【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
【課程時間】2天（6小時/天）
【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
