為核心驅動的新型生產運營方式、資源組織方式、服務模式與商業模式,推動整個行業轉型升級與高質量發展。

    伴隨國家一系列政策支持的出臺,鋼鐵行業數字化轉型如火如荼開展的同時,鋼鐵行業數字化人才緊缺,鋼鐵行業從業人員數字化素質有待提高,其中關于鋼鐵行業工業互聯網、智能制造及數字化領域尤為突出。

    本課程從鋼鐵行業數字化轉型與智能制造視角出發,按照產業到企業、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,讓學員掌握從工業革命到智能制造、最新工業互聯網架構到鋼鐵行業5G+工業互聯網融合架構,再到鋼鐵工業大數據的模式、原理、應用及價值實現方法。本課程內容針對非專業技術人員設計,能夠聽得明、學得會、用得好。作為鋼鐵企業數字化轉型技術應用體系的重要組成部分,為進一步深度研究企業數字化轉型打下堅實在基礎。本課程對鋼鐵行業產業鏈中的配套企業數字化轉型有著重要意義,本課程也可作為提升制造業中高層管理人員數字化能力素質的重要組成部分。

    課程收益:

    ● 掌握智能制造的基本邏輯與框架;

    ● 熟悉各國特別是中國對智能制造領域的戰略與發展趨勢;

    ● 掌握從國家層面到鋼鐵行業數字化轉型的趨勢;

    ● 掌握工業互聯網架構的原理;鋼鐵企業數字化轉型的核心抓手;

    ● 掌握鋼鐵行業工業互聯網融合架構的基本原理與應用場景;

    ● 熟悉鋼鐵行業智慧工廠體系;

    ● 基于鋼鐵行工業互聯網及工業大數據應用場景,熟悉鋼鐵行業全要素深層次數字化,人機料法環的數字化表達,透明生產過程管控體系;

    ● 基于鋼鐵行工業互聯網及工業大數據應用場景,熟悉鋼鐵行業跨產線、跨單元、跨企業實現生產大數據的流動、匯集、共享和應用,熟悉智能化技術的落地;

    ● 基于鋼鐵行工業互聯網及工業大數據應用場景,熟悉鋼鐵行業扁平化、精益化管理模式的變革思路;

    ● 基于鋼鐵行工業互聯網及工業大數據應用場景,熟悉鋼鐵行業產業鏈協同,形成公共服務平臺,集成創新應用,推動商業模式創新,實現服務價值鏈延伸的途徑。

    ● 熟悉工業大數據的技術體系與各類數據平臺邏輯;

    ● 熟悉制造業企業數據化轉型的核心方向與邏輯;

    ● 通過案例實踐深入了解掌握基于數據要素在業務領域的創新變革之法。

    ● 通過案例實踐深入熟悉掌握工業互聯網、工業大數據在智能制造各相關領域創新場景。

    課程時間:4天,6小時/天 (7天學習訓練營)

    課程對象:

    ● 企業高級管理人員,總經、總工程師、副總經理等;

    ● 企業中層以上管理人員及工程師及后備骨干;

    ● 高校MBA、EMBA、DBA相關專業研究生;

    ● 地方政府中相關領域高級管理干部及相關領域公務員;

    課程方式:理論+案例+行動學習

    課程風格:

    源于實戰:以客戶需求驅動的咨詢引導型培訓,以最前沿科技和典型案例演練啟迪學員;

    邏輯性強:理論、實踐、研究成果高度結合,用通俗易懂的語言使各類學員聽懂并掌握;

    深入淺出:現場教學既幽默風趣又富有哲理,結合研究成果和實踐經驗進行現身說法;

    價值度高:課程內容經過市場實戰打磨,使學員由外行變成內行的知識利器;

    方法論新:經過專門面向非專業人士設計,專業知識+刻意練習+行動學習+問題改善工作坊,對不同學員的訴求一律耐心互動,并能夠為大客戶實現授課與顧問、工程服務相結合。

    團隊建設:組名,組長,組訓(采取積分制機制,組與組PK競爭)

    課程大綱

    第一講:從工業革命到智能制造

    一、工業革命的演變與發展趨勢

    1. 四次工業革命的演變

    2. 世界各國對推動本國第四次工業革命的技術路線與戰略

    3. 中國制造業現狀與發展趨勢

    4. 中國制造2025

    5. 我國智能制造的發展規劃

    案例解析:“國家智能制造標準體系建設指南(2021版)”,某鋼鐵企業智能制造案例

    二、智能制造核心技術體系

    1. 智能制造系統架構詳解

    2. 智能制造標準體系結構

    3. 制造制造系統之智能工廠

    4. 制造制造系統之智能裝備

    5. 智能制造能力成熟度模型

    研討分析:“十四五”原材料工業發展規劃中有關鋼鐵行業在智能制造、數字化轉型、工業互聯網等目標的研討與分析

    第二講:數字經濟與數字化之勢

    一、尋找VUCA時代的確定性啟示

    1. 應對VUCA時代的唯一正確方法是什么

    2. 人類四次紀元告訴你一個規律

    3. 重新審視四次工業革命的啟示

    4. 從中國社會30年變遷中看到的勢

    5.經濟下半場:從效率優先到公平優先的企業家認知內涵

    二、數字化社會與數字經濟

    1. 我國數字經濟及其核心產業統計分類

    2. 數據要素與數據大爆炸

    3. 《數據安全法》的出臺與中國進入法制化數字化社會

    4. 《個人信息保護法》的出臺與個人隱私、產業機密數據保護日趨完善

    5. 關于“新基建”

    6. 數字技術與“十四五”國家戰略新興產業

    7.你所在的行業是被什么科技不斷創新與顛覆的?

    案例分析:我國從信息化戰略到數字化戰略轉型

    第三講:數字化轉型之道

    一、數字化轉型的本質

    1. 四次工業革命:技術革命背后的本質

    2. 如何定義“企業數字化轉型”

    3. 企業信息化、企業數字化、企業數字化轉型根本區別是什么

    研討分析:以學員所在企業出發,分組從業務、制度、組織、文化角度研討企業數字化本質

    二、把握數字化轉型的道路方向

    1. 本輪數字化轉型浪潮的基本特征

    2. 企業數字化轉型過程的現狀與趨勢

    3. 大多數中國企業的數字化“隱性缺陷”

    4. 企業數字化之轉型的基本戰略模型

    5.企業數字化轉型和道之法“企業數字化轉型方法論體系”

    第四講:工業互聯網與鋼鐵行業工業互聯網基礎

    一、工業互聯網與鋼鐵行業工業互聯網

    1. 我國工業互聯網的發展軌跡

    2. 工業互聯網創新發展行動計劃(2021-2023年)》

    3.何為工業互聯網,工業4.0 與工業互聯網的共同點

    4. 鋼鐵行業工業互聯網應用價值

    5. 5G+工業互聯網的典型應用模式

    6. 鋼鐵行業工業互聯網的典型應用場景

    7. 鋼鐵行業基于工業互聯網融合創新的能力建設

    案例分析:鋼鐵是這樣煉成的,武鋼產生5G+工業互聯網智慧制造教科書級案例,煉鐵一體化智能集控、產線級能源介質消耗智能管控、寶武汽車板 EVI 服務、在虛擬世界建設數字鋼板、物料倉儲智能化集中管理、歐冶云商鋼鐵生態圈

    二、5G與物聯網

    1. 物聯網四大發展趨勢

    2. 5G: IMT-2020

    3. IMT-2020 定義的三個應用場景

    4. 5G到底能做什么:ROADS詳解

    5. 5G 與 4G 的區別:核心能力和關鍵技術

    案例分析:鋼鐵行業為什么要用“5G+工業互聯網”?

    第五講:工業互聯網架構與鋼鐵行業工業互聯網融合創新架構落地詳解

    一、工業互聯網架構詳解

    1. 工業互聯網體系架構1.0解讀

    2. 工業互聯網體系架構 2.0詳解

    3. 從1.0 到2.0的變化: 工業互聯網作為制造業數字化轉型抓手及其地位在國家戰略層面大大提升

    4. 業務視圖——產業目標、商業價值、數字化能力和業務場景

    5.功能架構——基本要素、功能模塊、交互關系和作用范圍

    6.實施框架——系統實施的層級結構、承載實體、關鍵軟硬件和作用關系

    7. 工業互聯網標識解析體系

    案例分析:全生命周期優化案例;精益化管理案例

    二、鋼鐵行業工業互聯網融合創新實施架構總體布局

    1. 車間層:鋼鐵生產所需的各類生產裝備、儀器儀表、自動化控制系統

    2. 企業層:企業生產制造、經營決策、產品全生命周期管理等各類業務系統

    3. 產業層:連接產業鏈供應鏈上下游各方的信息系統或平臺

    三、鋼鐵行業工業互聯網平臺建設部署

    1. 車間層:面向鋼鐵行業設備健康管理類、工藝優化類、生產執行和自動控制類業務

    2. 企業層:面向經營管理優化、生產管控一體化、產品研發設計業務

    3. 產業層:面向產能供需協同、企業融資貸款、精準物流管理業務

    案例分析:中國寶武建設針對“一總部多基地”的寶武工業互聯網平臺

    四、鋼鐵行業工業互聯網項目實施路徑與方法

    1. 國外工業互聯網平臺產業視圖

    2.國內工業互聯網平臺產業視圖

    3. 國內工業互聯網平臺服務商總體布局

    4.鋼鐵行業工業互聯網供應商概覽

    5. 鋼鐵行業工業互聯網創新融合組織實施方法論

    行動學習:基于本企業實際情況從構建符合本企業的工業互聯網規劃與粗粒度組織規劃實施方案、工業互聯網場景創新藍圖等中選擇指定子課題開展老師輔導式行動學習。

    (注:本節內容根據實際課程需要,可進一步深入擴展,及落地輔導。)

    第六講:從大數據到工業大數據

    一、從互聯網到大數據時代的演變過程

    1. 從互聯網、Web2.0、移動互聯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:分組設計其他場景,延伸到物聯傳感網

    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略

    3. 數據資產化的6種主要業務模式

    小組研討:(GP)找出我們生活中常見的大數據業務

    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:鋼鐵行業制造大數據的基本特點

    四、工業大數據相關概念

    1. 工業大數據的界定

    2. 工業大數據基本特征

    3. 工業大數據與大數據技術

    案例分析:商務大數據與工業大數據的差異

    4. 工業大數據應用領域

    案例分析:工業大數據在鋼鐵企業的產品設計、生產優化、供應鏈優化等領域的應用

    5. 我國工業大數據現狀與發展趨勢

    6. 工業大數據標準體系

    案例分析:解讀“工業大數據標準白皮書”

    五、工業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. 工業企業數據交換與服務標準

    第七講:工業企業大數據治理

    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、數據治理的挑戰與趨勢

    1. 工業企業數據治理面臨的挑戰

    2. 數據治理體系的演變與發展

    3. 數據穩私與保護

    案例分析:解讀《數據安全法》

    4. 區塊鏈技術與數據共享

    5. 數據文化與倫理道德

    案例分析:企業不重視數據治理埋下的“禍根”

    第八講:數據資產化過程:數據戰略到數據管理

    一、數據戰略

    1. 數據戰略的內涵:企業戰略的新成員

    2. 如何做數據戰略規劃

    3. 數據戰略的實施

    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企業轉型

    二、主數據管理

    1. 主數據與主數據管理的內涵

    2. 企業常見的主數據分類

    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

    分組研討:鋼鐵行業以資產增值為核心的數據經營邏輯:從產業數字化到數字產業化的商業邏輯

    行動學習:基于本企業實際情況,從數據資產化、數據優化藍圖、數據治理等中選擇指定子課題開展老師輔導式行動學習。

    (注:本節內容根據實際課程需要,可進一步深入擴展,及落地輔導。)

    第九講:從數據中臺到企業數字化轉型

    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

    案例分析:那些在推崇“數據中臺”概念的企業賦能邏輯

    二、工業大數據平臺與數據挖掘

    1. 通用大數據平臺架構

    2. 行業大數據平臺

    3. 向數據要效益

    三、數字化賦能論

    1. 企業戰略轉型與數字化賦能

    2. 企業數字化賦能問題

    3. 企業數字化轉型賦能問題

    4. 平臺化戰略轉型的幾個關鍵問題

    四、企業數字化轉型的戰略選擇

    1. 什么是產業數字化、數字產業化

    2. 企業數字化轉型與企業數字化的定位

    3. 企業數字化轉型的前提條件

    4. 企業數字化轉型規劃

    5. 企業數字化轉型的路徑與方法

    五、基于大數據價值實現的方法論及案例

    1. 大數據頂層設計邏輯與方法

    2. 基于大數據的商業/產業模式規劃

    3. 大數據應用場景規劃與設計

    4. 大數據業務規劃與管理

    5. 大數據技術架構體系

    6.大數據運營模式

    研討互動:以某制造企業為原型,逐步分解工業大數據在企業全流程環節的應用價值與要點。

    行動學習:基于本企業分解決若干數字化轉型子課題,從數字化轉型診斷、轉型規劃、轉型藍圖、業務場景創新藍圖等中選擇指定課題開展老師輔導式行動學習。

    (注:本節內容根據實際課程需要,可進一步深入擴展,及落地輔導。)

    注:(1)由于課堂動態性與知識迭代動態性,以上內容在上課時會適時更新

    注:(2)限于知識產權及版權,本課程內更多案例及核心觀點將不在課綱中體現。

    結束語:老師的一些行業經驗總結與祝福

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