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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：管理者
授课形式：内训
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
1.知识焦虑与认知偏差并存： 一线工艺工程师与管理者普遍听说过AI，但对其在具体工艺（如机加工、焊接、装配）中能“做什么”、“做到什么程度”认知模糊，易陷入“要么神话、要么无用”的误区，需要权威、落地的现状澄清
2.业务痛点明确，但解决方案模糊： 企业面临工艺设计效率低、依赖个人经验、标准化难、质量问题追溯分析耗时等经典问题，学员迫切需要知道AI是否为可行解，以及如何与现有体系（如丰田生产方式）融合，而非颠覆
3.能力转型的迫切性： 工程师意识到AI是趋势，但不知从何学起，如何将自身工艺知识转化为与AI协作的能力，避免在技术迭代中被边缘化，急需明确的学习路径与行动指南
4.投资与价值的谨慎权衡： 管理层关注AI项目的投资回报率（ROI），需要了解AI在工艺领域应用的成熟度、实施门槛（数据、人才、资金）以及可预期的阶段性收益，以做出明智决策
课程收益| Program Benefits
1.正本清源： 清晰阐述AI（尤其是生成式AI与CAPP）在制造工艺领域的当前真实能力边界、典型应用场景与主流工具，破除不实幻想
2.场景识别： 引导学员基于自身工作流程，系统识别并优先排序可引入AI辅助的关键环节（如工艺卡片自动生成、工时智能估算、缺陷图像自动判定、工艺参数优化）
3.路径规划： 把握“AI+制造”的技术演进趋势，帮助学员制定个人在AI时代下的知识更新与技能提升路径，明确下一步学习重点
4.价值锚定： 通过行业标杆与可行性案例，使学员能初步评估AI应用项目的潜在价值与前提条件，为后续技术导入建立共同语言与判断基准
课程大纲| Course Outline
第一单元、开篇：我们面临的制造工艺挑战与AI的机遇
1.当前制造业工艺规划与管理的核心痛点（效率、质量、知识传承）
2.AI技术的第三次浪潮为何能真正触及制造核心？
3.从专家系统到机器学习再到生成式AI：技术在工艺领域应用的演变
4.厘清关键概念：AI、机器学习、深度学习、生成式AI、CAPP、数字孪生
5.“AI+制造”的宏观政策与产业驱动
【案例研讨】
小组讨论：列举本部门/岗位工艺工作中最耗时、最依赖经验、最易出错的3个具体任务
案例剖析：某汽车零部件企业工艺文件编制流程的浪费分析（基于精益视角）
第二单元、AI在制造工艺领域的应用全景图与成熟度分析
1.应用维度一：智能工艺规划与设计（CAPP增强）
基于3D模型的工艺路线自动生成
工序图、作业指导书（SOP）的智能辅助生成
材料与工时智能估算
2.应用维度二：工艺参数优化与过程控制
CNC加工参数、焊接参数的AI优化
基于视觉的在线质量检测与工艺合规监控
生产节拍（Takt Time）与平衡的智能分析
3.应用维度三：工艺知识管理与决策支持
“工艺知识库”的构建与智能问答（Q&A）
缺陷模式的智能诊断与根因分析
新零件工艺设计的相似性检索与案例推荐
4.当前各应用维度的技术成熟度（Gartner曲线视角）与落地门槛分析
5.主流工具形态：云端AI平台、嵌入式工业软件模块、定制化解决方案
【案例研讨】
视频案例：某航天企业采用生成式CAPP系统，将工艺设计周期缩短40%
小组讨论：上述全景图中，哪些应用让你感到意外或怀疑？为什么？
第三单元、聚焦核心：生成式CAPP系统深度解析
1.什么是“生成式”CAPP？与传统CAPP、CAD/CAM的区别与联系
2.生成式CAPP的核心工作原理：从“特征识别”到“工艺推理”
3.系统成功的三大基石：高质量数据、工艺规则库、有效的反馈循环
4.应用效益与局限性：提升一致性、释放创造力 vs 对复杂、创新零件的局限性
5.实施路径：从“辅助生成”到“人机协同”的渐进模式
【案例研讨】
案例剖析：一家机床企业导入生成式CAPP的完整历程（前期准备、试点、推广、难点克服）
实战演练：给定一个简单零件的3D模型特征，小组头脑风暴AI生成工艺路线可能需要哪些输入规则和数据
第四单元、案例分析：如何识别与评估你身边的AI优先应用场景
1.场景识别“四象限”法：从任务重复性（高/低）和决策结构化程度（高/低）两个维度对工艺任务进行分类
2.价值评估“三步法”：潜在效率提升、质量改善、知识沉淀价值量化
3.可行性评估“三要素”：数据可获得性、技术成熟度、组织准备度
【案例研讨】
小组实战演练：各小组选取上午提出的一个痛点任务，运用“四象限法”和“三步法”进行AI应用场景的识别与价值初步评估，并上台分享
第五单元、挑战与未来：AI落地障碍及“AI+精益”的融合演进
1.无法回避的挑战：数据孤岛与质量、工艺隐性知识数字化、跨部门协作、初始投资与ROI测算、人才缺口
2.丰田的思考：“自働化”（带人字旁的自动化）与AI智能化的哲学共通性——强调人的最终判断
3.AI如何助力更彻底地消除“七大浪费”？例如：通过预测性质量管控减少不良浪费，通过智能排程减少等待浪费
4.“人机协同”新模式：AI成为超级助手，工程师转向更高价值的规则制定、异常处理与创新工作
5.未来趋势展望：基于数字孪生的实时工艺优化、跨供应链的协同工艺设计、AI驱动的全新制造范式
【案例研讨】
案例剖析：一家践行精益的工厂，在引入AI视觉质检时，如何重新设计作业流程和人员职责，实现“人机共生”
开放讨论：在AI时代，工艺工程师的“工匠精神”意味着什么？
第六单元、总结与行动：你的AI能力提升蓝图
1.AI时代工艺工程师的核心能力模型：工艺专家（深度）+ 数据协作者（新维度）+ 持续学习者（态度）
2.知识储备方向：必要的数理基础、了解机器学习基本流程、掌握数据标注与解读能力、熟悉行业AI工具
3.持续学习路径建议：从在线课程（如吴恩达AI for Everyone）到专业社区，从内部数据分析项目到外部技术沙龙
4.下一步行动计划：一周内、一个月内、一个季度内可以分别做什么？
【案例研讨】
实战演练：每位学员填写《我的AI学习与行动承诺书》，明确1项近期要深入了解的AI应用和1项要开始学习的相关技能
讲师背景| Introduction to lecturers
宋华军AI智能经营与数字化转型资深顾问
讲师资历
v 北京大数据研究院专项项目总监
v 工业AI与智能制造系统高级顾问
v 中德智能制造联盟专家委员
v 省市级数字化转型项目评审组核心成员
v 中国丰田技工中心高级市场调查员
v 广东省机器换人专家组成员
v 浙江省智能制造专家库顾问
v 智能制造成熟度评估师
v 工信部人才开发中心外聘数字化转型专家
v 两化融合管理体系咨询3A证书
实践/学术背景
现任：北京大数据研究院专项项目总监
曾任：丰田汽车技术中心
曾任：成都西门子灯塔工厂主架构师
曾任：WPS汉化EXCEl工程师
曾任：梅赛德斯-奔驰星耀中国主架构工程师
曾任：德勤企业工业软甲资产管理特聘顾问
曾任：恒逸石化集团中控数字化中心项目架构设计负责人
已为 60+ 国内外领先企业提供数字化转型与智能制造系统解决方案：丰田汽车地二工厂、第三工厂、发动机工厂，宇通客车选配研发系统、丰田技术中心智能设计调度项目、阿泰克模块化研发项目、泰龙西门子照明数字工厂、宝捷冲片、美的埃及海外工厂等近60个智能制造、数字化项目；
丰田技术中心，主持引入韩国大宇Dows产线扫描仿真技术国内首次用于汽车生产线数字化仿真，主持升级数据建模及AI数据清洗规划项目；
智能制造与数字化转型
1.《如何打造AI智能化工厂即企业数字化/AI智能化转型》
2.《数字化转型及AI智能化认知能力提升》 3.《智能制造数字化工艺升级与数字化转型》
4.《数字班组管理技能提升特训营》 5.《制造业精益化管理与数字化转型落地实践》
6.《智能排程与智能仓储配送》 7.《智能工厂规划与数字化转型落地实践》
8.《精益数字化工厂：MES系统落地难题破解与实战演练》
AI制造篇：
1.《智控质量-AI在质量管理中智能化应用实践》 2.《企业AI智能经营大模型实践》
3.《AI智能班组》 4.《智能制造数字化工艺升级与数字化转型落地实践》
5.《AI赋能TPM实战：构建零故障智能设备管理体系》 6.《AI驱动下的生产现场改善与4M1E创新实践》
7.《AI驱动下的智能制造：工艺、质量与供应链的数字化转型实战》
数字化辅导类：
1.企业数字化战略咨询 2.企业数字化转型路线咨询
3.低碳绿色数字化新工厂设计咨询 4.数字化产线设计咨询
5.企业数字化工艺&质量管理咨询 6.数字物流设计咨询
7.企业数字化供应链设计咨询 8.企业数字化运营咨询
9.企业数字化平台构建咨询 10.企业BI&大数据开发应用咨询
汽车及零配件：中航工业、中国航天、山东重汽、一汽集团、一汽解放、北京奔驰、松下万宝、长安汽车、北京长安、东风小康、长城汽车 、吉利汽车 、奇瑞汽车、宇通客车、比亚迪、无锡康明斯发电机等；
新能源、新材料、电力：中芯国际、三安芯片、中船重工725所双瑞风电、上海航天机电、中船重工武汉铁锚、天威新能源、万邦德和新能源、山东华特磁电、潞安太阳能、三峡电力、江苏核电等；
机械制造：中国兵器集团641厂、5424厂、中车集团（成都、青岛）恒立液压、圆方机械、川渝精工、江西华伍股份、泰尔重工、重庆机电、纳铁福传动系统、重庆矢崎仪表、重庆新大福机械、重庆万力联兴等；
医药/医疗器械：乐普医疗、中山完美、扬子江药业、安利纽崔莱、汤臣倍健、华润三九、希尔安药业；
食品/酒业：古井贡酒、茅台集团、王老吉、惠发食品、聚慧食品等；
化工建材：中国化工集团 、成都开元集团、杨农化工、罗浮塔涂料、东方雨虹集团、中铝集团、久立特材料、佛山飞宇门窗、大亚人造板、浙江久立特材科技等；
电子家电通信：三星电子、阿尔斯通、东芝、上海人本集团、飞利浦、爱普生、日立电梯、富士康、TCL、联想、康明斯、索尼、松下电器、夏普、华硕、生益电子、科勒集团、海尔、重庆宇隆光电等；
有色煤矿：梗阳集团、山西长治潞安煤矿、潞安煤化工、开滦煤矿、五矿集团、中铝集团、厦钨集团、江铜集团、中国黄金、湖北大冶有色等
非制造业客户：西贝莜面、广森餐饮集团、南京智慧城市、杭州亚运数字化服务项目、长安销售数字化、浙江数字景区专项工程、广联达智慧施工标杆项目等，多家大专院校聘为“双创导师”，参与广东省“百、千、万”工程专家组成员；
Service Procedure
Service Advantages
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我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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