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【課程背景】

制造業正處于轉型升級的關鍵階段。全球產業鏈重構、技術范式更迭以及客戶需求的深刻變化，正在重塑行業的競爭格局。企業面臨多重挑戰：

1.傳統制造模式難以突破“高質量、低成本與短交期”的“不可能三角”，資源浪費、流程冗余和設備停機等問題導致運營效率低下。

2． 市場響應能力不足：客戶需求呈現極致個性化（Personalization）、敏捷響應（Agility）、服務化（Servitization）、透明可溯（Traceability）和無縫體驗（Experience）的“PASTE”趨勢，而傳統生產體系缺乏柔性化能力，難以快速適配動態需求。

3. 技術落地與管理脫節：盡管智能制造技術（如AI、IoT、大數據）已進入成熟期，但許多企業仍停留在“技術炫技”階段，未能將技術與精益管理、流程優化深度融合，導致投資回報率（ROI）難以兌現。

本課程由深耕制造業20年+的吳維老師設計，結合智能化技術的發展趨勢及中國制造業實踐，提出一套從“速贏場景”到“生態重構”的企業智能化轉型的實施路線圖。課程不僅解析智能化技術（含AI）在促進制造業企業增長中的核心原理，更通過真實案例（如三一重工、美的、富士康等）揭示如何將智能化技術與經典管理方法論（精益管理和流程管理）相融合，構建可持續的競爭力。

【課程收益】

學會使用望遠鏡看世界：掌握技術范式突破，客戶需求變化和政策助推對制造企業帶來的外部影響，了解企業“戰略-商業模式-管理方法論-技術范式-流程 & 組織”之間的關聯關系，思考破局之道。

快速地回顧經典管理方法論（精益管理和流程管理）核心要點，探討在智能時代下的這些經典管

對智能制造的技術體系按照“自動化層、網絡化層、智慧化層”的劃分（包括：智能裝備、物聯網、云計算、大數據、AI等）進行介紹，以期通過建立系統性的認識，能夠對智能制造技術的導入規律建立科學認識。

分享中國智能燈塔工廠的智能化實施案例以及聚焦AI的高頻應用場景的實施案例，大致掌握：預期收益、涉及的技術與實施要點。

探索智能化轉型的實施路徑：基于對智能化燈塔工廠的成功經驗的總結，以及對典型失敗案例的教訓總結，獨創性地提出：燈塔羅盤全景圖（包括：原則底線-實施路徑-起步點-飛輪效應），以及通過結構化的思維過程幫助企業提升智能化轉型的成功概率。

【課程特色】

1.全球視野與前沿洞察: 結合Gartner技術成熟度曲線、微軟企業組織AI化趨勢等，解析AI如何重塑制造業競爭力。

2.系統化方法論與落地路徑：帶著學員洞悉外部環境中的重要變量，厘清“企業戰略-商業模式-管理方法論-技術范式-流程 & 組織”的相互關聯，找到變革的“著力點”和“杠桿點”。基于中國企業大量的實踐案例，提煉出指導企業實施智能化轉型的“燈塔羅盤全景圖”。

3.教學中提供了豐富的應用案例，如：AI的四大高價值應用場景案例（設備預測性維護、智能質檢、工藝參數優化、需求預測&智能排產）；智能燈塔工廠的智能化實施案例；部分企業在數字化轉型中的全員參與實踐活動等。

4.引入分組的工作坊研討方式以“學以致用“：啟發學員結合企業自身情況，結合老師的理論指導，通過頭腦風暴活動，形成和分享思考成果。

【課程對象】

1.制造業企業高管：戰略視角需求、投資決策支持、商業模式創新

2. 生產運營總監/工廠經理：場景化落地需求、流程優化工具，成本控制目標

3. 智能制造負責人/數字化轉型負責人：技術落地路徑、跨部門協同、數據治理挑戰

4. 持續改善經理/精益管理專家：精益與AI的協同、員工參與策略、問題解決能力

5. AI推進項目組成員/技術團隊：技術選型指導、模型落地實踐、風險規避（全球失敗案例分析）

本課程通過戰略規劃、場景落地、方法論工具、案例剖析四維內容，覆蓋制造業從高層決策到一線執行的全鏈條人群。無論是高管制定轉型戰略，還是技術團隊實施AI場景，課程均提供針對性的知識與工具，助力企業實現“精準降本”與“智能增效”。

【課程大綱】

模塊1： 破繭之道——制造業的困局與破局點

1.制造業企業的困局

從微笑曲線來看制造業企業的升級路徑

來自技術(Gartner的新興技術成熟度曲線)、市場需求（PASTE）和政策方面的變革驅動力

傳統制造業所面臨的困局-制造業不可能三角

2.破局之道

制造業企業的競爭力來源

商業模式、管理方法和技術范式

流程是商業模式、管理方法和技術范式的“落腳點”，因此它是研究的對象

出路：將智能化技術結合管理方法論，作用于“流程”來提升能力，支撐戰略的落地，也會動態地影響戰略的選擇

模塊2： 筑基之道——AI時代背景下的精益和流程管理

1.精益筑基

精益管理的歷史沿革、精益體系、精益屋、典型的精益思維

智能時代精益管理方法論的“變”與“不變”

精益內核不會改變

持續改善的理念和方式不會改變

體現三現主義的“Gemba Walk”仍是必要的，但手段會有改變

精益工具：被沿用或被智能化增強（羅列了20種工具，重點介紹：均衡生產、循環取貨Milkrun、布局和路徑設計、快速切換、防錯、線平衡、人機組合、動作分析）

2.流程鑄鏈

?流程的定義和本質

案例分享：麥當勞“一流的流程，三流的員工“

?流程管理的循環和相關主體

流程體系規劃（流程需要做整體規劃）；流程設計與優化（兩套方法論，三個層級，四項原則）；流程推行；流程績效評估

“蒸汽馬車”的啟示：流程與技術必須適配

流程，組織，IT和數據是相互依賴，相互支撐的，最終實現“流程打通，IT集成，數據智能”

展望：AI驅動流程優化的三種形態（剛性的流程|規則引擎/人機協同+AI+RPA|目標驅動型智能體-全自動執行）

流程管理各環節數字化概覽

案例分享：

福特汽車公司應付賬款采購業務流程再造

大數據分析提升海關監管精準度

模塊3： 智能加速之道——技術賦能與場景落地

1.認識智能制造

定義、本質、能力特征、智能制造的本質特征：區別于傳統制造的“四自一柔”

智能制造=自動化ⅹ網聯化ⅹAI驅動

智能制造技術體系的分層架構

2.自動化層：智能制造的“四肢與感官”

智能裝備：分類、單機自動化的分級（五級）、工廠自動化的分級（3級）

智能生產裝備

智能機床

工業機器人的類別和功能、工業機器人密度、TOP10的廠家、協作機器人的使用案例分享

3D打印

智能物流裝備

搬運與輸送設備、分揀設備、倉儲設備

機器視覺檢測系統

3.網絡化層：智能制造的“神經與血液”

感知層——智能傳感器；RFID；

傳輸層——物聯網、邊緣接入終端

控制層——SCADA/DCS

基礎設施層

云：智能制造的算力基座

大數據：工業決策的數據引擎

云計算，大數據和人工智能的關系

4.智慧化層：智能制造的“決策大腦”-AI

AI的定義、發展歷程、知識體系圖、其他相關概念

為什么AI現在爆發？

AI發展的全球視野——互聯網女皇AI報告解讀（2025年5月）

中國的政策導向

AI產業鏈發展情況

5.智能制造燈塔工廠實施案例

全球標桿：智能制造燈塔工廠的評估標準和獲評工廠的概況

不同類型企業的智能化實施重點

案例分享：濰柴動力工廠（全球燈塔工廠）

案例分享：海爾中德冰箱互聯工廠智能制造

6.AI重點應用場景及實施案例

AI在制造業的十大應用場景

設備預測性維護

適用的場景；對功能的期待；涉及的技術和實施步驟

案例1：北京奔馳工廠機器人軸處電機的預測性維護

案例2： 某鋼廠預精軋齒輪箱輸入軸“軸承損傷”監控

智能質檢

適用的場景；對功能的期待；涉及的技術和實施步驟

案例1：東風柳汽：AI智能質檢，提高檢測速度和準確率

案例2：富士康手機中框檢測漏檢率降至0.01%

案例3：大眾汽車變速箱齒輪AI檢測轉型

工藝參數優化

適用的場景；對功能的期待；涉及的技術和實施步驟

案例1：米其林輪胎硫化工藝AI動態優化系統

案例2：某汽車零部件企業針對激光弱化工序的自動調參

需求預測&智能排產

適用的場景；對功能的期待；涉及的技術和實施步驟

案例：順絡電子端到端智能供應鏈計劃排產

綜合應用案例：三一重工起重機吊臂生產的“火眼金睛”——實時監控系統如何年省3600萬？

模塊4：智造破壁——從速贏到生態

1.轉型的成功經驗和失敗教訓

全球企業智能化轉型失敗案例概覽

智能燈塔工廠的變革啟示

智能化燈塔工廠實施路徑分析

起步階段、擴展階段和成熟階段

投資回報的J形曲線

成功路徑的底層邏輯

麥肯錫的四級模型和波士頓咨詢的四階模型

2.從速贏到生態的實戰導航圖

燈塔羅盤全景圖

原則底線：三綠燈三紅燈（遵循什么/禁止什么）

實施路徑：三階躍遷模型

起步點選擇：三維評估雷達圖

飛輪效應：自加速三環模型

其他企業AI推進經驗分享

遠東控股集團：推進的組織架構；場景選擇；數智化路徑和心得

美的MBS: 建立可持續性的改進體制

AI對組織流程的影響

微軟2025工作趨勢年度報告：企業組織AI化的三大核心趨勢

人類與AI協同的三種方式

“人”是數字化轉型的核心

案例：廣州視源電子的全民數字化機制

案例：某企業的利用低代碼或零代碼開發平臺解決“長尾需求”

總結語：

?從“望遠鏡”看趨勢，到“顯微鏡”解場景

?從“燈塔羅盤”定方向，到“飛輪效應”促增長

?讓AI從技術工具，進化為企業智能時代的制勝利器

備注：

以工作坊方式開展小組研討，各組需要輸出：《企業AI轉型速贏場景規劃表》，并分組發表。

吳老師

吳維 | 精益數字化戰略與落地專家

核心價值主張?

20年頭部汽車零部件企業運營管理經驗，專注于通過 “精益為基，數字化為翼”? 的策略，為企業構建可衡量財務回報的智能制造運營系統。兼具精益生產、數字化系統架構、財務分析及管理咨詢的復合型背景，確保技術投入精準驅動業務增長。

核心成就亮點

全球制造系統架構師?

主導構建覆蓋全球138個基地的數字化制造運營平臺，將體系要求與財務指標、業務流程深度融合，成為總部全球運營管控的核心抓手。

價值驅動的數字化轉型先鋒?

牽頭企業數據倉項目，實現25+項KPI數據直連與智慧分析，為OEE、人工效率提升奠定基礎，直接驅動結構性降本。

國家級最佳實踐打造者?

構建的亞太最佳實踐管理系統推廣至全球，累計實現超7000萬元成本節約，榮獲2020年度“中國質量標桿”獎。

賦能行業的資深講師?

“三節課”、“華師-課師寶”、“課匠堂”、“助力講師團”等平臺講師，課程覆蓋紫江、采埃孚、米其林、北汽藍谷麥格納等知名企業，主題聚焦精益數字化融合與AI落地應用。

核心能力維度

1.戰略與系統構建?

制造運營系統設計 | 精益數字化轉型戰略 | 業務流程再造 |業財融合的目標管理系統搭建

2.數字化落地實踐?

數據中臺規劃 | 制造系統電子平臺開發 | 智能運維體系建設 | BI可視化

3.精益生產與質量?

豐田/博世生產體系 | 精益黑帶 | 零缺陷質量管理系統 | 全球質量標桿評審

主要職業經歷

精益數字化顧問/培訓師? | 2025年4月 - 至今

（專注知識賦能與行業咨詢，主要課程：《精益數字化實戰路徑：從認知破局到增長飛輪》《業財融合下的制造業運營目標管控實戰》、《數據驅動的設備運維：用AI讓每一分維護成本都創造利潤》等）

延鋒國際? | 集團制造系統高級經理 | 2015 - 2025年3月

（期間主導全球制造系統、數據倉、最佳實踐系統等核心項目）

延鋒汽車內飾? | 質量與持續改進高級經理 | 2004 - 2015年

（負責質量體系與早期制造系統構建）

中國高科 | 復星國際 | 華彩咨詢 | 管理咨詢顧問、投資分析師 | 2001 – 2004

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