培訓(xùn)關(guān)鍵詞：智能制造培訓(xùn),數(shù)字化運(yùn)營培訓(xùn)

走向智能制造-制造業(yè)數(shù)字化運(yùn)營轉(zhuǎn)型(劉江)課程介紹：

課程背景：
    工業(yè)4.0是全球制造的最高標(biāo)準(zhǔn)！
    在一個(gè)“智能、網(wǎng)絡(luò)化的世界”里，物聯(lián)網(wǎng)和服務(wù)網(wǎng)（theInternetofThingsandServices）將滲透到所有的關(guān)鍵領(lǐng)域。智能電網(wǎng)將能源供應(yīng)領(lǐng)域、可持續(xù)移動(dòng)通信戰(zhàn)略領(lǐng)域（智能移動(dòng)、智能物流），以及醫(yī)療智能健康領(lǐng)域融合。在整個(gè)制造領(lǐng)域中，信息化、自動(dòng)化、數(shù)字化貫穿整個(gè)產(chǎn)品生命周期、端到端工程、橫向集成（協(xié)調(diào)各部門間的關(guān)系），成為工業(yè)化第四階段的引領(lǐng)者，也即“工業(yè)4.0”。
    十五年的互聯(lián)網(wǎng)大趨勢(shì)，傳播娛樂領(lǐng)域已經(jīng)收官，零售領(lǐng)域大局已定，金融領(lǐng)域已到中盤，而影響最大、最全面改變?nèi)祟惿蠲婷驳幕A(chǔ)生產(chǎn)領(lǐng)域，正因?yàn)楣I(yè)4.0的到來，而進(jìn)入序盤。
    這種裂變，已經(jīng)在美國、德國出現(xiàn)！這不是簡單的物聯(lián)網(wǎng)，不是常見的自動(dòng)化，不是我們?cè)?jīng)以為的種種模式。在美國，它是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——Google不斷將制造業(yè)企業(yè)收購至麾下，開始進(jìn)軍機(jī)器人領(lǐng)域，研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車；Amazon進(jìn)入手機(jī)終端業(yè)務(wù)，開始實(shí)施無人駕駛飛機(jī)配送商品……美國互聯(lián)網(wǎng)巨頭正在通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等手段從“信息”領(lǐng)域加速進(jìn)入“物理”業(yè)務(wù)領(lǐng)域；在德國，它是工業(yè)4.0——用“信息物理系統(tǒng)”升級(jí)“智能工廠”中的“生產(chǎn)設(shè)備”，生產(chǎn)設(shè)備因信息物理系統(tǒng)而獲得智能，使工廠成為一個(gè)實(shí)現(xiàn)自律分散型系統(tǒng)的“智能工廠”，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化，向著互聯(lián)工廠的趨勢(shì)發(fā)展。
    在工業(yè)4.0風(fēng)靡全球、全球產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)跌宕巨變的當(dāng)口，中國又將作何選擇？從習(xí)李背書站臺(tái)，到工信部抓緊推動(dòng)“中國制造2025”，中國已不容選擇地躋身這一改革。如果說德國的工業(yè)4.0是德國在面對(duì)美國信息產(chǎn)業(yè)和中國制造成本侵襲下重建產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)的戰(zhàn)略選擇，那么“中國制造2025”，則代表了中國在有制造大國向制造強(qiáng)國轉(zhuǎn)型過程中的頂層設(shè)計(jì)和路徑選擇。因此，國內(nèi)企業(yè)家們此時(shí)必須審時(shí)度勢(shì)、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實(shí)推進(jìn)，緊緊抓住和用好新一輪工業(yè)革命的歷史機(jī)遇，不能等待、不能觀望、不能懈怠，抓緊時(shí)間行動(dòng)起來。
    這一次，你不容錯(cuò)過!!!!

課程目標(biāo)：
 ◇ 了解企業(yè)盈利模式轉(zhuǎn)型的必然性—速度與成本
 ◇ 了解發(fā)展智能制造如何實(shí)現(xiàn)盈利模式的轉(zhuǎn)型（規(guī)劃層面、應(yīng)用層面及執(zhí)行層面）
 ◇ 深入淺出智能化工廠及其三大組成
 ◇ 了解數(shù)字化在走向智能制造過程中的實(shí)踐性作用
 ◇ 明確數(shù)字化企業(yè)的三大核心目標(biāo)及其對(duì)企業(yè)長期目標(biāo)的作用
 ◇ 了解工業(yè)4.0核心技術(shù)對(duì)數(shù)字化企業(yè)的基礎(chǔ)性作用
 ◇ 數(shù)字化企業(yè)的總體框架及企業(yè)各職能數(shù)字化運(yùn)用
 ◇ 了解數(shù)字化企業(yè)及數(shù)字化工廠實(shí)現(xiàn)過程中的重難點(diǎn)及其技術(shù)障礙
 ◇ 了解標(biāo)桿行業(yè)的數(shù)字化工廠模型與行業(yè)性分析
 ◇ 了解大數(shù)據(jù)處理的價(jià)值流向與管理精益化的結(jié)合性運(yùn)用
 ◇ 了解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合自動(dòng)化為數(shù)字化工廠奠定基礎(chǔ)（從自動(dòng)化到自働化）
 ◇ 學(xué)習(xí)如何分步驟的推動(dòng)過程流、信息流、物流三主線的數(shù)字化應(yīng)用
 ◇ 了解相關(guān)MES\APS\PLM等信息化軟件系統(tǒng)在數(shù)字化工廠中的運(yùn)用及其業(yè)務(wù)邏輯

課程大綱：

第一部分：智能制造--數(shù)字化時(shí)代的到來
 ◇ 工業(yè)4.0與人工智能技術(shù)應(yīng)對(duì)企業(yè)盈利模式轉(zhuǎn)型
 ◇ 智能制造的“智”與“能”解析
 ◇ 走向智能制造的三大支柱
 ◇ 重點(diǎn)解析核心支柱---數(shù)字化運(yùn)營
 ◇ 數(shù)字化工廠的系統(tǒng)框架與三大目標(biāo)
 ◇ 工業(yè)4.0對(duì)數(shù)字化工廠實(shí)現(xiàn)的重大貢獻(xiàn)
 ◇ 工業(yè)時(shí)代的變遷（1.0-4.0時(shí)代）
 ◇ 工業(yè)4.0三大標(biāo)志性技術(shù)--物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)帶來的數(shù)字化變革契機(jī)
 ◇ 數(shù)據(jù)化的實(shí)現(xiàn)--大數(shù)據(jù)中心基建、大數(shù)據(jù)分析與工業(yè)云
 ◇ 工業(yè)云平臺(tái)在數(shù)字化應(yīng)用中的集成效應(yīng)與優(yōu)劣勢(shì)
視頻分享與解析：詮釋物聯(lián)網(wǎng)的意義以及自動(dòng)化的角色定位
 ◇ 我們離數(shù)字化還有多遠(yuǎn)(中國企業(yè)軟硬件的壁壘）
視頻分享與解析：某汽車行業(yè)智能工廠的數(shù)字化應(yīng)用（不同智能規(guī)劃方向選擇的德美企業(yè)）

第二部分：數(shù)字化工廠總體設(shè)計(jì)與人才規(guī)劃
 ◇ 從企業(yè)價(jià)值流看數(shù)字化工廠規(guī)劃
 ◇ 數(shù)字化工廠總體架構(gòu)與框架圖
 ◇ 數(shù)字化工廠規(guī)劃的兩大核心方向—縮短制造周期與制造質(zhì)量
 ◇ 數(shù)字化規(guī)劃與實(shí)施的全景路徑圖
案例分享：美的集團(tuán)的數(shù)字化總體規(guī)劃設(shè)計(jì)與實(shí)施
 ◇ 關(guān)鍵性論點(diǎn)：智能化不等于無人化
 ◇ 案例分享：工程師老張等到了他的職場(chǎng)春天
 ◇ 論點(diǎn)碰撞：是智能化淘汰了人還是人選擇了智能化
 ◇ 延伸式討論：必然淘汰的崗位與必須升級(jí)的知識(shí)
 ◇ 智能化時(shí)代人才發(fā)展的三大方向
案例分享：某德資公司智能化人才培養(yǎng)規(guī)劃
分組討論：1、智能化時(shí)代暢想—本崗位工作的高效輕松與我的不可替代

第三部分：數(shù)字化工廠核心基礎(chǔ)--生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)據(jù)治理體系
 ◇ 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)之于數(shù)字化工廠--物理信息系統(tǒng)CPS
 ◇ 物理信息系統(tǒng)的功能性介紹（視頻分享）
 ◇ 數(shù)字化工廠的絕對(duì)基礎(chǔ)—數(shù)據(jù)化
 ◇ 數(shù)據(jù)治理體系的應(yīng)運(yùn)而生—數(shù)據(jù)浪費(fèi)是新時(shí)代工廠最大的浪費(fèi)
 ◇ 生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)沒有無用的數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)變廢為寶
 ◇ 數(shù)據(jù)治理中心的總體構(gòu)成與大數(shù)據(jù)應(yīng)用分類
案例分享：某航天發(fā)動(dòng)機(jī)公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)體系建設(shè)
 ◇ 國內(nèi)工廠目前無法跨越的數(shù)據(jù)直采技術(shù)壁壘（影響工業(yè)4.0時(shí)代推進(jìn)的主要壁壘）
 ◇ MDC在舊有設(shè)備數(shù)據(jù)直采中應(yīng)用的難點(diǎn)及現(xiàn)有解決方案（IPC視像技術(shù)與RFID射頻技術(shù)介紹）

第四部分：數(shù)字化在設(shè)計(jì)/制造質(zhì)量中應(yīng)用（質(zhì)量是設(shè)計(jì)與制造出來的）
 ◇ 數(shù)字化企業(yè)中體質(zhì)量管理規(guī)劃（目標(biāo)與側(cè)重點(diǎn)）
 ◇ 物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)在線質(zhì)量數(shù)據(jù)庫成為走向零缺陷的基礎(chǔ)
 ◇ 數(shù)字化幫助產(chǎn)品工程開發(fā)實(shí)現(xiàn)模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化的同步工程信息交互系統(tǒng)
 ◇ 智能化實(shí)現(xiàn)研發(fā)到工藝到產(chǎn)品制造的質(zhì)量預(yù)防系統(tǒng)（客戶參數(shù)—產(chǎn)品設(shè)計(jì)驗(yàn)證—工藝驗(yàn)證）
 ◇ 信息化與產(chǎn)線數(shù)據(jù)化的集成加速供應(yīng)商質(zhì)量管理
 ◇ 可視化的質(zhì)量KPI與數(shù)據(jù)化零件信息追溯
 ◇ 數(shù)字化實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)的質(zhì)量返庫與處理系統(tǒng)
視頻分享與解析：FMEA與防錯(cuò)技術(shù)與自動(dòng)化產(chǎn)線集成實(shí)現(xiàn)走向零缺陷（機(jī)械/工程加工行業(yè)）
人工智能技術(shù)在質(zhì)量過程控制中的應(yīng)用案例

第五部分：數(shù)字化在供應(yīng)鏈運(yùn)營中的應(yīng)用（縮短制造周期）
 ◇ 如何實(shí)現(xiàn)從需求到發(fā)運(yùn)的計(jì)劃實(shí)施的數(shù)字化信息流
   → 均衡排產(chǎn)體系如何安排主計(jì)劃、物料、發(fā)貨、生產(chǎn)計(jì)劃
   → 影響均衡計(jì)劃體系的因素
   → 影響企業(yè)使用ERP系統(tǒng)安排計(jì)劃的主要因素與應(yīng)對(duì)措施
   → APS（MES）系統(tǒng)對(duì)計(jì)劃體系的支持與補(bǔ)充
   → 企業(yè)依賴于軟件系統(tǒng)安排計(jì)劃的當(dāng)前弊端與技術(shù)壁壘
視頻分享：紅領(lǐng)集團(tuán)的數(shù)字化與精益工廠的完美結(jié)合
案例分享：某電子行業(yè)的以MES為核心的數(shù)字化供應(yīng)鏈系統(tǒng)運(yùn)用及上線經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
 ◇ 敏捷供應(yīng)鏈物流規(guī)劃
   → 內(nèi)外部物流規(guī)劃與計(jì)劃體系的相輔相成之于敏捷供應(yīng)鏈
   → 供應(yīng)鏈內(nèi)外部物流模式與方式介紹
--產(chǎn)線拉動(dòng)與VMI模式的結(jié)合
--廠內(nèi)順序配送與配料超市的運(yùn)用
--短周期按需生產(chǎn)與EMS配料系統(tǒng)
--SP物料供應(yīng)模式及集配中心設(shè)計(jì)
--結(jié)算模式轉(zhuǎn)變與商務(wù)合作方式的選擇
--案例介紹--上海通用汽車總裝的JIT數(shù)字化物流模式的不斷改進(jìn)
--推薦介紹—信息化、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)在精益物流中的應(yīng)用
--視頻技術(shù)解析—多家公司智能物流成功實(shí)施案例
 ◇ 自働化過程流規(guī)劃與實(shí)施基礎(chǔ)
   → 從自動(dòng)化走向自働化
   → 數(shù)字化過程流規(guī)劃的核心業(yè)務(wù)邏輯—生產(chǎn)效率（作業(yè)效率*設(shè)備效率*質(zhì)量效率）
   → 影響工廠生產(chǎn)效率與成本的三大因素及其數(shù)字化解決方案
   → 自働化的構(gòu)成—智能工廠自働化的⑤張名片
視頻案例：電器及機(jī)加工行業(yè)的智能化生產(chǎn)過程
分組討論：
1、目前本部門最急需智能化數(shù)字化解決的項(xiàng)目
2、目前推進(jìn)過程中的項(xiàng)目主要障礙點(diǎn)的解決方案研討

講師介紹：
劉江老師精益工廠運(yùn)營管理專家
 ※ GMAC精益六西格瑪黑帶大師、數(shù)智工廠運(yùn)營專家、特聘研究生導(dǎo)師
 ※ 中國復(fù)合材料工業(yè)協(xié)會(huì)精益智能專家委員會(huì)主任
 ※ 上海臨港國際人工智能產(chǎn)業(yè)研究院副院長
 ※ 已在數(shù)十家企業(yè)內(nèi)成功策劃和推行現(xiàn)場(chǎng)改善及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)改善活動(dòng)
 ※ 曾任職于通用汽車生產(chǎn)運(yùn)營經(jīng)理、整車平臺(tái)NPI高級(jí)經(jīng)理
 ※ 曾負(fù)責(zé)英國氣動(dòng)公司在華制造基地的籌建工作并擔(dān)任工廠董事總經(jīng)理
 ※ 曾任職于世界500強(qiáng)汽車零部件公司DELPHI精益供應(yīng)商改進(jìn)與發(fā)展亞太區(qū)高級(jí)顧問
 ※ 分別在美國通用汽車總部、日韓、德國等地有過國外培訓(xùn)及工作的經(jīng)歷
精于運(yùn)用卓越運(yùn)營管理理念與數(shù)字化技術(shù)，并將二者有機(jī)的融合；擅長于企業(yè)智造及服務(wù)流程的改善和優(yōu)化，包括從接訂單到遞交產(chǎn)品或服務(wù)的全流程價(jià)值分析改進(jìn)。
曾幫助多個(gè)不同行業(yè)的企業(yè)多功能模塊建立數(shù)字化管理系統(tǒng)，在數(shù)字化與人工智能解決方案商合作領(lǐng)域有獨(dú)特的拓展模式，擅于各種定制化數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景。
善于在實(shí)戰(zhàn)中培養(yǎng)企業(yè)內(nèi)部的人才。多年協(xié)助企業(yè)推行工業(yè)變革改善項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，熟知企業(yè)內(nèi)推行改善的流程和面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)，善于通過系統(tǒng)的方法，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)績效的達(dá)成，并培養(yǎng)人才，授人以漁，建立企業(yè)自己的持續(xù)改善體系。

擅長領(lǐng)域
卓越工廠運(yùn)營方面包括：工廠運(yùn)營指標(biāo)體系設(shè)計(jì)與執(zhí)行力提升、卓越工廠運(yùn)營管理體系、精益工廠系統(tǒng)導(dǎo)入與推行、供應(yīng)商質(zhì)量系統(tǒng)能力提升、工作統(tǒng)籌與項(xiàng)目關(guān)鍵任務(wù)推進(jìn)、精益物流與計(jì)劃控制、VSM價(jià)值流分析及項(xiàng)目管理實(shí)戰(zhàn)工作坊等
數(shù)制智造系列包括：數(shù)制智造頂層設(shè)計(jì)與規(guī)劃、走向智能制造—數(shù)字化工廠規(guī)劃師、數(shù)字化敏捷供應(yīng)鏈、數(shù)字化全面質(zhì)量管理、數(shù)字化在企業(yè)信息流的應(yīng)用
解決方案、數(shù)字化精益工廠實(shí)施與解決方案、智能時(shí)代的工業(yè)自働化改善等

部分成功案例
1.在海信、美的等公司成功搭建過車間管理體系，從規(guī)范精益車間管理和提升生產(chǎn)管理者勝任力兩個(gè)維度，構(gòu)建高效的精益車間
管理系統(tǒng)，打造精益車間現(xiàn)場(chǎng)，建立標(biāo)準(zhǔn)化的精益車間管理體系，培養(yǎng)具有戰(zhàn)斗力的精益班組。
2、連續(xù)三年負(fù)責(zé)歐派家居無錫公司供應(yīng)鏈優(yōu)化咨詢項(xiàng)目，設(shè)計(jì)銷售預(yù)測(cè)、敏捷供應(yīng)體系、均衡排產(chǎn)、三標(biāo)管理等職能模塊，項(xiàng)
目實(shí)現(xiàn)樣板生產(chǎn)線產(chǎn)能提升40%，降低WIP庫存35%，大幅縮短交付周期OTD提升40%；同時(shí)全面實(shí)現(xiàn)傻瓜化作業(yè)三標(biāo)管理，幫助HR解決難招人難培訓(xùn)的2020-21困難期；提出基地?fù)寙螜C(jī)制，幫助各分廠提升產(chǎn)能與縮短交付期之后真正實(shí)現(xiàn)贏利在財(cái)務(wù)報(bào)表上的提升。
3.在西門子集團(tuán)下屬機(jī)械加工企業(yè)推廣卓越工廠運(yùn)營系統(tǒng)智能優(yōu)化項(xiàng)目，完善并規(guī)劃生產(chǎn)計(jì)劃體系、完成鑄造生產(chǎn)線的改造及全
工藝產(chǎn)線平衡，優(yōu)化倉儲(chǔ)管理WMS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)庫存降低50%以上、人均效率提升45%的目標(biāo)。
4.在東風(fēng)本田汽車公司推行TPM設(shè)備效率數(shù)字化提升項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)稼動(dòng)率提升至88%的目標(biāo)，縮短換型時(shí)間從18分鐘至10分鐘，產(chǎn)能提升近10%。
5.在福斯推行功能性5S并結(jié)合快速換模換線項(xiàng)目，利用虛擬仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)換型設(shè)置無人化，將產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換時(shí)間從60分鐘降低到
25分鐘，在制品庫存降低50%以上，節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)可用面積近30%，項(xiàng)目財(cái)務(wù)收益遠(yuǎn)超投入。
6.在航天科工某所進(jìn)行運(yùn)營數(shù)據(jù)治理體系規(guī)劃實(shí)施項(xiàng)目，完成從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、過程數(shù)據(jù)監(jiān)控到交付質(zhì)量大數(shù)據(jù)的直采、
存儲(chǔ)基建、工作流處理、應(yīng)用分析等。
7.輔導(dǎo)并參與建發(fā)物流臨港新倉儲(chǔ)中心的升級(jí)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)4大庫與包裝線指令全數(shù)字化，A/B類物料運(yùn)輸無人化，自働立體式貨架倉儲(chǔ)位利用率提升至旺季95%淡季75%以上，并結(jié)合數(shù)字化供應(yīng)鏈系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)庫存周轉(zhuǎn)次數(shù)提升50%以上。
8.統(tǒng)籌并負(fù)責(zé)建立上汽乗用車供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)包括技術(shù)中心、物流、采購、質(zhì)量等四部門對(duì)供應(yīng)商的績效考核指標(biāo)、
權(quán)重、數(shù)據(jù)獲取方式、考核辦法與獎(jiǎng)懲制度等整套體系及標(biāo)準(zhǔn)化控制流程與文件，并完成數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)化、操作可視化等功能，減輕工作負(fù)荷的同時(shí)保證了供應(yīng)商評(píng)價(jià)系統(tǒng)的客觀公正性。
9.在萬向公司推行質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)項(xiàng)目，幫助其構(gòu)建和完善質(zhì)量流程控制體系，基于質(zhì)量缺陷/因子等數(shù)據(jù)化結(jié)合自働化技術(shù)的防錯(cuò)設(shè)計(jì)，8個(gè)月內(nèi)將一次通過率從78%提高至95%以上，降低質(zhì)量成本率近15個(gè)百分點(diǎn)的同時(shí)，更提升了生產(chǎn)效率近25%，減少了檢查工位與頻次。
10.在科洛普線束推行拉動(dòng)生產(chǎn)項(xiàng)目，庫存金額降低30%同時(shí)節(jié)約場(chǎng)地三分之一布局新產(chǎn)線。
11.在上海電氣負(fù)責(zé)核心供應(yīng)商質(zhì)量管理系統(tǒng)能力提升培養(yǎng)項(xiàng)目，持續(xù)分批完成數(shù)十家供應(yīng)商的人員培養(yǎng)與現(xiàn)場(chǎng)績效提升，實(shí)現(xiàn)
降低客訴35%以上，減少采購成本16%以上，并實(shí)現(xiàn)部分供應(yīng)商來料免檢。
12.全面負(fù)責(zé)蒂森克努伯電梯中山公司的數(shù)字化精益供應(yīng)鏈咨詢項(xiàng)目，成功幫助其構(gòu)建精益數(shù)字化供應(yīng)商體系，直接降低原料庫
存60%以上，2家主要供應(yīng)商效率提升超30％，縮短制造周期近70％（整個(gè)項(xiàng)目結(jié)合了供應(yīng)商拉動(dòng)信息系統(tǒng)、內(nèi)部零件流拉動(dòng)、SP配送大數(shù)據(jù)中心、智能排產(chǎn)、生產(chǎn)線平衡、設(shè)備效率實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)化監(jiān)控等)
曾培訓(xùn)或咨詢服務(wù)過的企業(yè)包括:
 ※ 汽車及零部件：聯(lián)合電子，天合汽車，東風(fēng)商用車、東風(fēng)本田、江淮汽車、上汽乗用車、伊頓動(dòng)力、萊尼線束系統(tǒng)、江陰模塑，，福耀玻璃，福斯?jié)櫥�、億光電子、偉巴斯特、海拉汽車電子，李爾、寶馬汽車，萬向集團(tuán)等
 ※ 電子電器行業(yè)：松下環(huán)境系統(tǒng)、飛利浦照明、富士康、億光電子、西門子威迪歐、諾基亞、美的，ABB，方太、施耐德電氣、格力電器、摩托羅拉、臺(tái)達(dá)電子等
 ※ 機(jī)械制造業(yè)：蒂森克努伯電梯，西門子，中鐵建，東方電氣、中材股份，康士伯船舶，維用精密鑄造，海太
 ※ 精密儀器、金風(fēng)科技、時(shí)代新材等
 ※ 其他：阿特斯、通威、PPG，AT&S、殼牌，歐派家具、維斯塔斯新能源、交通銀行、遠(yuǎn)景能源、國藥物流、建發(fā)物流、伊利集團(tuán)、瑪氏食品，完美中國、卡夫，網(wǎng)易，南方電網(wǎng)，諾和諾德制藥、雪佛龍、飛鶴乳業(yè)等

課綱下載

---

更多走向智能制造-制造業(yè)數(shù)字化運(yùn)營轉(zhuǎn)型相關(guān)課程：

課程專題：數(shù)字化專題 | 智能制造培訓(xùn)，數(shù)字化運(yùn)營培訓(xùn)