課程背景
“中國制造2025”的提出對我國制造產業變革影響深遠,對企業人才的需求提出了新的要求。然而,國家在面向智能制造的人才培養與成長計劃部署上仍屬空白,這無疑在一定程度上制約著國家智能制造未來的長遠發展。
為貫徹落實“中國制造 2025”,進一步加快新一代信息技術與制造技術融合發展,全面提升制造業企業生產制造過程的智能化水平,推動我國從中國制造向中國智造轉變,是“十三五”期間的重點發展方向。
結合智能制造人才工程的實施推進,培養一批具有國際視野、創新精神、掌握數字化工廠規劃和設計的智能制造轉型升級的領頭羊,不斷適應智能制造產業發展對高端專業人才的需求增長。
1、獲行業領軍企業認可,在智能制造研討會期間各行業領軍企業與學員面對面交流,傾囊分享智能制造最佳實踐。
2、全球視野+本地實踐
3、匯集智能制造領域頂級專家,學院實戰派、企業實戰派的翹楚,將理論知識與實踐經驗融匯分享。理論知識與實站經驗融匯分享
4、可申請“工業和信息化領域急需緊缺人才培養工程”證書。
1、各級政府,組織, 高校相關職能部門智能制造負責人;
2、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;
3、制造企業智能制造小組、工業 4.0 項目組、IE/精益小組負責人。
數字化工廠規劃/設計 |
1.智能制造產業政策前沿解讀 |
1.1 中國制造的成本效率分析 |
1.2 德國工業 4.0 |
||
1.3 中國制造 2025 及其戰略考量 |
||
2.工廠的運營職能及產能規劃 |
2.1 制造業企業運營流程及管理職能 |
|
2.2 制造業企業產能規劃與產能平衡 |
||
2.3 制造業企業生產規劃與物流規劃 |
||
2.4 制造業企業兩化融合 |
||
3.數字化工廠信息化架構 |
3.1 數字化的思考 |
|
3.2 生產運營效率與數字化 |
||
3.3 典型的數字化工廠架構 |
||
4.數字化信息系統集成 |
|
|
智能制造熱點技術與工具 |
1. 工廠與現代生產 |
|
2. 工業自動化與智能制造 |
|
|
3. 現代技術發展 |
|
|
4. 智能檢測技術 |
|
|
5. 增材制造技術 |
|
|
6. 工業機器人技術與應用 |
|
|
7. 機器人自動化:設想到實現 |
|
|
8. 工業領域的成功案例 |
|
|
工廠模擬仿真 |
1. 生產、物流進行可視化 |
|
2. 三維工廠布局設計與優化 |
|
|
3. 2D 概念工廠與 3D 工廠關聯 |
|
|
4. 產線均衡模擬方式 |
|
|
5. 廠內物流路徑模擬仿真 |
|
|
6. 工藝仿真 |
|
|
工業大數據 |
1. 工業大數據的概念與價值 |
|
2. 工業大數據典型應用場景 |
|
|
3. 工業大數據的實施策略 |
|
|
4. 工業大數據系統與技術 |
|
|
5. 工業大數據應用案例 |
|
|
工業互聯網 |
1. 工業互聯網概述 |
|
2. 國際進展情況/國家政策解讀 |
|
|
3. 工業互聯網架構、網絡、平臺、安全 |
|
|
4. 工業互聯網案例 |
|
|
數字化工廠核心系統:MES+APS |
1.MES |
1.1 MES 系統是什么 |
1.2 MES 系統為什么上 |
||
1.3 MES 系統怎么上 |
||
1.4 MES 系統廠商介紹 |
||
1.5.MES 系統實施案例 |
||
2.APS |
2.1多品種小批量按單個性生產的困境 |
|
2.2傳統的計劃排產系統的挑戰 |
||
2.3 APS 高級計劃與排程的解決企業難題 |
||
2.4 高級計劃優化與精益物料供應2.5 智能排產調度與制造執行 |
||
2.6 工業 4.0 核心 CPS 下的 APS 的發展 |
||
2.7 APS 如何選型? |
||
2.8 APS 實施案例分析 |