| 主講老師： | 郭振杰 |  |
| 課時安排： | 1天/6小時 | |
| 學習費用： | 面議 | |
| 課程預約： | 隋老師  (微信同號) |
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| 課程簡介： | 數字化轉型是企業(yè)或組織利用數字技術和創(chuàng)新，對其業(yè)務模式、運營流程、組織架構等進行全面革新的過程。這一過程旨在提高效率和創(chuàng)新能力，實現業(yè)務增長和競爭力提升。數字化轉型涉及技術創(chuàng)新、業(yè)務模式變革、組織架構優(yōu)化等多個方面，已經成為推動企業(yè)高質量發(fā)展的重要引擎。隨著數字經濟的快速發(fā)展，數字化轉型已成為企業(yè)不可逆轉的趨勢。 | |
| 內訓課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
| 更新時間： | 2024-06-12 13:50 |
【課程背景】
目前，工業(yè)經濟已經在向數字化經濟轉型，國家將數據列為與土地、能源同等重要的生產要素。消費轉型升級、國際競爭加劇（中美摩擦）、生態(tài)監(jiān)管加強、產業(yè)技術升級，制造行業(yè)企業(yè)的經營環(huán)境正在發(fā)生著劇烈的變化，都在要求制造企業(yè)快速向數字化轉型，本課程將幫助制造企業(yè)了解數字化工廠建設，了解智能制造，開展數智化轉型，抓住機遇，獲取行業(yè)競爭優(yōu)勢，拓展賽道，在新賽道上獲得新的機遇。
【課程收益】
培訓完結后，學員能夠：
2 了解當前數字化、智能制造發(fā)展的背景和情況
2 了解工業(yè)4.0、工業(yè)互聯網的情況
2 工業(yè)企業(yè)的數字化轉型路徑
2 了解當前智能制造相關技術和應用
2 了解企業(yè)數字化在智能制造中的作用
2 了解數字化工廠相關知識
2 了解數字化轉型基礎知識
【課程對象】公司高管、各業(yè)務（模塊）負責人、IT負責人
【課程時長】1天 (6小時/天）
【課程大綱】
單元 | 大綱 | 內容 |
單元一 | 數字化背景和現狀 | 1. 數字化正在改變整個世界 2. 數字經濟開始，數據成為核心生產力資源 3. 數字化帶來的商業(yè)模式的改變 4. 工業(yè)4.0及工業(yè)互聯網 5. 數字化背景下的智能制造 6. 數字技術推動數字化工廠建設 |
單元二 | 認識生產數字化與智能化 | 1. 數字化相關概念 2. 數據中臺的概念與價值 3. 數字化的文化變革 4. 數字化的目的與意義 5. 數字化對于組織的改變 6. 數字化生產中的管理 7. 智能制造與數字化平臺企業(yè) |
單元三 | 啟動生產數字化 | 1. 生產企業(yè)數字化轉型面臨的挑戰(zhàn) 2. 突破從建立數字化文化和數據思維 3. 培養(yǎng)生產數據使用能力 4. 通過數據治理啟動數字化 4、結合生產業(yè)務進行數字化領導隊伍和人才建設 5、生產企業(yè)如何借助外部力量進行數字化 6、用生產中的數據驅動生產決策（場景、工具案例） 7、數字化轉型的誤區(qū) |
單元四 | 數字化推動智能制造 | 1. 5G+AIoT在制造行業(yè)中的應用（智能制造） 2. 工業(yè)生產與數字孿生（設計與生產） 3. 核心科技ABC及生產應用（AI、大數據、云計算） 4. 軟件定義智能制造 5. 數字化智能生產車間建設和案例 6. 工業(yè)互聯網是智能生產的支撐平臺 7. 柔性生產的實現路徑 1) 智能車間管理 2) 智能供應鏈管理 3) 數字采購管理 |
單元五 | 人工智能與智能制造 | 1. 人工智能介紹 2. 人工智能支撐生產決策自動化 3. 人工智能中的新秀--機器視覺 4. 機器視覺的實際應用 a) 產品質檢--各行業(yè)視覺質檢方案 b) 行為識別--員工行為、機器行為等識別方案 c) 物品識別--識別、計數、盤點等應用方案 d) 物品檢測--安防、管控等應用方案 5. 機器視覺與數字孿生
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