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，新质出产力成为驱动业界升级的核心引擎。我国央国企以及规模以上制造公司面临着传统生产模式效率偏低、资源配置不都、买方定制化诉求激增、供给链协同不畅、质量管控难度加大等等多重挑战，数智化转型已从
“可选项” 变为 “必选项”。
在此来由下，智能工厂作为制造业数智化转型的核心载体，融合了
AIoT，数字孪生、工业 AI 视觉、海量资料等等前沿技艺，贯穿从买方诉求对接、货品研发、生产执行到运维服务的全流程。可是，多数公司在智能工厂建设中存在规划缺乏系统性、技艺和业务脱节、资料价值难以挖掘、落地成效不达预期等等痛点。为支援公司破解转型难题，精准把握智能制造演进趋势，掌握智能工厂建设和营运的要害办法，特炼就本课。
课程收益
1.
认知升级：周全领会新质出产力赋能制造业数智化转型的核心推演，明晰智能工厂建设的精益化、数智化、自动化、绿色化核心方向，掌握
4A 架构、数字孪生等等要害概念和运用情境。
2.
办法落地：掌握智能工厂规划规划、核心业务系统集成（
MES/SCADA/WMS 等等）、生产规划协同、质量全生命周期管控等等要害流程和施行办法论，可直接运用于公司实际项目规划。
3.
技艺运用：纵深弄懂
AIoT、工业 AI 视觉、大模型等等前沿技艺在智能制造中的落地情境，学会运用质量数智化架构、装置智能运维、供给链将控塔等等抓手拉升营运效率。
4.实例借鉴：借助西门子、一汽红旗、中车、慕思等等标杆公司实例，吸收不同业界智能工厂建设的成功心得和避坑要点，为公司转型提供可参考的实践路径。
5.本领拉升：拉升跨部门协同（产研、产销、产供）、资料治理和拆解、智能系统集成管控等等核心本领，助力参训者成为公司智能制造转型的核心主力。
课程大纲
第一章：智能制造规划和落地
1. 转型思路展望-新质出产力赋能央国企数智化转型
1）XX智能制造现况和业界集群数智化新变化
2）XX制造业数智化洞察和挑战拆解
3）新质出产力进化和生产方式变革
2.智能工厂建设规划施行步骤
1）智能工厂建设和营运架构（精益化、数智化、自动化、绿色化）
2）智能工厂的规划要则和办法论
3）智能工厂的顶层蓝图方案规划（4A架构）
3.智能工厂核心业务专案规划和集成情境施行落地
1）
工厂整体布局规划和
MES/SCADA工业环网集成规划
2）
仓储物流规划和
WMS/MCS系统集成规划
3）FMCS智慧厂务规划和能源管控规划
4.西门子智能工厂实例分享
1）
西门子数智化转型轮廓和方略
(数智化*低碳化双轮驱动/MBD-DT)
2）
西门子成都数智化工厂实例分享
(仿真驱动规划和OPcenter数字营运)
3）
西门子南京数智化工厂实例分享
(数字孪生实例和绿色低碳)
第二章：买方
C2M诉求和智能工艺制造系统
1.
智能识别买方诉求
&自动RFQ和物料优选
1）
客规
AI智能识别和客参提取（货品定制）；
2）
结构化诉求管控和自动
RFP物料优选
2.
货品准则化模块化规划
PTS：模块化规划&参数化工艺
1）
货品准则化规划模板
PTS
2）
货品
CPQ选配和参数化工艺对口个性化C2M
3）DMU数字样机和规划CBB库
3.
结构化工艺
BOP开发和数字孪生仿真验证
1）工艺开发管控
2）
制造
BOM演化结构化BOP
3）
工艺资源库和工艺学识库（参数
&规则）
4.研发工艺域资料治理和学识图谱构筑
实例：慕思
C2M数智化工厂实例
第三章：
智能制造条件下的生产规划指挥中心
1.供给链数智化和新质出产力洞察
1）供给链数智化成熟度
2）ISC集成供给链数智化
3）供给链新质出产力洞察
2.资料智能驱动的供给链将控塔营运架构
1）数智化将控塔营运轮廓
2）IBP集成商业规划方案（销售订单和产能AI智能排配方案）
3）规划管控的三个协同（产研、产销，产供协同）
3.智能制造工厂的生产指挥中心规划和营运
1）制造业生产指挥中心诉求挑战和建设重点
2）AP高级规划和AS高级排产的集成方案
3）
生产指挥中心多级规划营运决策
(AI-ChatBI+RPA)
实例：某家电制造业智能工厂指挥中心实例
第四章
AIOT赋能制造业高质量数智化转型
1.
质量管控
4.0 和质量数智化架构
1）
数智化质量管控
4.0轮廓
2）
新时代装备建设质量管控架构
NQMS
3）
质量数智化成熟度
(TQM质量资讯化和海量资料)
实例：中车
TMT质量数智化规划和QMS系统实例
2.AIOT技艺赋能制造业高质量数智化
1）QLM质量全生命周期（西门子TCQ研发+OPQ生产质量闭环）
2）AI大模型赋能周全质量数智化（质量资料治理和全息质量追溯）
3）AIOT驱动从质量管控到良率拉升（质量多因子拆解和精进管控）
实例：某扫地机器人
AI-8D+QMS+视觉质检实例
第五章
智能制造来由下的工业
AI视觉在工厂实地管控
1.
工业视觉技艺演进和
AI革新升级
2.
工业
AI视觉在智能工厂提质降本运用
1）
主机厂
6+1工业AI视觉革新运用
2）
零部件工业
AI视觉运用（尺寸和缺陷）
3）
某白车身
AI的质检系统和QMS/MES集成实例
4）
工程机械装备工业
AI视觉运用
n
实例：主机厂整车
AI质检-一汽红旗/沈阳宝马
n
实例：零部件厂
AI质检-舍弗勒/深圳凯中实例
3.
工业
AI视觉在智能工厂增效降本运用
1）
园区和厂区
AI视觉监控管控（异常和行为）
2）
货品组装和包装
AI视觉监控工艺一致性
3）
车间内物流
AI视觉监控配送（齐套和水位/效率）
第六章
新质出产力下的制造业智能化转型和精益融合趋势
1.
精益管控和智能制造的协同进化：
1)
核心趋势解读：
拆解从传统精益向数字精益、智能精益演进的核心路径。
2)
办法论融合：
怎样将
VSM
（价值流图）、准则化作业、
TPM
（全员生产维护）、看板管控等等核心精益抓手，和数智化、自动化技艺深度融合。
2.
智能工厂精益化顶层蓝图规划：
1)
规划要则：
“精益化、数智化、自动化、绿色化”（原课程
1.2.1
）一体化规划要则。
2)
架构办法：
利用
4A
架构（业务、运用、资料、技艺）办法规划兼顾精益流程和智能技艺的顶层蓝图。
第
七
章
资料驱动和
AIoT
赋能的质量和装置精益管控
1.
精益质量管控
4.0
架构和质量数智化：
2.
构筑连接研发和生产的
质量全生命周期管控架构，达成质量问题的预防和闭环。
1)
技艺赋能：
解说
AIoT
、工业大模型在质量资料治理、缺陷智能预警和根因拆解中的运用，直接对应降本增效的精益标的。
2)
实例借鉴：
中车质量数智化架构实例（突出精细化、数智化管控）。
3)
AIoT
驱动的装置精益运维（
EHM/PHM
）：
4)
怎样借助装置联网和状态监测，达成从规划性维修到
预测性维护的转型，最大限度地减少非规划停机，这是支撑无人化
/
黑灯工厂连续稳定运行的要害保障。
5)
和精益
TPM
结合： 探讨智能运维怎样精进维护规划，拉升装置综合效率（
OEE
）。
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
管人者。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。