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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.工艺优化依赖经验：传统工艺参数调整依赖老师傅经验，缺乏数据驱动优化；新品工艺开发周期长；能耗与原料利用率有提升空间。
2.质量管控仍偏人工：部分产线依赖人工目检，漏检率高；质量问题难以实时预警与根因追溯；缺乏预测性质量干预能力。
3.供应链波动响应慢：市场需求变化快，库存与产销协同难；排产计划依赖人工经验，难以应对多品种小批量订单。
4.设备运维被动粗放：设备故障影响连续生产；维护计划缺乏预测性；关键设备健康状态无法实时监控。
5.数字化人才储备不足：一线员工对AI工具接受度低；缺乏既懂产线又懂数据的复合型人课程收益| Program Benefits
1.掌握AI在食品制造典型场景（质量、工艺、设备、供应链）中的落地路径与工具方法；
2.具备构建AI驱动的质量预测、工艺参数优化等系统的初步能力；
3.理解AI在智能排产与供应链协同中的应用逻辑与实施要点；
4.初步建立企业AI转型的组织推进机制与内部人才培养思路。课程大纲| Course Outline
第一部分：AI在制造业的价值与落地路径
【核心主题】理解AI在康师傅典型场景中的核心价值与实施逻辑
1.企业数字化转型的四大阶段与AI定位
2.AI在质量检测、工艺优化、设备维护、供应链中的典型场景
3.数据基础：IoT、MES、SCADA与AI的数据闭环
4.AI项目推进的“三阶七步法”
5.组织能力构建：AI转型中的角色与团队配置
6.案例：某企业AI视觉检测系统落地路径
7.小组讨论：最适合引入AI的三大场景是？
【案例研讨】
某企业通过AI工艺优化提升出品一致性，能耗降低10%
第二部分：AI驱动的工艺优化与参数自调整
【核心主题】构建基于AI的工艺仿真与参数推荐系统
1.工艺数据采集与特征工程方法
2.AI工艺仿真模型构建流程
3.参数自学习与推荐机制
4.多品种小批量下的工艺快速适配
5.AI在新品开发与原料优化中的应用
6.实战演练：基于历史数据的工艺参数优化建模
7.小组讨论：如何在我厂推广工艺参数自学习系统？
【案例研讨】
某企业通过AI优化发酵工艺，提升产出率8%
第三部分：AI质量预测与视觉检测实战
【核心主题】构建从检测到预测的智能质量体系
1.AI视觉检测系统架构与选型要点
2.质量数据与生产数据的关联分析
3.质量异常预测与根因分析模型
4.缺陷自动分类与追溯机制
5.质量看板与实时预警设计
6.实战演练：构建一个简单的质量预测模型
7.案例剖析：某乳品企业AI视觉检测误判率降至0.2%
【案例研讨】
某企业通过AI质量预测降低客诉率15%
第四部分：AI设备健康管理与预测性维护
【核心主题】实现从故障维修到预测维护的转变
1.设备数据采集与特征提取方法
2.设备健康度评估模型构建
3.故障预测与剩余寿命预测
4.维护任务智能派发与资源调度
5.TPM与AI维护系统的融合
6.实战演练：设备异常检测算法初步应用
7.小组讨论：如何在我厂关键设备推行预测性维护？
【案例研讨】
某企业通过AI预测性维护降低停机时间20%
第五部分：AI在供应链与排产中的智能决策
【核心主题】构建响应快、波动小的智能供应链系统
1.供应链数据整合与需求预测模型
2.AI动态排产与资源约束优化
3.库存智能预警与补货策略
4.交付风险预测与应对机制
5.APS与AI排产的融合路径
6.实战演练：模拟多品种订单的AI排产
案例剖析：某企业通过AI排产提升交付准时率12%
【案例研讨】
某企业通过AI供应链预测降低库存周转天数
第六部分：AI转型组织构建与推进策略
【核心主题】打造支持AI落地的组织与机制
1.AI项目推进的组织架构设计
2.数据文化培育与AI技能培训体系
3.AI项目试点选择与成效评估方法
4.改善活动与AI工具的融合路径
5.内部AI骨干培养与激励机制
6.小组讨论：制定企业AI落地初步路线图
案例复盘：某企业AI转型两年路径与成效
【案例研讨】
某企业AI转型组织建设与人才孵化实践
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
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
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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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
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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