AI赋能-工业物联网与数据采集技术-专题研修班
主办单位：中培网 中培管理咨询
时间地点：2026-06-29至2026-06-30 在 成都
学员对象：制造企业IT、生产、采购、品质、设备、自动化、技术、工艺工程师和技术人员等供应链管理及基层管理人员，这些学员通过学习和掌握智能制造数字化转型的知识和技能，将为企业和社会的数字化转型提供有力的支持。
费 用： 4580元
【培训对象】
制造企业IT、生产、采购、品质、设备、自动化、技术、工艺工程师和技术人员等供应链管理及基层管理人员，这些学员通过学习和掌握智能制造数字化转型的知识和技能，将为企业和社会的数字化转型提供有力的支持。
【课程收益】
〖课程背景〗
全球制造业的深刻变革和数字化转型的趋势。近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，传统制造业正面临着一场前所未有的转型升级。智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正逐渐成为制造业发展的新趋势。
1. 制造业转型升级的需求：随着全球竞争的加剧和消费者需求的多样化，制造业需要不断提高生产效率、降低成本、优化供应链管理等方面的能力。智能制造数字化转型通过引入先进的信息技术和智能化设备，可以帮助制造业实现这些目标，提高企业的竞争力。
2. 技术创新的推动：AI大模型、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，为制造业的数字化转型提供了强大的技术支持。这些技术可以实现对生产过程的实时监控、智能分析和优化，提高生产效率和产品质量。
3. 市场需求的变化：随着消费者对产品个性化、定制化的需求不断增加，制造业需要更加灵活、快速地响应市场需求。智能制造数字化转型可以通过数据分析和预测，帮助企业更好地理解市场需求，实现精准生产和定制化服务。
课程特色：
1. 多学科交叉融合：智能制造本身就是一个涉及机械工程、计算机科学、自动化技术、电子信息等多个学科的交叉领域。在数字化转型的过程中，这些学科的知识和技术会进一步融合，形成独特的课程特色。
2. 强调实践应用：智能制造数字化转型的课程不仅注重理论知识的传授，更强调实践应用能力的培养。通过案例分析、实验操作、项目实践等方式，学员可以亲身体验数字化转型的实际过程，掌握实际操作技能。
3. 紧跟技术发展趋势：智能制造数字化转型的课程会及时跟踪和引入最新的技术发展趋势，如人工智能、物联网、大数据等。这些先进技术将为学员提供更广阔的视野和更深入的理解，帮助他们更好地适应未来制造业的发展。
4. 注重国际视野：智能制造数字化转型是一个具有国际化背景的领域。课程会引入国际先进理念和实践案例，培养学员的国际视野和跨文化交流能力，为他们在全球范围内开展智能制造数字化转型工作打下基础。
5. 创新教学方法：智能制造数字化转型的课程会采用多种创新教学方法，如在线学习、翻转课堂、小组讨论等。这些方法旨在激发学员的学习兴趣和主动性，提高教学效果和学习体验。
【课程大纲】
模块一：数字化转型
第一讲 数字化转型
1.数字化转型的背景
1）经验式管理
2）数字化转型不是“选择题”
3）企业信息化建设已发展至IT数字化时代
4）中国企业数字化转型指数
5）企业数字化转型势在必行
6）企业数字化商业模型优化
7）数据和分析能力成熟度模型优化
8）企业数字化转型容易忽视的关键问题
9）数字化转型成功的核心路径
2.数字化转型是什么
1）国外机构对数字化理解
2）国内人士对数字化理解
3）传统企业信息化的建设路径
4）信息化与数字化区分
5）数字化转型的5个发展阶段
3.如何进行数字化转型
1)数字化转型要成功
2)麦肯锡数字化转型示例
3)立初心
4)换工具
5）变业务
6）建文化
4.十大成功要素
1）企业紧迫感激增，但三大难点导致转型缓慢
2）要素点说明
5.数字化转型生态架构
1）产业现状
2）轻量化数字经营
3）价值最大 企业智能数字化生态系统
4）工厂路径
5）第一阶段 （标准化|数字透明化）
6）第二阶段 （柔性自动|数字调度&控制）
6. 数字化转型案例分享
1）案例分享1 ---XX物流
2）案例分享2 ---XX数据应用
7.数字化转型带来价值
-数字化驱动整体价值提升
8.数字化测评模型
1）制造业中小企业数字化评测模型
2）数字化水平评估汇总表
3）数字化水平评估子域能力表
4）数字化水平评估基准表
模块二：数字化技术应用及驱动决策
第一讲：数据分析
1.什么是数据分析
2.数据分析的目的
3.数据类型
1）信息类数据
2）行为类数据
3）观点类数据
4）工厂管理运营数据
5）财务类型数据
6）人力资源数据
7）营销类数据
4.数据分析类型
1）定性分析
2）定量
5.数据的来源
第二讲 数据模型建立
1. 什么是数据分析模型
1）数据模型及分类
2）概念数据模型
3）逻辑数据模型
4）物理数据模型
5）应用数据模型
6）逻辑数据模型与物理数据模型比较
7）逻辑模型在数据仓库中的定位
2.概念数据|逻辑数据|应用数据模型 关系 例
3.公司数据模型关系与组织关系 例
4.公司各类型数据关系
5.物理数据模型（基础数据）
6.概念|逻辑数据模型（业务数据）
7.应用数据模型（业务数据依据）
8.案例：
1）物理|逻辑数据模型（设备运行数据）
2）应用数据模型（设备结果数据）
3）应用数据模型（看板）
第三讲 流程数字化AI升级模型
——为IT AI化打通IT技术开发精准通道
1.运营流程设计业务能力
2.运营流程与系统的关系
3.岗位数字化绩效管理：平台预览
4.业务流程数据 -指标管理数据
5.系统基础数据库构建（如：产品产线）
6.业务流程I/O闭环管理
7.业务数字化系统底层逻辑设定（I-P-O-C控制）
8.AI智慧升级模式（数字化转型落地闭环升级模式）
9.AI智慧升级（I-P-O-C）模式
10.AI智慧升级（I-P-O-C）模式 举例
11.I-P-O-C模式—Input输入数据
12.I-P-O-C模式—运营|支持流程
13.I-P-O-C模式—Output输出结果
14.I-P-O-C模式—Control & Check 控制或验证
第四讲：数据采集与处理
1.数据来源与类型
2.数据采集的方法和工具
3.数据预处理技术
4.数据清洗和整理的流程
5.典型的数据采集结构
6.典型的数据采集
第五讲：数据驱动决策体系概述
1．数据驱动运营决策的定义
2．构建数据驱动运营决策体系的意义
3．数据驱动运营决策体系的基本框架
4．如何实现数据驱动运营决策
第六讲：数据驱动决策应用与实施
1．基于数据的流程再造与设计
2．数据驱动在运营决策中的应用案例
3．数据驱动决策背景 案例5~9
4．未来运营决策中数据驱动的发展趋势
5．数据驱动企业转型升级的思考
模块三：物联网及智能制造
第一讲 工业4.0发展趋势
1.工业4.0的提出？
2.四次工业革命
3.工业1.0，2.0,3.0,4.0
4.工业3.0与工业4.0有哪些不同
10.工业4.0 定制化生产 集成模式（信息先行）
11.工业4.0本质-基于信息物理系统
12.工业4.0 信息集成化
13.工业4.0智能工厂基本架构
14.工业4.0 发展趋势
15.工业4.0的生产网 发展趋势
16.工业4.0能产生多少价值？
第二讲 工业4.0时代的智能制造
1.国家智能制造标准体系建设指南（2021版）
2.智能工厂价值链愿景
3.智能工厂 愿景与目标（价值最大化）
1）智能工厂 愿景与目标（示例）
2）智造现场运营应用架构
3）价值最大 智能物流架构
4）价值最大 智能生产制造 架构
5）制造现状评估-智能制造等级基准(二级 规范级）
6）智能制造 评价维度及等级基准
7）智能制造评估汇总表
8）智能制造 二级能力评估汇总表
9）智能制造 三级能力评估汇总表
10）流程型制造企业 主要评估域及权重
11）离散型制造企业 主要评估域及权重
12）OOO公司智能制造 等级评估
13）制造现状评估-智能制造等级基准
4.智能工厂制造 实现Roadmap
1）Phase One-精益标准及数字化
2）智造现场运营应用架构
3)Phase Two- 自动化及物联
4)Phase Three-智能化
5.现状及向后阶段性 开展方向
第三讲 物联网智能制造的应用
1.案例：智能柔性自动产线
1）智能化管控柔性自动线框架
2）通过IOT系统实现数据采集及工程控制
3）预警与介入
4）设备参数配方&MIOT系统远程配置
5）柔性自动化产线
6）设备共用模组化
7）MES IOT系统对产线的控制规划区分
8）柔性自动智能线体财务受益
第四讲：设备智能运维
1、设备管理系统概要
2、系统与D/B组织
3、智能运维系统
1）智能运维体系
2）智能运维概念图
3）设备运营状态实时可视化
4）设备预防管理智能高效化
5）设备故障管理及时高效无障碍
6）设备效率管理实时智能化
7）设备备件管理成本最小化
8）设备改良保全情报履历共享化
总结与扩展
【讲师介绍】
吴老师
数字化转型及AI智能制造训练专家，数据统计分析专家、23年企业生产管理实战经验。
获国家软件专著（集团智能设备管理系统-GTIMM）
获国家实用新型专利（远程信息采集云灯装置）
兵器工业集团数字化转型入库专家
哈尔滨工业大学培训项目授课专家
全国中华总工会“红旗杯”班组长技能竞赛辅导老师
曾任：东莞三星电机公司丨经营革新事务局局长
曾任：韩国三星电子丨电源事业部经理
曾任：深圳市PCB电路公司|企业运营负责人CEO
曾任：广东信息科技公司|工业4.0数字化转型及AI智能制造负责人
数字化及AI智能制造“主导者”：曾成功为三星电机制造运营及设备管理数字化系统、
COMPUTIME公司的AI智能制造及实现路劲以及AI智能柔性化产线及数字化系统调度控制，善力科技、红日燃气、安必平医疗等数字化系统策划、钧威无人AI智能产线等数十个项目落地；
班组建设的卓越“创建者”：曾成功创建参与马应龙班组现场管理、南山铝业班组设备管理、福耀集团五星班组建设、中钧科技高效班组、法恩莎班组现场及成本管理等企业的八十多期个项目落地；
生产管理项目的高能“操刀者”：曾成功主导参与比亚迪、格力、福耀、南方电网等企业的100多个项目落地；
多家企业生产管理系列课程培训者：曾为南山集团、中航集团、亿和集团、丰艺珠宝等上百家企业进行课程培训，累计几百场；
擅长领域：数字化转型及AI智能制造、数据统计分析、数字化班组建设、TQM全面质量管理、6S管理、现场管理、生产效率提升、PMC与物料控制等。
▓▓▓▓▓▓▓▓▓ 培 训 回 执 表 （此表复制有效）▓▓▓▓▓▓▓▓
传真至：020-62355807
我单位共＿＿＿ 人报名参加 2026-06-29至2026-06-30 在 成都 举办的 AI赋能-工业物联网与数据采集技术-专题研修班
单位名称：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
培训联系人：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系传真：＿＿＿＿＿＿＿＿
移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 电子邮箱：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参加人数：＿＿＿＿ 人 费用总计：＿＿＿＿＿＿ 元
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
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广州电话：（020）39971893、62355796 传真号码：（020）62355807
联 系 人：赵小姐、张先生 报名邮箱： 317709971@QQ.COM
参会方式：请您把培训回执表填写好回传，课前一星期您将会收到传真函，包括培训注意事项及详细安排