精益与数智化融合应用落地实践

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13382173255（Karen郑老师）

学员背景| Course Background

参加对象：本部高级技师(含)以上技能人员

授课形式：内训

授课天数：1 天

课程背景| Course Background

1. 工作范畴：航空制造企业的高级技师及以上技能人员，负责复杂航空零部件的生产制造，涵盖锻造、加工、装配等多环节，需保障产品高精度、高质量交付。

2. 智能制造难点：技术复杂性高，多种先进技术整合困难；数据管理难度大，海量多样的数据难以有效处理；系统集成存在问题，新旧系统融合受阻。同时，多品种、小批量的离散型生产模式导致工艺流程复杂、自动化水平低、生产计划制定困难、供应链协同难度大。

3. 数字化转型难点：缺乏清晰的转型战略与规划，组织架构难以适应数字化变革，员工对新工作方式存在抵触情绪。老旧工艺与装备难以适配数字化需求，数据采集与整合存在障碍，不同系统间缺乏有效互联互通，数字化人才储备不足。

4. AI 和数字化赋能方向：通过AI 优化生产流程、提升质量控制精度、实现设备预测性维护，实现智能决策，提升生产效率与质量；利用数字化技术实现车间可视化管理、工艺设计与仿真优化、优化供应链管理，实现精准采购与库存控制；利用数字技术打造智能工厂，提升生产过程可视化与自动化水平。

5. 培训需求：渴望深入了解精益与数智化融合理念，掌握实际应用方法，学习标杆企业经验，提升解决实际问题的能力。

课程收益| Program Benefits

1. 帮助学员深入理解精益与数智化融合的理念与趋势，明晰其对航空制造企业的战略意义。

2. 提升学员对智能制造核心技术框架的认知，掌握数智化工具在生产各环节的应用方法。

3. 通过标杆案例剖析，打破学员传统思维，激发创新意识，培养其将数智化技术应用于实际工作的能力。

4. 引导学员将所学转化为现场技术攻关方案，推动技术成果向技能操作标准、知识案例的转化，促进技艺传承。

课程大纲| Course Outline

上午课程（3 小时）

1.1. 开篇：智能制造新时代（0.5 小时）：

1.1.1. 智能制造发展趋势解读：

² 梳理全球智能制造技术的演进历程，从自动化到智能化的阶段特征。

² 分析航空制造业在智能制造浪潮中的地位，以及面临的机遇与挑战。

² 列举 3 - 5 个标志性技术突破对航空制造模式的变革性影响，如 5G + 工业互联网的深度融合。

1.1.2. 精益与数智化融合的必然性：

² 阐释精益生产 “消除浪费、持续改进” 理念与数智化 “数据驱动、精准管控” 特性的内在契合点。

² 说明单一推行精益或数智化的局限性，以及融合应用能实现的 1 + 1 > 2 的效果。

² 结合航空制造高精度、高可靠性要求，强调融合模式对产品质量提升的关键作用。

1.1.3. 国家政策支持与期望：

² 解读国家关于智能制造、技能人才培养的最新政策文件，如《“十四五” 智能制造发展规划》。

² 明确政策中对航空制造领域技能人才在数智化应用方面的具体要求与激励措施。

² 分析政策红利为企业和个人带来的发展机遇，引导学员把握政策导向。

1.2. 数智化技术基础与航空制造应用（1.5 小时）：

1.2.1. 工业互联网与物联网应用：

² 讲解工业互联网的核心架构，包括感知层、网络层、平台层和应用层的功能与作用。

² 介绍物联网技术在航空制造车间的设备互联实现方式，如传感器选型、数据传输协议等。

² 阐述数据互通对生产调度、质量追溯的价值，举例说明某航空企业通过工业互联网提升生产效率的案例。

² 分析工业互联网建设过程中可能遇到的网络安全问题及应对策略。

1.2.2. 人工智能技术应用：

² 介绍人工智能在航空产品质量检测中的应用原理，如机器视觉识别缺陷的技术流程。

² 分享 AI 在生产流程优化中的实际案例，如通过算法优化加工工序、减少生产等待时间。

² 讲解设备预测性维护中 AI 模型的构建方法，包括数据采集、特征提取、模型训练等环节。

² 说明 AI 技术在航空制造中应用的局限性及未来改进方向。

1.2.3. 数字孪生技术应用：

² 阐述数字孪生技术在航空产品设计阶段的应用，如构建虚拟模型进行性能仿真、缩短设计周期。

² 介绍数字孪生在制造阶段的映射过程，实现虚拟生产与实际生产的实时同步与优化。

² 讲解数字孪生在测试阶段的应用价值，如通过虚拟测试提前发现产品潜在问题、降低测试成本。

² 举例说明国内外航空企业应用数字孪生技术的成功案例及经验借鉴。

1.3. 互动研讨：数智化技术在工作中的应用设想（1 小时）：

1.3.1. 讨论准备：

² 明确研讨主题为 “当前工作环节中数智化技术的应用可能性”，并发放相关工作环节清单。

² 提供 2 - 3 个数智化技术应用的简单案例作为参考，启发学员思路。

² 确定每组 5 - 6 人，推选一名组长负责组织讨论和记录要点。

1.3.2. 分组分享：

² 每组依次派代表分享讨论结果，包括可应用数智化技术的环节、具体应用设想及预期效果。

² 其他组学员可针对分享内容提出疑问或补充建议，进行互动交流。

² 记录各组分享中的创新点和共性问题，为后续总结提供依据。

1.3.3. 讲师总结：

² 对各组分享内容进行梳理和点评，肯定合理的应用设想，指出存在的问题和不足。

² 针对共性问题提供专业指导建议，如技术可行性分析、实施步骤规划等。

² 提炼研讨中的关键思路和创新点，进一步启发学员的创新思维。

下午课程（3 小时）：

1.4. 标杆案例深度剖析（1 小时）：

1.4.1. 案例背景介绍：

² 介绍所选标杆企业（如航宇科技）的规模、主营业务及在航空制造领域的行业地位。

² 分析企业在实施精益与数智化融合前面临的生产痛点，如生产效率低、质量不稳定等。

² 说明企业开展数智化转型的战略目标和预期成果。

1.4.2. 关键措施详解：

² 详细阐述企业在生产流程优化方面采取的数智化措施，如引入自动化生产线、搭建生产执行系统（MES）等。

² 分析企业在质量提升过程中应用的数智化手段，如全流程质量数据采集与分析系统。

² 介绍企业在成本控制和交付周期缩短上的具体做法，如供应链数字化管理平台的搭建。

1.4.3. 成果数据展示：

² 展示案例企业实施数智化转型后的具体成果数据，如生产效率提升百分比、产品不良率下降幅度等。

² 对比转型前后的关键绩效指标（KPI），直观体现数智化融合的价值。

² 分析成果数据背后的原因，说明各项措施与成果之间的关联。

1.4.4. 成功因素总结：

² 提炼标杆企业转型成功的关键因素，如高层领导支持、人才培养体系完善、技术选型合理等。

² 总结企业在转型过程中的经验教训，为学员所在企业提供借鉴。

² 分析这些成功因素在不同航空制造企业的可复制性和适应性调整方法。

1.5. 数智化时代的技能创新与应用转化（1 小时）：

1.5.1. 技能创新路径：

² 探讨基于数智化数据的工艺优化方法，如通过分析生产数据调整加工参数。

² 介绍 AI 工具在技能提升中的实操应用，如利用虚拟仿真系统进行技能训练。

² 讲解跨部门协作在技能创新中的重要性，如与技术部门、IT 部门合作开展技术攻关。

² 分享个人技能创新的经验和心得，鼓励学员积极尝试。

1.5.2. 成果转化方法：

² 阐述将创新成果转化为技能操作标准的流程，如制定标准操作手册、组织评审验证。

² 介绍将创新成果形成知识案例的方法，如编写案例报告、制作教学视频。

² 讲解成果转化后的推广应用策略，如在企业内部进行培训、推广试点。

² 分析成果转化过程中可能遇到的问题及解决办法。

1.5.3. 技艺传承策略：

² 介绍利用数智化平台进行技艺传承的方式，如搭建在线知识共享平台。

² 讲解师徒制在数智化时代的创新应用，如师傅利用数字化工具指导徒弟。

² 阐述如何通过团队学习带动整体数智化应用能力提升，如组织技术研讨、开展技能竞赛。

² 分享企业在技艺传承方面的成功案例和经验。

1.6. 课程总结与行动计划制定（1 小时）：

1.6.1. 课程重点内容回顾：

² 梳理上午和下午课程的核心知识点，如智能制造趋势、数智化技术应用、标杆案例经验等。

² 强调精益与数智化融合的关键要点和应用方法，强化学员的理解和记忆。

² 解答学员在课程学习过程中遗留的疑问，确保学员掌握重点内容。

1.6.2. 个人行动计划制定：

² 引导学员结合自身工作实际，确定在工作中应用数智化技术的具体场景和目标。

² 指导学员制定行动计划的实施步骤和时间节点，确保计划具有可操作性。

² 建议学员制定计划实施过程中的评估和调整机制，及时发现问题并改进。

² 鼓励学员相互交流行动计划，借鉴他人的经验和思路。

1.6.3. 答疑与鼓励：

² 解答学员在制定行动计划过程中遇到的问题和困惑，提供专业建议。

² 鼓励学员在工作中积极应用所学知识和技能，勇于尝试和创新，为企业数智化转型贡献力量。

² 介绍后续的学习资源和支持渠道，如推荐相关书籍、课程、行业交流平台等。

² 表达对学员未来应用数智化技术取得成果的期望，增强学员的信心和动力。

2. 注意事项

² 在讲解技术细节时，考虑到学员的专业背景，适当调整难度，避免过于深奥的技术术语，并根据学员所在行业、岗位属性做适当的技术术语转化。

² 避免泛泛而谈技术原理，所有概念均锚定贴合学员行业的实际业务场景。

² 提供实际操作的机会或案例分析，帮助学员更好地将理论知识转化为实践能力。

讲师背景| Introduction to lecturers

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珀菲特顾问|李檀老师

讲师简介 / About the Program Leader

李檀老师 数字化转型专家/生成式AI应用专家

讲师资历

上海交通大学客座教授 / 研究员

对外经济贸易大学特邀AI顾问

国家统计局特聘AI专家

中国民营科技实业家协会专精特新专业委员会行业专家

中德（大湾区）工业互联网创新平台副主任

西门子大湾区数字化技术赋能平台副主任

工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员

中国工业4.0协会专家委员

中德智能制造联盟专家委员、装备制造行业召集人

中国电子商会投融资工作委员会数字化专委会委员

原华为L5数字化转型专家 / 字节跳动资深AI专家

实践/学术背景

曾任：徐工集团 副总/首席咨询师

曾任：8年 华为 制造行业数字化军团 GTS首席专家 / 华为大学金牌讲师

曾：作为博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的数字化专家，参与博世汽车电子和零部件工厂的数字孪生项目，也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务

现任：字节跳动 企业解决方案事业部首席智能制造专家 / 资深AI专家

企业信息化领域连续创业者（新三板上市一家，央企上市公司并购一家）

20年企业信息化、数字化工作经验

10余年IT行业工作经验，熟悉物联网、云计算、人工智能等相关新技术在智能制造领域的应用，熟悉制造企业生产管理流程及信息化方法，在制造企业信息化规划、项目管理、风险管理、品质保证、系统运维等领域有一定的理论基础和实践经验。

²参与一项国家标准撰写：智能制造能力成熟度模型（GB/T 39116-2020）

²参与多项省部级评定标准、政策制订：江苏省智能车间认定标准、广东省智能制造评价体系等。

²参与多项央国企、上市公司的数字化转型项目评审与顶层规划：中国兵器、中国航天科工、中航直升机研究所、国机重工、徐工集团、三一集团、一汽集团、东风汽车、上汽集团、北汽福田、潍柴、美的集团等。

部分奖项

2024年工信部第四届智能制造创新大赛制造业+AI赛道总决赛创意奖 · 优秀奖（数字工程师）

2024年工信部第六届工业互联网大会新锐组全国三等奖（数字工程师）

2020年中国科协 “科创中国”创新创业大赛最具投资价值奖

2019年中国科协 “科创中国”创新创业大赛初创组二等奖

2017年深圳市科技创新奖（掌上云工厂）

2016年工信部中国信息化领军人物奖

2015年工信部全国智能制造发展联盟“突出贡献个人”奖

培训风格

充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力，引发学员兴趣，引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，严格设计过程，注重对于结果的追踪，深得客户信赖。

擅长领域

行业洞察，趋势分析、生成式AI产品及应用方案设计、生成式AI项目需求与实施规划

数字化体系建设与执行标准制订、数字化转型项目顶层设计与规划

先进组织管理流程变革与管理、先进组织能力建设与人才培养等

培训课程 / Training courses

通识与认知课：生成式AI与新质生产力：

1.生成式人工智能前沿与新质生产力

2.面向全员的生成式AI通识课

3.企业AI DeepSeek战略课

4.生成式AI发展前景与DeepSeek带来的新价值

5.DeepSeek 赋能 · AI 驱动与产业升级

6.DeepSeek：引爆企业降本增效的AI生产力革命

7.DeepSeek & 生成式AI：企业家的必修课 — 认知、趋势与商业变革

8.生成式AI背景下的企业管理新范式（新模式、新技术、新工具、新方法）

应用与实训课：场景应用与实操相关课程

1.生成式AI前沿趋势与DeepSeek工具概览

2.DeepSeek从入门到精通实操课

3.DeepSeek 赋能训练营：生成式AI工具通识及提示词使用技巧

4.生成式AI与未来办公：DeepSeek 助力企业办公百倍提效

5.生成式AI在研发、生产、供应链、销售、售后服务等具体业务板块中的应用

6.从数据到洞察：DeepSeek 智能问数实战

7.基于 DeepSeek企业知识库重新构建 —— 从 “文件堆灰” 到 “智能问答”

8.DeepSeek 赋能销售管理：从策略制定到客户转化，从销售预测到业绩提升

9.DeepSeek 在质量体系建设、生产质量检测与管控、质量问题管理中的应用

数字化转型与管理变革系列课程

1.企业数字化战略设计、顶层设计与项目落地规划

2.数字化人才锻造营：构建企业卓越数字战队

3.核心业务数字化攻坚：研产供销服全链赋能

4.智能设备管控升级：设备数字化与运维革新

5.绿色数字化先锋：企业双碳与能源智慧管理

6.数字化转型管理重塑：开启企业全新治理范式

7.数据驱动决策：企业数字化运营实战

8.数字营销新引擎：流量转化与品牌增长

9.数字化财务管控：资金流与成本精益管理

10.数字安全护盾：企业信息资产守护之道

11.数字化协同办公：打破企业沟通壁垒

12.全民数字素养提升：面向全员的数字化转型通识课

轻咨询及陪跑

1.数字化转型 · 评估及分析洞察类

2.数字化转型 · 战略设计及落地规划类

3.生成式AI · 应用探索及项目落地

AI转型战略设计

AI应用场景识别与优先级规划

面向AI转型的技术实施与数据治理咨询

面形AI的组织转型与风险管理

AI项目轻量化快速落地规划服务

AIGC营销素材生成模板库

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

部分服务过的客户

军工:中国兵器/北车、中车成都、成都沈飞集团、中航直升机、中国航天、中船工业等

汽车:一汽解放、上汽通用、东风本田、长安汽车、福田汽车、蔚来汽车、理想汽车、吉利汽车、中汽研重庆、重庆赛力斯汽车等

汽车零部件:潍柴、延锋、立讯、敏实、中信戴卡轮毂等

工程机械:徐工集团、三一重工、柳工、中联重科、国机重工、江苏长江重工等

专用装备:博创注塑机、鹏鹞环保、天顺风能、重庆机电、山东能源集团、成都机电、中国核电等

钢铁/有色:首钢、南钢、攀钢、德龙钢铁、中铝、中铜等

化工/制药:恒逸石化、富海石化、龙津药业、扬子江、深圳晨光乳业、伊利集团等

轻工:洽洽、尚品宅配、大东鞋业、美的、天马微电子等

烟草:红塔烟草、红河烟草、上烟、玉溪、厦烟、中烟等

开课地点

开课时间

热门搜索

梯度领导力解决方案

企业内训师解决方案

一线班组长解决方案

智能工厂解决方案

新员工培养解决方案

企业内训课关键词

上午课程（3 小时）

1.1. 开篇：智能制造新时代（0.5 小时）：

1.1.1. 智能制造发展趋势解读：

1.1.2. 精益与数智化融合的必然性：

1.1.3. 国家政策支持与期望：

1.2. 数智化技术基础与航空制造应用（1.5 小时）：

1.2.1. 工业互联网与物联网应用：

1.2.2. 人工智能技术应用：

1.2.3. 数字孪生技术应用：

1.3. 互动研讨：数智化技术在工作中的应用设想（1 小时）：

1.3.1. 讨论准备：

1.3.2. 分组分享：

1.3.3. 讲师总结：

下午课程（3 小时）：

1.4. 标杆案例深度剖析（1 小时）：

1.4.1. 案例背景介绍：

1.4.2. 关键措施详解：

1.4.3. 成果数据展示：

1.4.4. 成功因素总结：

1.5. 数智化时代的技能创新与应用转化（1 小时）：

1.5.1. 技能创新路径：

1.5.2. 成果转化方法：

1.5.3. 技艺传承策略：

1.6. 课程总结与行动计划制定（1 小时）：

1.6.1. 课程重点内容回顾：

1.6.2. 个人行动计划制定：

1.6.3. 答疑与鼓励：

2. 注意事项

珀菲特顾问|李檀老师

讲师简介 / About the Program Leader

培训课程 / Training courses

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

服务流程

服务优势

对行业特性的深刻理解

丰富的案例库及落地方案

经验深厚的咨询团队

关于珀菲特顾问

我们是？人才培养与智能制造解决方案提供商。

我们做什么？承接组织绩效提升与人才学习发展业务。

服务的客户：世界五百强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业、行业领头企业。

2011年成立

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培训的客户涵盖多个行业的知名企业

数字化搭建企业学习平台，加速人才培养

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