课程背景
当前，全球制造业正经历以数智化、智能化、绿色化为核心的深刻变革，新质出产力的崛起为汽车业界带来了颠覆性影响。汽车消费市场呈现出定制化、个性化诉求激增的趋势，用户对货品交付周期、质量稳定性、绿色低碳属性的要求持续拉升，传统整车制造模式面临产能效率、供给链协同、质量管控等等多方面的挑战。
从业界竞争格局来看，一汽红旗、西门子汽车相关工厂等等标杆公司已率先布局智慧工厂建设，借助工业
AI 视觉、数字孪生、AIoT 等等技艺的落地运用，达成了生产效率拉升、货品质量精进和营运成本降低，构筑了核心竞争优势。和此同时，汽车业界的供给链协同复杂度持续增加，跨公司、跨部门的资料流通和业务协同成为业界演进的要害命题，传统制造模式下的资讯壁垒、流程固化等等问题日益凸显，亟需借助智慧化转型打破演进瓶颈。
吉利整车制造作为汽车业界的要害参与者，正处于从传统制造向智慧制造转型的要害节点。面对零基础启动智慧工厂建设的现实情况，公司既需要明晰数智化、智能制造和智慧工厂的核心概念以及落地推演，也需要破解英才本领适配、建设路径规划、标杆心得借鉴等等核心问题。为支援吉利整车制造管控层以及各层级主力统一认知、明晰方向、拉升本领，特规划
本课，借助概念导入、实例拆解、英才赋能、路径规划等等模块，为公司智慧工厂建设提供全方位的认知支撑和实践指导，助力公司在新质出产力浪潮中抢占业界竞争制高点。
课程收益
1.认知导入：支援吉利整车制造管控层以及各层级主力构筑数智化、智能制造、智慧工厂的核心概念认知，明晰三者的关联和吉利整车制造情境下的落地推演。
2.英才赋能：清晰界定智慧工厂建设所需的管控层、核心技艺主力、一线员工的素质和本领要求，为公司主力练就和队伍搭建提供方向。
3.链接搭建：构筑公司和专精老师的深度链接，为后续智慧工厂建设的规划、落地以及陪跑指导奠定基础。
4.资源输入：分享汽车业界标杆实例心得，为吉利整车制造零基础启动智慧工厂建设提供可参考的思路和避坑指南。
课程大纲
模块一：认知破局
——数智化、智能制造和智慧工厂核心概念导入
1. 业界变革和吉利转型必要性
1）全球制造业数智化、智能化、绿色化变革趋势，新质出产力对汽车业界的影响
政策驱动：智能网联汽车演进、智能辅助驾驶、国产车出海演进现况。
l
业界洞察：
EV
主机厂、三电、后市场数智化挑战和机遇。
新质出产力洞察：生产要素重构焕发新质出产力
2）吉利整车制造面临的挑战：已经大量定制和上线周全的IT系统，但
系统资料分散，缺乏统一的指标
资料治理
架构和流程
协同资料决策
架构
。
3）实例分享：HW
松山湖南方工厂
实例
，
从
“认知统一”到“分步落地”
2. 核心概念深度拆解（结合整车制造情境）
1）数智化：基于正常生产全流程（工艺、生产、物流、质检、能源等等）的装置技改和资料采集、边缘资料加工、云端IOT资料治理和资料平台入湖。
2）AIoT集成的智能制造技艺赋能整车制造：
3）智慧工厂：整合技艺和业务，达成“精益化、数智化、自动化、绿色化”的整车制造全流程协同架构, 三者关系：数智化是基础，智能制造是手段，智慧工厂是标的
4）实例分享：西门子SNC南京工厂实例，原生数字孪生工厂
3. 基于标杆研习，怎样拉升核心技艺主力必备数智化本领
AIOT数智化技艺研习(掌握物联网、海量资料、机器智能等等智慧工厂核心技艺的运用)
1.1
OT
工控和
IOT工业物联
技艺
在工业的运用
(PLC/DCS/SCADA-IOT&APC)
1.2 IT系统集成技艺（MOM-APS/MES/QMS/WMS等等核心系统搭建和运维本领
）
-系统集成本领：具备整车制造全流程业务领会，能促成生产、物流、质检等等系统的协同对接
1.3 AI大模型演进和工业AI实际探索(LLM-CV/垂直模型RAG/OCR-RPA)
1.4
AI
OT融合
技艺
演进和
运用价值
(PHM-预测维护/EMS-智慧能碳/)
4. 交流答疑：吉利当前痛点和智慧工厂解题打法初步对接
怎样基于数字总线构筑汽车工业新质出产力？
怎样基于数字孪生构筑
汽车数智化工厂的工业元宇宙
？
模块二：
汽车工业
智能制造要害技艺深度拆解
1.
工业
互联网
在汽车
工业
的
运用和演进
1)
工业物联网
IIOT在汽车数智化工厂和园区的运用
2)
工业互联网在汽车供给链的运用和演进
3)
5G+车联网赋能智能网联汽车的演进和革新
怎样迎接智能汽车实时维保
AI智能服务时代
和某汽车
4S智能客服的实例分享
2.
工业
AI视觉在整车制造中提质增效降本的运用和演进
a)
工业
AI视觉在整车制造中提质降本：AI视觉定位带出、AI视觉尺寸和缺陷）
b)
工业
AI视觉在整车制造中增效降本：AI视觉包装，AI视觉物流、AI视觉盘查
c)
工业
AI视觉在汽车园区和车间智能监控和巡检（AI视觉消安/环安和装置巡查）
3.
汽车业界实例核心启示
主机厂实例：沈阳宝马
/一汽红旗白车身AI加工&质检和广汽丰田整车下线AI质检实例
零部件实例：舍弗勒轴承
AI质检和凯中换向器AI质检实例
核心启示
AI
的缺陷检测系统一方面和
OT
自动化系统集成，落地时，一方面和
PLM/QMS/MES
等等
IT
系统集成，最终达成
AIOT
融合集成的智能制造
4. 小组研讨：吉利整车制造智慧工厂建设初步设想
参训者结合实例，分组碰头吉利智慧工厂，
规划一个要害职位或者工序的
AI
视觉运用方案。
每组分享
1-2个,老师实地点评指导
模块三：
智慧工厂规划和建设所
需
的数转架构和组织英才配套
1.
智慧工厂规划和建设办法论和数转架构
a)
西门子数字精益数智化工厂规划和建设办法论
(VSM精益和数智化融合)
b)
华为工厂智慧营运指挥中心规划和建设办法论（指标
+流程/ChatBI+RPA）
c)
TCL 业界6+1高质量数转架构（资料+流程架构和数委+先锋）
2.
基于标杆研习，怎样拉升管控层必备
营运决策本领
1）方略统筹和资源整合：领会新质出产力对整车制造业界的影响，明晰智慧工厂建设的公司长期标的和阶段性落地规划，并且整合内外资源集成落地的本领拉升；
2）拉升隐患意识和决策力：研习数智化工厂智慧营运指挥中心，拟定符合吉利智慧工厂数字精益营运架构，构筑数智化生产指标和隐患管控，能够识别智慧工厂建设和营运进程中的技艺、组织、协同等等各类隐患,并拟定化解描施；
3）拉升协同管控意识：促成产研、产销、产供跨部门协同，打破部门壁垒，保障系统流程集成和资料指标集成，拉升制造协同管控意识；
4）拉升组织领导力：具备促成组织架构、业务链路、公司信念适配智慧工厂建设的领导力
5.实例参考:华星数智化转型中管控层的定位和本领体现，对吉利管控层的启示
3.
资料治理牵引流程数智化
:
参考华为数转架构赋能某界
-资料治理牵引业务链路数智化，资料拆解牵引管控流程数智化，
3.1 构筑资料采集、清洗、拆解的本领，能够借助云边端协同构筑资料加工架构
3.2 多类
多源资料的整合
和治理
本领
，资料建模和资料血缘，资料资产，资料组织
3.3
华为质量制造域的资料治理牵引全息质量引擎落地
老师咨询带练和陪跑轮廓：数智化路径规划和资源链接
1.
吉利智慧工厂数智化方略解码和
数智化情境地图
规划
和施行路径
一阶段（
1-3个月）：现况调研和规划规划，明晰吉利整车制造智慧工厂建设的核心情境和优先级
第二阶段（
3-6个月）：试点落地，选项核心业务（如整车质检、仓储物流）开展小范围数智化改造
第三阶段（
6-12个月）：系统集成和推广，渐次扩大智慧化覆盖范围，达成全流程协同
第四阶段：持续精进，基于资料反馈和技艺演进，迭代升级智慧工厂架构
2. 老师陪跑指导服务轮廓
1）规划阶段：协助吉利开展现况诊断、顶层蓝图规划（适配整车制造的4A架构简化版）
2）落地阶段：指导核心系统（MES/SCADA/WMS等等）选型和集成，破解施行进程中的技艺和业务对接问题
3）营运阶段：协助构筑资料治理架构、装置智能运维制度，精进生产协同效率
4）英才阶段：提供定制化后续培训，针对建设进程中的具体诉求开展专项赋能
3. 交流交流和诉求对接
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
珀菲特顾问|颜少林老师
适合谁听
吉利整车制造管控层、各部门核心技艺主力、一线主管以及要害职位员工。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。