工业4.0智能制造与企业精细化生产运营

各类制造型企业的总经理、厂长、生产经理、供应链管理者、质量经理、车间主任、科（课）长、一线管理者等生产管理干部

两天

作为全球“最大的工厂”，中国在制造领域发挥着巨大的作用，在德国推出工业4.0战略之时，中国借其之势，从“制造”向“智造”全力迈进，新一轮科技革命和产业变革与中国加快转变经济发展方式、建设制造强国形成历史性交汇。对中国制造而言，这既是宝贵的机遇，又是空前的挑战。毫无疑问，工业4.0时代将是中国在全球制造业竞争场上获得提升和超越的绝佳契机。信息技术推进的制造业正在以飞快的速度走进智能化。每一个行业的业态都将发生巨变。高品质、低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升人类的生活幸福指数。而万物互联技术的使用让物联有了智能化的基础。随着移动互联、工业4.0时代的到来，企业转型大势所趋，调整发展战略、探索发展方式已成为企业的新常态。同时，由于市场环境、竞争环境的不停变化，企业需要在转型过程中不断调整、完善其转型战略和发展模式，在转型过程中逐步提升竞争力也成为企业的新常态。

 

 

一、工业4.0导向

1、工业4.0是万物互联
2、工业4.0是智能制造
3、工业4.0是集成创新
4、工业4.0是数据传递
5、工业4.0是模式转型

二、工业4.0基石

1、硬件升级（基础构建）
2、软件支撑（信息采集）
3、人才保障（关键资源）
4、互联互通（消除障碍）
5、流程优化（组织提效）

三、工业4.0核心 

1、产品智能化（定制）
2、生产方式智能化（灵活）
3、装备智能化（自动）
4、管理智能化（优化）
5、服务智能化（响应）

四、工业4.0趋势 

1、横向集成（SCM供应链系统）
2、纵向集成（内部垂直运营）
3、端对端集成（C2B模式）

五、智能制造四大关键特征 

1、精益运营：向细分市场投放精益产品
2、方案设计：产品不只是硬件，而且融入信息
3、软件管理：借助互联网工具实现流程无缝对接
4、设计研发：精细化、个性化、极致化

六、智能制造六大实施支柱 

1、标准化（产品研发）
2、模块化（分解整合）
3、自动化（人机配置）
4、数字化（量化指标）
5、信息化（闭环拉动）
6、智能化（引领趋势）

七、智能制造四大数据支撑 

1、产品数据：为满足个性化需求提供条件
2、运营数据：实现工业控制与管理优化
3、价值链数据：重新挖掘比较成本优势
4、外部数据：提升管理决策与市场应变能力

八、智能制造五大创新驱动 

1、技术创新：快速轨道的利器
2、产品创新：工业产品数字化智能化发展方向
3、模式创新：构筑全新生产模式与商业模式
4、业态创新：加速重构产业价值链体系
5、组织创新：进行业务流程重组与企业组织再造

九、案例解读与剖析 

1、尚品宅配(年业绩增幅超60%－70%）
2、红领制衣（年业绩增幅超150%）
3、阿里巴巴（淘工厂）
4、哈雷摩托（日产1200台定制产品）
5、海尔互联工厂

十、案例启示与研讨 

1、三一重工：打造全球一流流程型组织
2、中联重科：智能制造挺进工业4.0风口
3、华为：布局万物互联工业4.0大数据时代
4、长虹：进军数字化个性化，推进智能工厂转型
5、西门子：信息技术集成领域集跑者

十一、标杆管理（企业精细化体系构建） 

1、由粗放至精细导航
2、BPR－JIT－SCM－TCM－VSM五大模型构建
3、精细化管理推进“三先”模式
4、公司低效五个特征
5、价值流改进：行政流程 VS 操作流程
6、公司利润流程（赚钱 VS 省钱）
7、精细管理实施路径

十二、突破瓶颈(创建精益价值）

25个精益标准化管理模型构建
1、细节创优模型
2、可视监管模型
3、清洁生产模型
4、防错防呆模型
5、定岗定责模型
6、技能定岗模型
7、“333”配置模型
8、作业指导模型
9、褒贬区隔模型
10、实物参照模型
11、缺陷导航模型
12、关键点矫正模型
13、规格备忘模型
14、过程规范模型
15、标准固化模型
16、质量日清模型
17、履历追踪模型
18、全员改善模型
19、“OPL” 模型
20、安全护航模型
21、问题导航模型
22、人机配置模型
23、指引纠偏模型
24、工艺设计模型
25、设备点检模型

十三、系统创优（高效低本营造） 

1、五大工具分析与应用
2、真假效率区别
3、计划组织与落地实施
4、质量运营五现模式创建
5、订单评审与新产品导入管理
6、SCM供应链系统创建
7、信息流与实物流对接管理