《傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索》

  培訓(xùn)講師：李祎

講師背景：
李祎李祎導(dǎo)師聚焦在顧問型財(cái)務(wù)與數(shù)字化落地應(yīng)用方向的研究與教學(xué)實(shí)踐，曾任職于世界500強(qiáng)企業(yè)三星集團(tuán)、日立光電，多年工作經(jīng)驗(yàn)聚焦企業(yè)財(cái)務(wù)成本控制以及公司數(shù)字化、自動化和智能化轉(zhuǎn)型升級。李祎導(dǎo)師常年應(yīng)邀為企事業(yè)單位和武漢大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué) 詳細(xì)>>

李祎
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《傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索》




智能制造系統(tǒng)系列
傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索
——新技術(shù)、新突破、新智造、新場景——







【場景描述】
德國工業(yè)4.0、美國先進(jìn)制造、中國制造2025，核心都是智能制造。沒有成功的企業(yè)
，只有時(shí)代的企業(yè)，時(shí)勢造英雄，企業(yè)應(yīng)審時(shí)度勢，積極擁抱時(shí)代，學(xué)習(xí)及應(yīng)用智能制
造，做百年常青企業(yè)。在制造業(yè)，都會關(guān)注兩個(gè)問題：一是企業(yè)現(xiàn)狀痛點(diǎn)解決的問題、
二是企業(yè)未來可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃的問題，這兩個(gè)問題解決的根本需要團(tuán)隊(duì)人才梯隊(duì)的建設(shè)
作支撐。
智能制造不是高大上虛設(shè)的概念，智能制造是能有效接地氣落地實(shí)施的。但在實(shí)際的
操作過程中，仍存在著以下幾大問題：
■ 對智能制造的認(rèn)知理解中存在誤區(qū)和難點(diǎn)
■ 對智能制造未來的應(yīng)用場景缺少整體系統(tǒng)性了解
■ 對智能制造帶來的變革挑戰(zhàn)，缺少全局把控和應(yīng)用性的指導(dǎo)

【場景模型】

【課程背景】

智能制造構(gòu)建，首先就需要對企業(yè)現(xiàn)狀痛點(diǎn)問題進(jìn)行解決，有力促進(jìn)企業(yè)制造競爭力
的提升，打好基礎(chǔ)后，才有可能逐步邁進(jìn)智能制造，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)未來可持續(xù)發(fā)展。智
能制造的實(shí)現(xiàn)不是一蹴而就的，智能制造實(shí)現(xiàn)有七大路勁：標(biāo)準(zhǔn)化、精益化、模塊化、
自動化、信息化、數(shù)字化、智能化。本系列課程從工業(yè)制造的發(fā)展、國家制造強(qiáng)國戰(zhàn)略
、智能制造實(shí)施的七大路勁，推進(jìn)智能制造實(shí)施的各相關(guān)業(yè)務(wù)模塊的有效落地進(jìn)行智能
制造講解，幫助企業(yè)夯實(shí)現(xiàn)行生產(chǎn)運(yùn)營基礎(chǔ)，引導(dǎo)企業(yè)有序有效落地智能制造，提升企
業(yè)現(xiàn)代先進(jìn)制造水平能力。



【參與人員】本課程適宜于：需要了解新技術(shù)的產(chǎn)品中心（總監(jiān)、經(jīng)理、主管）、運(yùn)營
中心管理人員、技術(shù)中心管理人員
【課程收益】
● 掌握智能制造基本邏輯、框架和核心技術(shù)體系；
● 了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性
● 了解數(shù)字化給企業(yè)帶來的好處
● 理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該如何做以及什么時(shí)候做
● 掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要怎么做
● 掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意見和建議
【課程時(shí)間】1天 （6小時(shí)）

【課程大綱】
|一．什么是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 |
|1、數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代已經(jīng)來臨 |
|2、新IT加持數(shù)字化勢不可擋 |
|3、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì) |
|【解析】ChatGPT帶給制造中層的啟示 |
|二．企業(yè)要不要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及什么時(shí)候要做 |
|1、數(shù)字驅(qū)動力是經(jīng)濟(jì)形式的挑戰(zhàn)顯現(xiàn) |
|2、數(shù)字驅(qū)動力是同行業(yè)內(nèi)市場競爭加劇 |
|3、數(shù)字驅(qū)動力是企業(yè)運(yùn)營的需要 |
|【解析】數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展會不會對所處行業(yè)帶來新的機(jī)會？ |
|【解析】會不會有跨行業(yè)的組織利用數(shù)字化技術(shù)顛覆本行業(yè)？ |
|三．企業(yè)要不要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及什么時(shí)候要做 |
|1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)，就是重構(gòu) |
|1）控制了數(shù)據(jù)，控制了平臺，就是控制了未來 |
|2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五個(gè)維度 |
|1）數(shù)字化指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā) |
|2）數(shù)字化提升運(yùn)營效率 |
|3）數(shù)字化連接客戶與企業(yè) |
|4）數(shù)字化更好的指導(dǎo)企業(yè)決策 |
|5）數(shù)字化為員工賦能 |
|3、數(shù)字化轉(zhuǎn)型從五個(gè)層次開展 |
|1）業(yè)務(wù)戰(zhàn)略：管理層要完成數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力轉(zhuǎn)型，更新企業(yè)決策模式，使數(shù) |
|據(jù)成為決策的關(guān)鍵因素 |
|2）業(yè)務(wù)流程：向用戶開放，向供應(yīng)鏈開放 |
|3）數(shù)據(jù)治理：制定一個(gè)基于價(jià)值的數(shù)據(jù)治理計(jì)劃 |
|4）數(shù)據(jù)應(yīng)用：數(shù)據(jù)加工廠的重要性 |
|5）關(guān)鍵基礎(chǔ)架構(gòu)：合理使用云，大數(shù)據(jù)，人工智能。 |
|【研討】5年后企業(yè)不重視數(shù)據(jù)治理的結(jié)果猜想 |
|四．企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要怎么做 |
|1、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的參考路徑，主要包含四個(gè)階段： |
|1）數(shù)字化認(rèn)知階段：建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型思維 |
|2）數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃：找到方向，建立短期、中期、長期的目標(biāo) |
|3）數(shù)字化實(shí)施：開展行動，構(gòu)建數(shù)字化能力 |
|4）數(shù)字化推進(jìn)與反思 |
|【案例】海爾的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路 |
|五．數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會遇到哪些挑戰(zhàn) |
|1、短期收益和長期價(jià)值的抉擇之痛 |
|2、業(yè)務(wù)與技術(shù)認(rèn)知不同 |
|3、缺少擁有相關(guān)技能的人才 |
|4、組織能否適應(yīng)變革 |
|5、放棄傳統(tǒng)的管理模式不容易 |
|6、有限的預(yù)算如何支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型 |
|7、文化改變起來也不容易 |
|【案例】海爾的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路 |
|五．常見問題與建議 |
|1、開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)機(jī) |
|2、采用顛覆式還是漸進(jìn)式 |
|3、如何化解組織內(nèi)部的阻力 |
|4、自建平臺還是公共平臺 |
|【研討】有限的預(yù)算如何數(shù)字化轉(zhuǎn)型 |



 

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