枫影（王鸿华）：《智能制造》（最佳实践版）

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课程概要

培训时长 : 2天

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课程分类 : 智能制造

课程编号 : 35859

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适用对象

制造业企业

课程介绍

课程背景

随着科技的飞速发展，人工智能与大数据技术在制造业中的应用日益凸显其重要性。本课程将深入探讨智能制造的整个架构体系及具体的落地举措，旨在帮助制造业企业实现智能化升级，提高生产效率与质量控制水平。

课程收获

1. 深入理解智能制造的定义、整体架构模型

2. 梳理出智能制造践行的整个实践流程

3. 基于整体架构就各应用系统，结合案例展开关键问题的突破

课程对象：制造业企业

课程时长：2天

课程大纲

一．源点问题：智能制造

序号

课题（Topic）

知识点（Input）

任务与产出（Output)

定义智能制造

1. 智能制造是什么？

2. 智能制造要实现什么效果？

3. 如何评估智能制造的效果？

1. 智能制造的定义、诞生背景

2. 智能制造的目的

3. 智能制造效果的评估

《智能制造效果评估体系》

二．方法论：制造业企业践行智能制造的模型架构、技术原理、实践路径、流程

序号

课题（Topic）

知识点（Input）

任务与产出（Output)

智能制造的整体架构

1.智能制造的整体架构图？

1.架构

2.应用架构

3.业务架构

4.数据架构

5.技术架构

6.管理架构

【案例】某电厂的智能制造整体框架

《智能制造整体架构图》

智能制造的实施路径和企业特定场景数字化转型的流程

1. 企业实施数字化转型的路径是什么？

2. 业务场景数字化转型的顺序是如何决定的？

3. 一个应用场景数字化转型的流程是什么？

1. 数字化转型的路径

2. 企业数智化项目的起源

3. 企业数字化转型业务排序的主要关注要素

《智能制造落地规划、路径》

《企业实现数字化转型的具体流程顺序》

应用架构

1.智能制造做整体的数字化转型，一般会有哪些系统？每个系统包括了哪些子模块？

1.业务模块：

智能调度系统、智能设备管理系统（智能巡检、监控与采集系统SCADA、远程运维系统）、生产计划管理系统（ERP、MES、APS）、智能仓储管理系统、供应链管理系统（SMS）、智能安监系统、质量控制系统、能耗管理系统、碳排放管理系统、数字孪生工厂、客户服务CRM系统、项目管理

2. 管理模块：人事、法务、财务、行政、办公等

【案例】武钢、合肥卷烟厂智能制造应用系统

《应用系统架构》

业务架构

1.具体每个应用系统可以做哪方面业务场景的智能化？

1.设备的智能化管理：设计-施工-巡检-预警-原因追溯-故障处理-备件管理

2.生产计划的智能化：ERP、MES、APS

3.资源的智能化调度

4.供应链的智能化管理：仓储、物流、配送

5.能耗智能化管理：能源、水、废弃物

6.安健环的智能化：安监、职业健康、环保、碳排

7.营销智能化的业务场景

【案例】钢铁、汽车、船舶等制造业应用场景

《系统-业务架构图》

数据架构

1. 数智化转型为什么需要数据？

2. 数据分析的流程与可视化

3. 数据治理的定义及关键？

4. 大数据平台与数据中台的区别与联系？

1. 企业数字化转型的技术原理

2. 数据分析的流程与数据可视化报表

3. 数据治理的意义与流程

4. 大数据平台与数据中台的区别

5. 数据安全

6. 数据挖掘与AI

【案例】某制造业的数据治理架构

《数据架构》

《5G、云计算、大数据、物联网、人工智能驱动智能制造的技术原理图》

《数据分析的流程图》

《数据治理的流程图》

技术架构

1. 云部署方式有哪些？

2. 中台包括了哪些内容？

3. AI智能化如何发挥作用？

4. 数字孪生技术有什么什么？

1. Iaas、Paas中台、Saas应用

2. 业务中台、数据中台、AI技术中台

3. 数字孪生工厂

【案例】某制造业的数字孪生工程

《技术架构图》

《数字孪生工厂的发展阶段图》

管理架构

1. 管理架构的定义

2. 管理在智能制造发挥哪些作用？

3. 如何确保作用的发挥？

1.数据战略与规制

2.数据系统与平台开发

3.数据质量治理

4.数据资产盘点与运营规划

5.保障体系：组织、制度、技术与工具等

6.管理体系建设与挑战：定责、确权、享利、拓量、优本、创利主线

【案例】某制造业的IT治理体系

《IT治理体系》

三．最佳实践：主要应用系统，结合案例的落地实践

序号

课题（Topic）

知识点（Input）

任务与产出（Output)

智能制造的落地实施顺序是什么？

1. IT治理体系（文化、组织、IT技术、人才团队建设）

2. 基础设施（云、网、边、端）

3. 关键要素：数据治理、安全

4. 价值应用：中台+应用系统

5. 应用保障：培训

【案例】钢厂、电厂、卷烟厂、设备制造领域最佳实践分享。

《智能制造最佳实现路径图》

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• 枫影（王鸿华）：智能制造: 课程背景随着科技的飞速发展，人工智能与大数据技术在制造业中的应用日益凸显其重要性。本课程将深入探讨智能制造的整个架构体系及具体的落地举措，旨在帮助制造业企业实现智能化升级，提高生产效率与质量控制水平。课程收获 1. 深入理解智能制造的定义、整体架构模型 2. 梳理出智能制造践行的整个实践流程 3. 基于整体架构就各应用系统，结合案例展开关键问题的突破课程对象：制造业企业课程时长：2天课程大纲一．源点问题：智能制造序号课题（Topic）知识点（Input） 1 定义智能制造 1. 智能制造是什么？ 2. 智能制造要实现什么效果？ 3. 如何评估智能制造的效果？ 1. 智能制造的定义、诞生背景 2. 智能制造的目的 3. 智能制造效果的评估二．方法论：制造业企业践行智能制造的模型架构、技术原理、实践路径、流程序号课题（Topic）知识点（Input）任务与产出（Output) 1 智能制造的整体架构 1.智能制造的整体架构图？ 1.架构 2.应用架构 3.业务架构 4.数据架构 5.技术架构 6.管理架构【案例】中国航空发动机集团有限公司数字化业务模式创新《智能制造整体架构图》 2 智能制造的实施路径和企业特定场景数字化转型的流程 1. 企业实施数字化转型的路径是什么？ 2. 业务场景数字化转型的顺序是如何决定的？ 3. 一个应用场景数字化转型的流程是什么？ 1. 数字化转型的路径 2. 企业数智化项目的起源 3. 企业数字化转型业务排序的主要关注要素《智能制造落地规划、路径》《企业实现数字化转型的具体流程顺序》 3 业务架构 1.具体每个应用系统可以做哪方面业务场景的智能化？ 1.设备的智能化管理：设计-施工-巡检-预警-原因追溯-故障处理-备件管理 2.生产计划的智能化：物料需求、制造执行等 3.资源的智能化调度 4.供应链的智能化管理：仓储、物流、配送 5.能耗智能化管理：能源、水、废弃物 6.安健环的智能化：安监、职业健康、环保、碳排 7.质量管理【案例】钢铁、汽车、船舶等制造业应用场景《系统-业务架构图》 4 应用架构 1.智能制造做整体的数字化转型，一般会有哪些系统？每个系统包括了哪些子模块？ 1.业务模块：智能调度系统、智能设备管理系统（智能巡检、监控与采集系统SCADA、远程运维系统）、生产计划管理系统（ERP、MES、MOM、APS）、智能仓储管理系统、供应链管理系统（SMS）、智能安监系统、智能质检系统、能耗管理系统、碳排放管理系统、数字孪生工厂、客户服务CRM系统、项目管理 2. 管理模块：人事、法务、财务、行政、办公等【案例】陕西军工制造业数字化转型最佳实践《应用系统架构》 5 数据架构 1. 数智化转型为什么需要数据？ 2. 数据分析的流程与可视化 3. 数据治理的定义及关键？ 4. 大数据平台与数据中台的区别与联系？ 1. 企业数字化转型的技术原理 2. 数据分析的流程与数据可视化报表 3. 数据治理的意义 4. 数据治理的路径、流程、方法 5. 大数据平台与数据中台 6. 数据安全 7. 数据挖掘与AI 【案例】中国兵器工业集团某研究所案例: 主数据管理实践《数据架构》《5G、云计算、大数据、物联网、人工智能驱动智能制造的技术原理图》《数据分析的流程图》《数据治理的流程图》 6 技术架构 1. 云部署方式有哪些？ 2. 中台包括了哪些内容？ 3. AI智能化如何发挥作用？ 4. 数字孪生技术有什么什么？ 1. Iaas、Paas中台、Saas应用 2. 业务中台、数据中台、AI技术中台 3. 数字孪生工厂【案例】华云中国兵工物资集团实现数字化转型的云部署《技术架构图》《数字孪生工厂的发展阶段图》 7 管理架构 1. 管理架构的定义 2. 管理在智能制造发挥哪些作用？ 3. 如何确保作用的发挥？ 1.数据战略与规制 2.数据系统与平台开发 3.数据质量治理 4.数据资产盘点与运营规划 5.保障体系：组织、制度、技术与工具等 6.管理体系建设与挑战：定责、确权、享利、拓量、优本、创利主线【案例】制造业的IT治理体系《IT治理体系》三．最佳实践：主要应用系统，结合案例的落地实践序号课题（Topic）知识点（Input）任务与产出（Output) 1 智能制造的落地实施顺序是什么？ 1. IT治理体系（文化、组织、IT技术、人才团队建设） 2. 基础设施（云、网、边、端） 3. 关键要素：数据治理、安全 4. 价值应用：中台+应用系统 5. 应用保障：培训【案例】军工制造类企业IT治理解读《智能制造最佳实现路径图》

• 枫影（王鸿华）：钢铁行业AI大数据应用: 课程背景随着科技的飞速发展，人工智能与大数据技术在钢铁行业中的应用日益凸显其重要性。本课程将深入探讨AI与大数据技术在钢铁行业中的具体应用，旨在帮助钢铁企业实现智能化升级，提高生产效率与质量控制水平。课程收获深入理解“黑灯工厂”及智能制造的概念与技术原理。掌握大数据分析在钢铁行业中的核心作用。了解人工智能技术的发展历程及其在钢铁行业的应用前景。学习并掌握大数据技术全流程，重点关注数据治理与数据安全的重要性。通过实际案例，深入了解钢铁行业AI大数据应用的具体实践与效果。课程对象钢铁企业技术和管理人员课程时长：1天（6小时）课程大纲课题一：智能制造 1. 智能制造的定义与目的 2. 评估智能制造的指标：效率、产品质量、用户体验 3. 智能制造的技术原理：基于大数据驱动的科学决策和智能控制 4. 科学决策的三大要素：业务模型、数据和算力课题二：业务模型与AI 1.AI技术的基本概念与发展历程 (1) AI的定义与主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）。 (2) AI技术的发展历程与重要里程碑。 (3) 当前AI技术的热点领域与前沿动态(生成式AI、大模型与AI agent)。 2.AI技术的基本原理与核心算法 (1) 机器学习的基础理论与常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。 (2) 深度学习的原理与神经网络架构（卷积神经网络、循环神经网络。生成对抗网络等）。 (3) 自然语言处理的关键技术与挑战（语义理解、机器翻译等）。 (4) AGI与大模型 3.AI技术的应用领域与前景展望 (1) AI在各行各业的应用案例与成功经验。 (2) AI技术的未来发展趋势与潜在影响。 (3) 面临的挑战与伦理问题。课题三：大数据技术 1. 大数据技术：涵盖数据全生命周期的技术集合 2. 大数据技术的使命：确保数据的完整性、可用性、可靠性、隐私性、时效性 3. 数据分析的流程：（1）数据分析流程网络图（2）业务人员与IT人员数据分析的主要流程 4. 基于数据分析的技术（1）数据采集与数据处理（2）数据集成与数据管理（3）数据挖掘与数据建模（4）数据资产化与数据可视化（5）数据治理：数据治理的概念、意义、体系、内容、流程、方法、组织（6）数据安全：数据安全治理的组织、内涵、架构、流程、方法 Ø 数据安全的定义 Ø 数据安全保障的目的：CIA Ø 数据安全常见的问题 Ø 数据安全治理委员会 Ø 数据分层、分类 Ø 数据安全常见的风控措施课题四：AI大数据在钢铁行业的应用 1. 智能制造整体模型解析（1）信息化支撑系统（2）设备设施运维管理系统（3）生产计划管理系统（4）3D数字孪生系统（5）生产工艺管理系统（6）一体化大数据管理决策系统 2.实施设备全生命周期智能化管理（1）BIM设计（2）区块链+大数据采购（3）BIM+物联网+大数据+AI建造（4）基于数据分析的智能运行监控（5）大数据分析的智能故障预警、问题诊断和故障检修（6）大数据+AI设施设备的报废与重建 3.数字化产品创新、质量控制、生产计划、绿色、安全（1）大数据赋能新品研发（2）大数据赋能科学的生产计划（3）大数据提升原材料质检（4）大数据赋能供应链管理（5）大数据精准工艺控制，提升产品品质（6）大数据赋能做好进度控制、成本控制和资源投入控制（7）大数据赋能生产安全（8）大数据赋能绿色生产 4. 智慧化经营管理（1）精细化经营管理（2）基于RPA的管理流程自动化（3）财务风控的智慧化

• 枫影（王鸿华）：智能网联: 【课程背景】随着科技的飞速发展，智能网联技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，再到智慧城市的建设，都离不开这一技术的支持。在这样的背景下，学习智能网联技术显得尤为重要。该课程旨在为学生提供深入、系统的智能网联知识，帮助他们掌握相关的理论知识和实践技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。智能网联课程的内容涵盖了多个领域，包括物联网基础、传感器技术、通信技术、数据处理与分析、智能控制等。通过这门课程的学习，学生可以了解到智能网联的基本概念、技术原理和应用场景，掌握相关的开发工具和平台，提高解决实际问题的能力。【课程收获】 1. 了解智能网联的基本概念和原理 2. 了解智能网联的应用场景和未来发展应用【课程对象】通讯运营服务商【课程时长】0.5-1天【课程大纲】一、课程引言 1. 智能网联的概念及其在通讯行业中的重要性。 2. 阐述智能网联对现代通讯行业的影响及带来的变革。二、智能网联定义与背景 1. 智能网联的定义 Ø 智能网联的基本概念。 Ø 智能网联如何结合互联网技术与传统交通网络 2. 起源背景 Ø 智能网联技术的起源和发展背景。 Ø 科技进步、政策推动和市场需求等因素对智能网联发展的促进作用。三、智能网联的特征 1. 高效性 Ø 描述智能网联如何提高交通效率。 Ø 分析智能网联在减少拥堵、提升行车安全等方面的作用。 2. 互联性 Ø 解释智能网联如何实现车与车、车与基础设施、车与人的全面互联。 Ø 讨论智能网联在数据共享和协同决策方面的优势。 3. 智能化 Ø 智能网联在自动驾驶、智能导航等方面的应用。 Ø 分析人工智能和大数据技术在智能网联中的重要作用。四、智能网联与传统网联的区别 1. 技术层面的区别 2. 应用层面的区别五、智能网联的技术原理 1. 通信技术 Ø 智能网联中使用的通信技术，如5G、V2X等。 Ø 在智能网联中的作用和优势。 2. 感知技术 Ø 智能网联中使用的雷达、摄像头、传感器等感知设备的工作原理。 Ø 设备在智能网联中的重要性和应用场景。 3. 数据处理与决策技术 Ø 智能网联中使用的数据处理和决策技术，如云计算、边缘计算、人工智能等。 Ø 技术在智能网联中的核心作用和应用实例六、智能网联的主要应用 1. 智能驾驶 Ø 智能网联在智能驾驶领域的应用和进展。 Ø 智能驾驶对交通行业的影响和前景。 2. 车联网服务 Ø 智能网联在提供车联网服务方面的优势和应用案例。 Ø 车联网服务如何提升用户体验和交通效率。 3. 智能交通管理 Ø 智能网联在智能交通管理中的应用和效果。 Ø 智能网联如何助力城市交通规划和管理。七、通讯运营服务商的应对策略 1. 技术升级与创新 2. 服务模式转型 3. 合作与共赢八、课程总结与展望 1. 总结智能网联在通讯行业的重要性和发展趋势。 2. 展望智能网联未来的发展方向和潜在挑战。

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