中国智造行动教程 ——搭上工业4.0 时代顺风车

课程介绍

德国工业4.0的核心是智能制造。每一家企业、每一位主管应该如何认知工业4.0、如何规划指导实施企业智能制造的具体行动？

国务院《中国制造2025》,《两化融合发展指导意见》等纲领性文件规范了宏观大方向。但在微观操作层面，企业一线应该如何具体把握？如何搭乘工业4.0时代顺风车，决策、践行、夯实智能制造具体行动，采摘工业4.0时代当期红利与长远硕果？

如何契合不同企业实际情况，以市场导向和政府推动为发展引擎，升级转型，落实夯实智能制造，顺势而变、弯道超车、实现跨越式发展？传统制造业如何破解危机、破题突围？ 

制造业转换和变革，有其内在规律特点。企业家、管理运营人员、科学家、工程师、技师、操作工，在不同阶段扮演着不同角色。站在工业4.0视角，不同角色智能制造落地行动和结果各不相同。应该如何准确理解、领悟、把握智能制造具体行动？

当前，中国制造业面临并必须解决诸多具体问题：

1 缺乏德国工业4.0全面系统的工业级精准解析，制约智能制造领悟与实践行动落地；

2 缺乏站在制造业角度，对工业4.0和智能制造新概念的企业级深度解析。变革的机遇挑战，悬浮游离于现有制造业之外，不能有效支撑智能制造具体落地行动；

3 缺乏对德国工业4.0动态化追踪和最新解析，制约企业在快速变革时代，与时俱进，全面、立体、实时、准确地理解、把握智能制造带来的机会和机遇；

4 确实存在充斥着很多举着工业4.0智能制造牌子，推销自身产品的伪碎片信息，使繁忙运营中的不少企业，陷入盲人摸象，管中窥豹境地；

5 东西方语言、思维方式、文化、社会制度差异，在变革时代，更加凸显地成为理解践行工业4.0的无形障碍，制约中国智造的发展；

6 在向前快跑的同时，部分企业工业2.0、工业3.0，甚至工业1.0尚未夯实，需要停下回头补课，大大增加了智能制造具体行动落地难度；

7 中国制造业普遍面临着，高端智能制造回流发达国家、低端制造服务端转移低成本国家、第三产业普遍回归、产品品种增加而生命周期缩短等严峻的现实挑战。

本课程的内容，是回答上述七大现实设问，为制造企业给出系统深入的工业级、企业级回答，助推企业全面、深刻理解工业4.0，形成务实有效的智能制造落地行动。

课程特色

根据国务院中国制造2025对接德国工业4.0的总体方针，

根据德国工业4.0暨智能制造原始一手文件，

针对变革时代，中国制造业升级转型庞杂深刻的系统工程，在深入系统解析工业4.0基础之上，

汲取当代东、西方500强制造巨头两栖智能制造实践经验，

精心筛选出中国制造对接德国工业4.0智能制造行动级的：

【抓手/入手点/切入点】, 【盲区/误区/雷区】, 【工业级案例】等，

以期针对不同规模，行业制造企业，有效助推升级转型，化危机为契机，

形成务实落地的智能制造具体行动。

课程对象

制造企业决策层，管理执行层各部门主管、核心骨干，各级储备干部。

课程安排  

12课时、18课时 (6课时/天)

企业也可依据自身情况，选择本课程有关部分,、重点章节，订制形成专题特训课程。

课程总目录

第一部分  必备基础与热身

第二部分  德国工业4.0暨智能制造 

第三部分  工业1.0/2.0回眸 —站在前人肩膀之上

第四部分  工业3.0解析 —智能制造夯实与深化

第五部分  工业4.0解析 —智能制造切入与跟进

第六部分  中国智造 —制造业转型升级工程/技术/管理基础

第七部分  中国智造 —前景展望和行动纲要与目标

第八部分  研讨总结互动互勉

课程大纲细化

第一部分  必备基础与热身

1.1 术语解释

中国制造2025术语    现代工业(制造业)基础术语    德国工业4.0术语

1.2 现代制造业判读技能

全球制造业演化变革    新中国制造业五次飞跃    市场竞争模式演化与变革

现代管理判读技能

权变管理流程    权变金三角    外语障碍者技巧

1.3 企业非财务成本

变革    信用    时间    机遇    沟通    健康

制造业竞争力模型    中国制造企业转型升级模型

小视频：跨行业垄断(跨界打击)

1.4 本课程的研修方法

研修目标    决策铁三角    行动指南    行动纲要    行动计划    行动入手点

全球化视界 —采摘行动级时代精华

东西方迥异工程思维习惯    跨学科/行业形势判读 —东西方差异与契合区

课程边界

第二部分  德国工业4.0暨智能制造 

2.1 工业进步/产业变革/社会革命/智能制造

工业革命和产业革命    工业4.0与第四次工业革命    再生能源革命

制造业演化与现代工业革命的规律    四部交响曲

变革时代，行业重新洗牌与企业重新定位

智能制造的三大板块

认知变革 享受挑战

美国再工业计划AMP2.0 (2015.08)

欧盟IMS2020计划 (2010.05)  

日本i-Japan计划 (2001.06)

英国MIS现代工业战略 (2017.01)

法国新工业法国战略NIFS (2013.09)

大企业洞悉什么、中小企业明察什么；大企业升级什么、中小企业切入什么?

德国制造业情况介绍   中德制造业现状对比 

工业1.0    工业2.0    工业3.0    工业4.0

工匠传统沉淀传承，工匠精神落地的标准、法律和社会基础

工业4.0暨智能制造的十大特征

2.2 德国工业4.0解读

德国发布的工业4.0标准定义 (2013.04.08)

工业4.0的标准释义 (2013.06)    工业4.0五大分支领域

德国工业4.0工作组成员企业背景和工程技术背景赏析

德国工业4.0四大特征 (2013.07)与五大特征 (2015.11)

德国工业4.0四大规划原则 (2016.05.04)

为什么德国工业4.0工作组讲：拒绝用”第四次工业革命”说法解读德国工业4.0?

德国工业4.0工作组启动工业4.0策略报告书 (2016.11.30)

为什么德国工业4.0工作组强调，德国工业4.0计划只是德国高新技术战略的十分之一？

德国教育研究部应对工业4.0九大挑战 (2017.01.17)

传统工厂解析    工业4.0智能工厂解析    工业4.0的十大突破口

为什么2017年初，德国教育研究部紧急出台专门政策，纠正工业4.0浮夸之风？

德国工业4.0拉动模式
德国智库工业4.0(智能制造)成熟度模型 (2017.02.27)

2.3用工业4.0思维代替互联网思维

人联网思维    德国工业4.0思维   

互联网思维：以往的成功捷径和将来的失败根源

客户定制：工业品VS消费品 ——杀鸡用牛刀

看似授之以渔，实则授之以鱼：汉诺威工业展。为什么宝马发动机生产线落地沈阳？

2.4 德国工业4.0解析五部曲

第三部分  工业1.0/2.0回眸 —站在前人肩膀之上

3.1 工业1.0准备期   

作坊生产    集中生产    机械化纺织技术

3.2 工业1.0与后工业1.0时期

水力纺纱    蒸汽起重    工业化浪潮

3.3 工业2.0

电气化    批量生产    标准化    专业化工装夹具    流水线

霍桑实验    经济人与社会人    科学管理与管理科学

工业1.0-2.0时代宝贵遗产：对赌商业模式

小数据/大数据品味：一战飞机如何发现并解决共振问题/今日各国天气预报一瞥

第四部分  工业3.0解析 —智能制造夯实与深化

什么是工业3.x

4.1 自动化与自动化工程

什么是自动化

传统自动控制两种类型    传统自动控制两种方式

了解控制和控制逻辑

计算机控制 —传统制造业被列入”去产能/壮士断腕”嘿名单的分水岭

现代自动控制工具    自动控制的长处和短处

制造业自动控制水平升级行动盲区、误区和雷区

现代自动控制工具

前馈控制     SCADA    现场总线

计算机辅助技术CAx    CAD    CAM    CIM    CIM解析

IT辅助技术    HMI    CHI    ANN    高仿真工业软件 HSS

自动锅炉、草坪自动喷水系统、泳池自动清洗机、自动门、自动取款机工业级赏析

关灯工厂

4.2 (工业)万有控制系统 

万有是什么意思?

工业类系统与消费类系统的本质差异 ——可靠性和精准度

万有控制系统两大特征    万有控制系统方法解析

万有控制系统工业级图解

三维评价模型    七大评价指标

 (工业)万有控制系统企业级融合优势——传统制造业十大福音

万有控制系统标准化

STEM与学科耦合

4.3 数字化建模与制造 

增材技术    3D打印解析    4D打印解析

第五部分  工业4.0解析 —智能制造切入与跟进

5.1大数据和小数据

什么是小数据

什么是大数据

大数据产生的技术背景    大数据的5Vs特性    大数据可视化(变成小数据)

大数据工业用途

可见问题    不可见问题

大数据工程

大数据分析工具  

大数据科学

大数据技术    捕获    承载    存储    监控    发掘    备份    分析    优化

大数据的机器特征    技术驱动    业务驱动    数据驱动

机器学习    数据足迹

大数据支撑研发：宏观反映微观，微观解析宏观；大数据革命、小数据提供革命机遇

大数据工业级应用    可预测制造    ”零”待机时间

大数据思维变革    数据决策    洞察数据偏见    杜绝数据说谎

我们对大数据十大盲区误区和雷区 ——大数据软肋

大数据玩家的级别：诺大一片浮云，最后只有几片云！谁能活下来？

大数据洪流将终结科学研究方法? 天气预报与豆腐渣工程？

大数据安全

中国国家大数据安全工程实验室 (2017.2.12)

5.2 云计算

什么是云计算

云计算服务的基本特征

区分两种控制论 Cybernetics vs Control theory

企业如何享用云计算服务

服务模式    IaaS    PaaS/iPaaS    dPaaS    BaaS/MBaaS    SaaS

公共客户端   云计算收费方式

云部署和云架构    私有云    公共云    混合云

云架构

5.3网络实体系统CPS

CPS基本特征    CPS成熟度    CPS成熟度模型图解   

5C层级架构CPS    链接级    转换级    网络级    认知级    自主级

切入CPS六级突破口

移动CPS    移动CPS的七项关键技术

学科耦合的工具 —功能化实物模型接口

德国国家科学基金会CPS工作坊

工业4.0行动 —从智能生产到智慧工厂

5.4 物联网 IoT

什么是IoT    物联网是怎么提出来的

IoT推进拐点    传感器/作动器(M2M技术)日用品化之日

IoT普及五大基础

无线通讯    传感器    嵌入系统    实时分析技术    机器学习应用

IoT推进十大案例赏析    美国国防反潜海底警戒网

工业物联网IIoT

美国工业部：E制造基础、工具和转化(2013)

定址技术

智能维护系统 IMS    IIoT预测性维护统计分析评价系统

IoT技术路线图

IoT概貌鸟瞰    

为什么物联网发展慢？

什么都变了？什么都没变？是人联网？还是物联网？人联思维变革为物联思维！

隐私和安全

5.5 云设计与制造

什么是CBDM   云设计 CBD   云制造CBM

CBDM的十大特征

CBDM与传统设计制造差异解析

CBDM的服务模型

基础架构服务 IaaS    平台服务 PaaS    硬件服务 HaaS    软件服务 SaaS

5.6 打造智能工厂

智能工厂结构    智能工厂元素解析

智能工厂建设路线    智能工厂信息和人才安全

5.7 智能生产与智能供应链

研讨：传统精益生产的盲区误区雷区

第六部分 中国智造 —制造业转型升级工程/技术/管理基础

6.1 中国制造业面临的六大挑战

6.2 放弃“互联网思维”，以“工业4.0思维”认识新竞争优势和来源 

6.3 中国制造升级转型的第一步 —信息化工程

无纸办公的魅力    商务智能平台

工业信息化误区    关注人为数据而忽略机器数据

6.4中国制造推进/突围路线

中国制造三步走路线图   

学模式PK学技术

核心技术能买来吗?    学会壁垒才会冲破壁垒，才会拥有核心技术

传统工厂改造从设备机联开始；新工厂建设从设备标准变革

6.5 工业4.0前期建设 —共标管理

MES4.0    VDI 5600准则

6.6 传统制造业升级转型的入手点 —SCADA

SCADA是工业4.0与中国制造2025最紧密的联系和解读

什么是工业SCADA    SCADA五个层次    IEC 61131-3标准

SCADA三类应用型流程    工业流程    基础建设流程    设备设施流程  

SCADA典型配置单元

SCADA基础架构研发    美国军标 TM5-601   军事术语C4ISR

四代SCADA的特征    

单独式    分布式    联网式    IoT式

SCADA安全    SCADA安全四种误解    SCADA纵深防御

6.7传统制造业模式创新的基础：仍然是效率和效能问题

6.8工业4.0时代制造业升级转型 —十大逆袭路线

第七部分 中国智造 —前景展望和行动纲要与目标

7.1漫话工业4.0六重天

7.2 企业自我诊断 —变革成功的基础

企业运营智能化    

企业自我诊断内容    企业自我诊断流程    现代企业自我诊断模型和工具

7.3 中国制造对接德国工业4.0总路线

核心技术→高端产品→主流市场    技术瓶颈甄别和解决

两化融合可称工业3.0，两化深度融合说是工业4.0

7.4 工业4.0时代杀手级应用    刚需    CPS    个性化大规模定制

7.5 制造业升级转型的总抓手 — (工业)机器人

认识机器人    认识机器人零件和部件    典型工业机器人BOM表    

机器人心脏 —动力存储与动力源    

机器人肌肉 —作动器    机器人感觉 —传感器    

机器人手臂 —操纵器    机器人腿脚 —移动部    

机器人的智商情商 —决策总线与人工智能     自主机器人   

机器人现在与未来 —个人和企业行动篇         

7.6 制造企业夺回“市场定价权”必经之路 — 人工智能

什么是人工智能    

人类学习    机器学习    深度学习

自主迭代学习    弱AI    强AI

人工智能的目标    人工智能的方法    人工智能工具    人工智能评估

弯道超车 — 中国制造业行动路线

人工智能全球化浪潮 — 驻足时代前沿

第八部分 研讨总结互动互勉

结合企业实际问题，研讨、互动、答疑

版权归龘卫老师所有，未经授权，严禁复制。