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課程價值

深入理解數字化與智能化作為企業經營方式的變革

解答企業在轉型中對數字化理解的困惑

從生產力工具、商業創新和流程變革的角度展開數字化轉型與智能化實踐

深入理解把數字化與智能化作為提升經營績效，獲得優勢的戰略工具

通過多層次的案例解析，了解轉型思路與框架，激發創造空間，破除轉型上的誤區

了解提高數字化變革推進的成效，如何評估項目收益

深入淺出幫助理解數字化關鍵技術，以及了解何時導入與如何導入

課程對象

制造企業的總經理、廠長、生產運營、負責人、CIO、戰略規劃負責人、供應鏈負責人、智能制造小組、工業4.0項目組、IE/精益六西格瑪小組負責人；

課程大綱

第一章 數字時代，轉型與賦能

一、挑戰

1.創新加劇

破壞式創新與以往的變革不同

確定性因素在創新的推動下變得日益不確定

數字化創新的特征是永不停息、越創新越要創新

2.數字化創新的影響力

(1)傳統效率改善 vs 數字賦能的效率改善

(2)視數字化為第一效率提升工具

(3)案例：

特斯拉如何運用數字化賦能打破百年汽車生產效率的瓶頸

UPS的數字化賦能之路

二、機遇

1.全方位賦能

員工工作效率和質量的賦能

價值流程的賦能

商業模式的賦能

2.數字化的多樣性帶來高收益的賦能

瀏覽賦能相關的數字化和應用

數字化轉型不同方式的最佳場景、投資水平、周期與收益點

3.數字化賦能可以與既存的管理理念與方法融合

(1)理念卓越的管理方法需要數字化賦能才能實現它的全部價值

-數字賦能的全面成本管理

-數字化精益流程

(2)融合是數字化轉型成功的特征

-拋開管理哲學與戰略追求的數字化轉型容易成為某種堆砌

-數字化的使命始終是推動卓越經營

第二章 建立數字化場景下的大數據思維

一、數據的認知

1.什么是數據

數據與現實世界的關系

2.數據的基本構成

觀察事物的角度

反映事物狀態的變化

3.認知世界的兩種途徑

感性認知，輸出的認知形式

數據認知，輸出的認知形式

4.用數據來認知世界

因子化的數據認知， Y = F ( x ) 的思維方式

5.影響數據認知潛能的因素

維度(dimensions/features)、顆粒度( About sampling)、數據量（volume）

二、數據認知的實踐

1.數據分析，建立深刻見解

2.分析模型化：從幫助人認知世界到參與決策

3.數據認知的商業思維

三、數據認知的商業思維

1.4.0時代，數據認知對于識別戰略性商業機會的價值

2.案例剖析：

伊隆馬斯克如何利用數據認知開拓特斯拉與SpaceX的商業經營

四、從數據到智能

1.如何定義智能

人工智能與圖靈測試

案例剖析： 自動駕駛：數據模型的進化之路

2.4.0時代，智能模型上升為生產力

機器學習正在將數據轉變為智能模型

神經網絡算法帶來的突破

案例：剖析各類與企業相關的應用

3.管理數據智能化

案例1：AI模型在產品缺陷控制中的應用

案例2: 用AI模型降低設備故障率

五、數據認知成為新的生產力方式

案例： 一個傳統工藝的數字化改造

傳統的大規模生產零件，轉變為數字打印技術

數據轉化為數字化制造工藝

數據的AI化提升了工藝設計的質量與效率

六、用數據思維理解企業數字化

1.案例1:客戶CRM中的數字化

一家建材供應商是如何與客戶建立數字化鏈接，建立數據模型，提升客戶滿意度，確立領先的利潤水平；改變產品研發模式，升級產品價值；改變生產/供應鏈模式，創造快速交付及精益周轉。

2.案例2: 數字工廠中的數據智能

特斯拉的數字化運營

3.特斯拉是如何構建數據模型，驅動生產、質量與設備管理的卓越績效用數字化分析優化設備狀態

4.案例：打造數字化設備管理實現卓越績效

第三章 理解智能制造

一、什么是智能制造？

1.數字化對生產方式的再造

二、智能制造實現卓越經營

1.訂單交付

2.敏捷生產

3.質量零缺陷

4.低成本實現

三、數字化賦能之一：業務數據化

1.業務數據化是數字化創新得以實現的基石

2.制造要素（人機料法環測）的數據化

3.數據化帶來的效率變革：

生產計劃

采購拉動與物料控制

生產控制

訂單交付

4.實現業務數據化的方法論（簡要）

四、數字化賦能之二：流程APP化與自動化

1.讓流程端到端地“流起來”

重要意義：實現“一體化“管理思想與精益流的具體落地

一體化運作代表著制造生產力的臺階

萬物互聯技術能夠將制造業務與組織經營轉變為一體化

一體化生產運作產生的信息才不是孤島信息

2.工廠流程APP化對提質增效、卓越運營的作用

3.IT實現的不同模式與投資收益

五、數字化賦能之三：數據驅動管理

1.流程數字化提供了基礎：數據顆粒度、完整度、實時性

2.實現真正意義上的‘精細化’管理

人員效率

產能/能力的釋放

作業交付及響應

損耗（質量、設備、時間等）

成本鏈

預算控制：投資回報率

3.賦能的實現手段：

數據平臺

可視化

六、數字化賦能之四：智能化

1.智能化的層級與應用場景

2.抓住智能化中低垂的果實：

識別制造中蕓蕓的智能化需求

案例：低成本部署智能化方案，提升運營效率

七、數字化賦能之五：職能工作數字化

1.定義企業的數字化能力

2.給專業化工作賦能：

提升部門工作的標準化、減少重復作業、提高效率

數據共享與一體化

智能算法與專業化工作的融合

3.案例：數字化賦能的質量管理

數字化進程中的體系審核與體系建設

數字化FMEA與產線問題診斷與解決

大數據/AI算法識別品質問題的原因

售后質量的數字化賦能

4.塑造數字化員工

第四章 數字化精益實現制造的智能化管理

一、精益的回顧

1.大規模制造的挑戰

2.瀏覽百年汽車工業發展史

3.精益的獨特：

看問題的角度

對價值的理解

優化的方式

對人的影響

二、從精益的角度理解數字化技術

1.驅動力并非技術本身

2.萬物互聯

什么是萬物互聯技術

生產方式的再一次革命：一體化 & 流動

萬物互聯在智能制造中扮演的核心角色與價值

3.數據驅動

數據的價值

業務數據化促成的自動化

用數據來管理與經營

4.人工智能

理解AI的原理

AI對生產方式的改變

AI算法對工作方式的改變

AI在各個層次與維度應用的案例

三、精益在智能制造/工業4.0中的變與不變

1.不變：

伊隆馬斯克談汽車行業的競爭

精益價值觀將一如既往指導數字時代的企業經營

2.變：

3.0時代的精益改進技術在生產力提升上存在局限

數字化創新將接力生產力的進步

數字化進一步推進生產力的方式以及收益能級

四、數字化精益

1.智能制造的管理與運營

2.數字精益作為持續改進的規則改變者

3.數字化賦能精益改善

數字看板

數字化TPM

數據驅動的精益計劃與生產平衡

生產的價值流分析與改進

五、關注數字精益的投資回報率，進一步創建數字文化

1.經營價值第一，技術第二

2.選擇正確的切入點

3.以解決問題為推動力

4.技術賦能

5.讓人擁抱數字化方案

第五章 智能制造的數字化轉型升級

一、數字化轉型的方法論

1.將轉型視為數字化賦能的進程

業務對象數字化

業務過程數字化

業務規則數字化

二、案例：制造流程的數字化設計與再造

1.建立業務的數據化模型

基于經營價值確定數據維度

用數字化技術實現數據生成與采集

構建數字化管理機制

2.建立業務流程APP

將流程要素（人機料法環）關聯起來

算法驅動流程執行

用數字化手段監管流程

3.將業務規則數字化

識別規則數字化機會

將經驗判斷轉化為智能算法

專業作業與決策的自動化執行

三、案例分享：汽車企業經營的數字化與智能再造

周老師

【專業背景】

Richard老師是黑帶大師及企業數字化轉型顧問，有20年以上戰略變革、流程再造，企業績效提升及數字化轉型的豐富經驗。曾為多個跨國型企業領導運營及戰略變革項目。他的管理與數據咨詢經驗涉及電氣電子、汽車、工程機械、制藥，化工、制藥、半導體、計算機與通訊、石油行業，保險與銀行，互聯網電子商務等服務領域。

Richard老師擅長領導客戶實施高成效的解決方案。在使得客戶快速實現業務提升和獲得卓越財務績效方面，Richard贏得了他所服務客戶的稱贊。他主持的管理提升項目多次被跨國企業總部作為標桿，甚至由于出色的財務收益贏得了董事會的特別嘉獎。

Richard老師同時是出色的團隊教練，眾多學員通過他特別的輔導和激勵方式以令人驚訝的速度提升了復雜問題的分析與解決能力。

他的商業與流程經驗涉及電氣電子、汽車、鋼鐵、有色金屬、工程機械、化工與塑料、涂料、化纖紡織、半導體、計算機與通訊、石油行業的制造與商業服務領域。作為咨詢負責人幫助中澳合資汽車公司推行精益實施項目，直接商業收益達到280萬美金；領導鞍鋼的六西格瑪咨詢項目以及一家世界最主要的筆記本電腦廠商的六西格瑪項目，收益達到500萬美金以上。

【管理實戰經驗】

精益六西格瑪分析與問題解決

基于Python&R的制造業大數據應用

基于BI的績效管理及改善

運營管理的數字化轉型

1.國內主要精益或六西格瑪咨詢公司合作過如下項目：

國內最大的空調家電企業的六西格瑪戰略評估及策劃

黑帶公開課主講

六西格瑪設計評估及策略規劃

國內著名合資汽車廠的供應鏈精益優化輔導

2.國際商用機器公司（IBM）業務咨詢部 戰略及變革咨詢組 （前普華永道咨詢公司），

任運營戰略高級顧問，黑帶大師（部分項目）

某大型IT制造業精益六西格瑪戰略管理整體實施項目經理

某大型國際芯片設計與制造企業的精益管理實施項目經理

某大型國際半導體制造公司六西格瑪黑帶實施項目經理

某大型國際化纖制造業ERP變革管理實施顧問

某大型電信營運商網吧聯盟營運戰略及流程實施顧問

某汽車零部件企業精益生產咨詢項目整體策劃和實施顧問

3.美國通用電氣公司中國總部,

任持續改進總監，精益6Sigma專職黑帶，

負責提供公司內外部的持續改進體系及精益六西格瑪的培訓和輔導

輔導精益六西格瑪項目，有（部分項目）：

制造系統精益化改造和敏捷制造模式導入；

中國區人力資源業務流程重組及電子商務平臺建設；

制造業兼并與收購流程優化（盡職調查和企業整合）；

混合營銷策略制定與流程；

為國內著名通訊設備集成與制造商所做的電子商務戰略規劃的實施顧問

4.通用汽車下屬德爾福汽車集團與通用電氣公司中國技術中心，從事技術開發、質量、生產與采購管理工作。

職業經歷

黑帶大師&前顧問總監 George Group，Accenture

黑帶大師&高級顧問 IBM 業務咨詢服務部

持續改善經理 通用電氣

教育與培訓

機器學習工程師， Udacity

精益大師， George Group/Accenture

黑帶大師， IBM

工學碩士， 上海交通大學

【擅長領域】

大數據管理、智能制造數字化轉型、信息化LTC六西格瑪綠帶、黑帶培訓項目輔導、統計過程控制（SPC）、8D、QCC、DFM、DFA、全面質量管理、供應鏈管理、產品設計、業務流程重組等；

【部分關鍵成就點】

幫助一家大型制造業，制定智慧工廠的大數據應用。運用AI算法，從生產大數據中識別出影響質量成本和設備停機的隱形關鍵因子，此方法帶來超500萬的直接收益。

持續改進的咨詢項目多聚焦經營瓶頸與關鍵績效。以某跨國生產型企業的一期項目為例，分別為精細化運作節省產線投資500萬元，優化定價策略帶來直接利潤200萬，優化工藝控制節約材料及能耗成本200萬元，降低設備損耗帶來150萬收益。

在金融領域，幫助一家銀行實施流程優化，客戶滿意度提升了30%，后勤中心流程品質提升，實現了100%改善；幫助一家保險公司全面導入運營風險分析及改進；

受資本委托對某大型虧損企業(化工)作盡調，設計重組及扭虧為盈方案。建立的數字化經營模型將微觀管理與宏觀績效關聯在一起，從而利用這一模型直接指導扭虧的每項具體措施及目標，僅通過管理改善確認了過5000萬的直接效益。

幫助大型制造企業諸如上汽通用、上汽大眾、通用電氣中國工廠等企業培養了數字化應用人才。

【榮譽客戶】

諾基亞、德爾福汽車、博世汽車電子、上汽通用、上汽大眾、李爾汽車、比亞迪、佳通、安森美半導體、特許半導體、招商銀行、太平人壽，英格索蘭、亞馬遜、中遠、中糧、中興通訊、諾華制藥、武田制藥、阿爾斯通，仁寶電子，英業達，聯想電腦、殼牌石油、上海煙草，浙江中煙、金佰利、殼牌石油公司、博世電動、杜邦化學、荷蘭飛利浦、中遠集團、中興通訊、美的、小天鵝、上海電氣、亞新科汽車、阿爾卡特、施耐得、迅達電梯、IBM、惠普電腦、摩托羅拉、特許半導體、仁寶電子、杜邦、廣東電信、長安福特、大眾汽車、西門子、聯合利華、飛利浦醫療、貝爾、馬尼托瓦餐飲設備、華為技術、TRW、TCL、中遠物流、國美電氣、神龍汽車、神華集團、斯凱孚、博威、羅氏制藥、UT斯達康等等。

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