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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：
授课形式：内训
授课天数：1 天
课程收益| Program Benefits
1.认知统一：掌握汽车零部件行业 AI 趋势与成熟度，建立 AI“提质、降本、增效、安全” 的价值共识，消除 AI 神秘感。
2.场景赋能：掌握富维东阳研发、商务、生产、质量、设备五大核心场景 AI 应用逻辑，拆解标杆案例，提炼富维东阳企业可复制的落地模板。
3.实操能力：掌握 AI多智能体及行业大模型基础用法，能独立完成 2-3 个中层高频场景实操（研发工艺、质量8D报告、设备诊断）。
4.落地驱动：掌握中层主导 AI 落地的小投入方法与避坑要点，能组队输出 1 个可参赛的 AI 场景方案，衔接后续 AI 大赛。
课程大纲| Course Outline
第一模块：汽车零部件 AI 趋势与价值共识
1. AI大模型的发展和人工智能政策洞察
2. AI核心技术演进和融合发展趋势（MAS多智能体/Claw 自主智能体）
3. 汽车工业发展机遇和数字化挑战分析（工业垂直模型）
4. 西门子全球工业AI科技日分享
案例研讨：
议题：保险杠生产中，你所在部门最痛的 3 个问题是什么？AI 可能解决哪 1 个？
第二模块：工业AI全价值链场景创新落地
2.1 研发端：AI 赋能研发设计与仿真一体化
1. AI CAD辅助CATIA设计智能体，赋能MBD基于模型的零部件设计
2.AI CAE辅助仿真智能体，赋能参数化特性和快速验证质量特性
3.西门子AI+PLM赋能零部件研发数字化
标杆案例：联合汽车电子 AI+PLM 研发中台
2.2 生产端：多模态工业AI 赋能工艺设备制造数字化
1. AI智能工艺智能体+AI工艺知识库赋能零部件工艺开发和验证
2. 工业AI视觉在工厂组装、包装工位中应用
3. 工业AI视觉在工厂仓储物流、盘点工位中应用
4. 工业AI视觉在现场智能消安/环安监控和设备巡检应用
2.3 质量端：工业AI MAS多智能体在生产质量中应用
【核心主题】基于工业CV+LLM多模态和MAS智能体系统在汽车行业构建AI生产力
1. AI大模型多智能体赋能全面质量管理数字化
2. 多模态智能体赋能零部件分拣品控管理
3. 工业AI视觉/语音在工厂产品尺寸测量、缺陷判定中应用
4. AI-8D和AI FMEA多智能体在汽车零部件工厂应用
【案例研讨】
中车TMT时代电气 中车Q咨询和数字化落地案例
2.4 运营职能端：AI 助力运营采购管理和人力资源管理
1. AI助力企业人力资源/行政数字化。
2. AI助力企业运营管理数字化
3. AI助力企业采购/供应链数字化
小组研讨：场景共创（20 分钟）
议题：结合本部门业务，从五大场景中选 1 个，梳理痛点 + 初步 AI 方案 + 预期收益
输出：每组 1 页场景方案简版
第三模块：Dream Claw赋能生产运营指挥中心和核心AI数据体系安全管控
3.1 Dream Claw赋能生产运营指挥中心
1. 新武器-AI-指标数据智能驱动的生产指挥中心
2. AI生产运营指挥中心: 从“经验工头”到“数据指挥官”
3. AI订单需求预测Agent-skill技能
4. AI排产调度skill赋能生产资源排配和排程
5. 订单需求预测Agent-skill技能
6. AI设备故障诊断引擎赋能设备预测性维护
3.2 核心AI数据体系和安全管控
1. 工业AI数据体系：数据维、业务维、技术维
2. AI数据治理全流程框架与有人值守的AI工具协同
3. 工业AI使用三大红线：核心工艺、配方、参数不上公网。
4. 禁投数据清单：设备参数、熔炼成分、缺陷数据、模具图纸、质量核心数据。
【案例研讨】
AI驱动的数据治理平台架构和数据红线、禁投清单、安全使用规范
制造企业AI安全使用和可观测案例
第四模块：AI 赋能中层领导力与组织人才发展保障AI数智化变革
4.1 AI变革中层管理者的重新定位和发展
1. AI组织变革对中层管理者的重新定位
2. 搭建端到端流程协同框架，梳理从需求到产品交付的全流程迭代
3. 理顺业务部门与后勤部门的AI转型协同逻辑，打通业务经营数据与后勤管理数据
4.2 组织人才发展保障AI数智化变革
1. 梳理传统制造企业数字化转型核心组织人才痛点
2. 规划内部转型种子团队分层孵化路径，同步培养业务端与后勤端转型人才，
3. 构建覆盖全岗位、可持续的内部数智人才体系（三类人才，六维能力）
案例分享：TCL 质量数转体系（10 分钟）
第五模块：企业 AI 小投入落地实操指南
1. 华为‘三层五阶八步’工业AI规划落地方法论
2. AI项目落地全流程管控
3. AI项目常见风险与规避方法：
分组演练：
如何结合工业AI的不同组件在富维东阳各工厂各部门构建高质量数字化方案
-描述什么工业场景挑战，AI+IT/OT的技术挑战和生产运营管控业务挑战
-期望在哪些业务协同中应用AIOT融合技术创新提升产品良率和交付协同效率
-预期的哪些收益！（提质增效降本创新QDCI的量化和非量化）
汇报点评：每组派代表汇报方案，讲师结合行业经验与课程内容，答疑点评
工业AI场景探索: 各组初步认领3-5个感兴趣小微场景策划：砂芯缺陷记录AI、设备点检AI、工艺报表AI、降本测算AI
讲师背景| Introduction to lecturers
颜少林 华为智能制造军团咨询顾问/工业AI创新应用咨询顾问
讲师资历
工业AI场景落地应用专家
中德（大湾区）工业互联网创新平台 主任
西门子大湾区数字化技术赋能平台 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
工控兄弟连数字化专家
宇航大讲堂西门子数字化讲师
工信部人才开发中心/赛迪研究院外聘数字化转型专家
SFCO中国智慧工厂建设与运维峰会演讲专家
杭州阿里云栖大会云制造主题特邀分享专家
东莞倍增企业PCB行业数字化辅导专家
河北保定中小企业数字化诊断专家
实践/学术背景
现任：华为智能制造军团 咨询顾问 领驭数字化AI售前咨询总监
曾任：日本EPSON集团-深圳ESL等工作，担任过SAP/MES顾问、ISD 技术经理等职务
曾任：西门子数字科技总经理、海士软件(上海)有限公司 Camstar原厂MOM专家和华南半导体和PCB售前
曾任：博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的精益数字化专家，参与博世汽车电子和零部件工厂的精益数字孪生项目，也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务
曾任：佛吉亚汽车电子FCE 智能制造的数字化专家，结合西门子Valor 和SAP 集成方案在中国江西基地的数字化工厂规划落地
曾任：TCL数字化AI咨询总监，高质量数字化首席顾问
2014年-2016年 德国殷智深圳公司SAP智能制造专家和华南汽车零部件和高科技行业售前
2016年-2020年 宇航数字化工厂架构师和宇航大讲堂西门子数字化讲师
2022年-2023年 TCL数字化AI咨询总监，高质量数字化首席顾问
2022年-2023年 SFCO中国智慧工厂建设与运维峰会演讲专家（第二/三届）
2023年 机械工业出版社《MM现代制造》工业互联网访谈专家
2023年杭州阿里云栖大会云制造主题特邀分享专家
2023中国5G+工业互联网大会格创分享嘉宾
拥有18年制造业数字化系统建设经验，熟悉西门子、SAP等工业软件及国外软件生态体系，一直专注泛半导体行业、新能源行业、3C行业的数字化转型等领域，积累了丰富的数字化体系搭建及智能制造实践经验
部分主持或参与的AI数字化转型成功项目案例
1、xxx半导体AI+新工厂规划（半导体行业； 范围：工程/精益/数字化规划）
2、中车TMT时代新材AI+数字化咨询（混合行业；范围：质量转型咨询和数字化规划）
3、郑州天迈科技AI+数字化咨询（汽车零部件行业；范围：质量数字化规划）
4、东莞慕思家具AI+数字化工厂咨询（家具行业；范围：床垫和套床工厂数字化精益规划）
5、BYD弗迪AI+新工厂数字化咨询 （新能源行业；范围：电源工厂数字化精益规划）
6、崇达PCBAI+数字化供应链咨询 （PCB行业； 范围：精益/ICS/MOM数字化规划）
7、中海油AI+工技管理数字化（能源设备行业；范围：精益/MIS管理协同流程规划）
8、广西玉柴AI+数字化咨询 （IMC工程机械行业：范围：精益/SAP 供应链+MOM）
部分服务过的数字化工厂集成项目
烟草行业：
云南烟草 数字化工厂规划
青岛烟机 智能装备项目
半导体行业项目
1、长电12寸先进封测工厂-西门子Camstar MES+格创SPC
2、BYD 半导体IGBT工厂-西门子Camstar MES /杨杰半导体 Camstar+格创SPC
3、MPS常规封测工厂-西门子Camstar MES
4、AAC 光学MEMS工厂-西门子Camstar MES+格创IOT/SPC
5、昇维旭DRAM工厂-格创QMS
新能源行业MOM项目
1、EVE亿纬惠州和湖北电池工厂-AI+西门子Camstar MES
2、BYD 十四部研究所- AI+西门子Teamcenter PLM+-Camstar MES
3、BYD弗迪电池工厂-AI+西门子UA MES+西信 APS /电源工厂-Camstar MES +格创EMS
4、BYD弗迪电机工厂-AI+西门子Camstar MES
5、鸿鹏锂电池工厂--AI+西门子UA MES
PCB&SMT行业项目
1、美维PCB工厂-格创MES&iot
2、新森快捷ICS-PCB工厂-西门子Camstar MES
3、超毅 HDI-PCB工厂-西门子Camstar MES+格创EMS
4、MOLEX SMT/连接器工厂- 西门子Camstar MES+格创 iot
通用3C汽车装备行业
1、苏州科沃斯机器人-格创QMS / 恩斯迈-格创EMS
2、东风德纳车桥-格创QMS / 亚普汽车部件-格创QMS
3、水井坊-格创QMS / 薇美姿 -格创QMS / 先正达-格创QMS
4、创鑫激光-西信QMS / TCL 泛智屏- 西信QMS （TCL电子6+1）
5、东莞慕思家具工厂-西门子MOM（Camstar MES+Preactor APS+Wincc + SAP ERP）
6、广西玉柴发动机工厂-SAP ECC+ME / 大运汽车 SAP S/4 +ME+ Teamcenter PLM
7、广东佛吉亚零部件工厂-SAP ECC+ME /深圳凯中精密&鸿利达 -SAP ECC+ME
医疗器械行业：
1.SAP医疗 供应链+MOM 项目-美好医疗ERP+MES/迈瑞医疗EWM+自动化仓储物流
2.Simens 医疗 PLM+MOM 项目- 稳健医疗PLM+MES、三诺生物血糖MES+EHM、永胜医疗PLM+MES、同心医疗MES+QMS 咨询
3.国产医疗MOM项目： 华大IVD-MES,华大智造 -MES
培训风格
善于实践，充满激情课堂、务实且丰富的课程内容能够吸引学员兴趣，丰富案例讲解引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，结合数字化实践+理论夯实过程，注重激发思考和答疑总结，深得客户信赖。
AI数字化类：
1.企业数字化战略制定与实施
2.企业高质量数字化转型规划和组织体系建设
3.数字化研发体系如何结合PLM平台集成落地
4.价值链驱动的数字孪生工厂的设计到运营
5.低碳数字化工厂和绿色供应链设计和探索
6.工业AI赋能制造企业AIOT数字化升级
7.工业AI助力制造业高质量发展
8.新质生产力技术-数字化孪生技术应用
9.AIOT赋能智能工厂的绿色高质量数字化建设
10.AI新质生产力如何助力人力资源管理和企业经营
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.数字化工厂规划咨询-产线设计/仓储物流设计仿真
5.企业数字化全面质量管理咨询
6.企业数字化敏捷集成研发管理咨询
7.企业数字化供应链规划咨询
8.企业数字化运营咨询和BI指标体系开发落地辅导
9.企业工业互联网平台规划咨询（资产设备云/供应链云/质量云）
10.企业数字化工厂MOC运营中心规划和开发落地辅导
11.CMMMM企业智能制造成熟度诊断评估和优化升级咨询
烟草：云南烟草、青岛烟机、中烟等
3C汽车装备行业：博世、中车青岛四方、中车常州、苏州科沃斯机器人、东风德纳车桥、水井坊、创鑫激光、东莞慕思家具工厂、广西玉柴发动机工厂、广东佛吉亚零部件工厂、中车TMT时代新材、惠州比亚迪、深圳佛吉亚汽车部件等
半导体：长电12寸先进封测工厂、BYD 半导体IGBT工厂、AAC 光学MEMS工厂、MPS常规封测工厂、昇维旭DRAM工厂等
新能源行业：EVE亿纬惠州和湖北电池工厂、BYD 十四部研究所、BYD弗迪电池工厂、BYD弗迪电机工厂、鸿鹏锂电池工厂、中海油、广投集团、华星光电等
PCB&SMT行业：美维PCB工厂、新森快捷ICS-PCB工厂、超毅 HDI-PCB工厂、MOLEX SMT/连接器工厂等
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费） | ||
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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