數字化工廠技術與智能化制造實踐

數字化工廠技術與智能化制造實踐(Eric Zhang)課程介紹：

課程目標：
    幫助客戶了解工業(yè)4.0場景下，工廠如何推行、實施數字化，如何基于工廠數字化技術，實現工廠智能制造，數字化工廠技術有廣義與狹義之分。
1. 工業(yè)4.0主要內容及其對未來工廠的引領。
2. 工廠數字化主要內容及貫徹產品生命周期的數字化工廠構建方法。
3. 工業(yè)物聯(lián)網主要模塊及技術。
4. 智能制造主要模塊與成熟技術。
5. 工廠如何走向數字化、智能化。
6. 工廠數字化是智能化的基礎，工業(yè)物聯(lián)是溝通工廠內外信息交互的路徑，工廠數字化，物聯(lián)化是未來智能制造的必由之路。

培訓特點: 
以眾多實際案例詮釋數字化工廠技術，推行和實施數字化工廠步驟、基于工廠數字化的智能制造主體模塊和應用場景，幫助學員深入掌握數字化工廠、基于數字化工廠的智能制造核心技術、關鍵步驟及整體實施框架。

課程大綱：

第一單元：數字化工廠與智能制造概述
 ◇ 制造業(yè)的變遷-傳統(tǒng)制造業(yè)面臨的困境
 ◇ 工廠運營管理內容與數字化工廠需求
 ◇ 傳統(tǒng)制造業(yè)中數字與數據的特點
 ◇ 廣義數字化工廠與狹義數字化工廠定義
 ◇ 數字化工廠的含義
 ◇ 數字化工廠出現背景
 ◇ 基于數字化轉型的工廠管理轉型
 ◇ 未來數字化工廠運營
 ◇ 智能制造核心模塊
 ◇ 工業(yè)4.0核心與數字化工廠技術
 ◇ 工廠數字化與智能制造
 ◇ 六、案例研討
智能制造五大核心技術

第二單元：數字化工廠功能及核心技術
 ◇ 數字化工廠的主體功能
    提高企業(yè)盈利能力
    提高工廠規(guī)劃質量
    縮短產品開發(fā)及投產時間
    工廠各級溝通透明化
    規(guī)劃過程標準化
 ◇ 數字化工廠的五大核心系統(tǒng)
 ◇ 狹義數字化工廠的核心技術
    產品設計環(huán)節(jié)-三維建模
    生產規(guī)劃環(huán)節(jié)-工藝仿真
 ◇ 廣義數字化工廠包含：
    數字化技術用于產品設計-三維建模
    數字化技術用于生產規(guī)劃-數字孿生
    數字化技術用于生產運營-數據采集
分析與應用-生產決策、工藝參數擬合
 ◇ 數字化工廠技術應用：
    全面制造過程管理
    數字化工廠技術應用的工作流程
 產品數模用于工藝審查、公差分析
 從設備、工裝、產線獲取制造資源數據
 生產工藝規(guī)劃：導入工藝部門已有數據，進行規(guī)劃模型協(xié)同設計
 生產工藝驗證：工廠布局與物流規(guī)劃仿真、線體平衡、動態(tài)裝配、工時分析、人機工程仿真、機器人仿真等
 客戶化輸出：通過系統(tǒng)集成與客戶化開發(fā)（工業(yè)4.0中的端到端集成），輸出采購、生產、發(fā)運信息
 ◇ 數字化工廠技術（仿真）應用模塊及案例：
    產品設計-三維建模與仿真案例
    產品設計-增材制造案例
    生產規(guī)劃: 數字化仿真技術
 布局設計仿真案例
 物流規(guī)劃仿真案例
 生產線設計仿真案例
 機器人復雜運動仿真案例
案例：數字化工廠技術在汽車總裝線設計應用
 ◇ 數字化工廠技術-數字孿生技術：
    規(guī)劃模型與解釋模型
    數字孿生技術
    數字孿生與規(guī)劃、解釋模型的關系
    數字孿生技術在生產規(guī)劃環(huán)節(jié)應用
 數字孿生在生產流程規(guī)劃中應用案例
 數字孿生在生產流程調整中應用案例
 數字孿生在工位設計中的應用
    數字孿生技術在生產運營環(huán)節(jié)應用
 數字孿生在生產運營過程中的應用
 生產過程虛擬現實制造
 數字孿生在風電站運行中的應用
案例1： 工廠布局設計仿真案例
案例2： 工廠物流規(guī)劃仿真案例
案例3： 產量與人力資源需求仿真

第三單元：工廠數字化轉型與準備
 ◇ 數字化轉型的客觀趨勢
 ◇ 企業(yè)數字化轉型要素與管理角色變化
 ◇ 企業(yè)數字化模塊
 ◇ 智能化、數字化工廠運營管理特點

第四單元：工廠數字化轉型與實施
 ◇ 數字化轉型模式
 ◇ 數字化技術支撐智能制造
 ◇ 工業(yè)數據采集與分析
    工業(yè)數據的價值
    工業(yè)數據類型
    為什么要采集工業(yè)數據
    采集何種類型工業(yè)數據
  協(xié)議數據采集
  傳感數據采集
    如何采集數據
  設備控制器數據采集
  OPC協(xié)議數據采集

第五單元：數據傳輸與處理-IOT
 ◇ 物聯(lián)網簡介
 ◇ 物聯(lián)網工作步驟
 ◇ 物聯(lián)網六層架構
    感知層介紹
 靜態(tài)信息采集-RFID，QR Code
 動態(tài)信息采集-傳感數據采集
    傳輸層介紹
 核心網與接入網
 接入網：NB-IOT，LORA等
    應用層
 智能物流
 智能制造
 ◇ 工業(yè)互聯(lián)網的規(guī)劃與實施
    感知層設計規(guī)劃
    傳輸層設計規(guī)劃
    標準層設計規(guī)劃
    數據層設計規(guī)劃
    支撐平臺層設計規(guī)劃
    應用層設計規(guī)劃

第六單元 數字化工廠核心系統(tǒng)-MES系統(tǒng)
 ◇ MRP(Manufacture Resource Plan) 
    MRP運作邏輯
    MRP對生產的管控缺陷
 ◇ MES(Manu. Execution System)
    MES包含的業(yè)務運作模塊
    MES軟件提供商
    MES彌補MRP對生產管控不足
 ◇ MES系統(tǒng)-訂單管理模塊
    訂單管理模塊功能
    訂單管理模塊操作界面
 ◇ MES系統(tǒng)-計劃排程模塊
    提高排程效率
    提升排程準確性
    實時反饋計劃執(zhí)行情況
    計劃排程模塊工作流程
    計劃排程方法-甘特圖
 ◇ MES系統(tǒng)-設備管理模塊
    設備管理模塊操作界面
    設備管理模塊功能
 監(jiān)控設備狀態(tài)
 采集設備數據，計算OEE
 記錄設備運行狀況，追溯故障原因
 建立設備維護日歷，并提醒
 設備狀態(tài)可視化、數據化
 ◇ MES系統(tǒng)-資源管理模塊
    資源管理模塊操作界面
    資源管理模塊功能
 資源清單管理
 資源狀態(tài)管理
 ◇ MES系統(tǒng)-質量管理模塊
    質量管理模塊功能-SPC
    質量管理模塊用于批次質量管理
案例：某企業(yè)MES系統(tǒng)介紹（視頻）

第七單元：基于數字化工廠的智能制造實踐
 ◇ 數字化工廠的外延（廣義）
     生產運行實時數據
     設備運行實時數據
     質量實時數據
     能耗實時數據
     工廠其它運營數據
     工廠實時運營數據供管理者分析與
決策(實現完全智能制造前)
 ◇ 數字化工廠與智能制造關系
    工廠數字化是智能制造基礎
    工廠數字化是智能制造的技術之一
 ◇ 數字化轉型的工廠管理轉型
 ◇ 未來數字化工廠運營
 ◇ 智能制造核心模塊
    當前生產制造中的痛點分析
    智能制造解決方案匯總
    智能制造應用模塊框架-計劃協(xié)同
    智能制造中的廣義數字化工廠
    智能制造案例-生產高度定制化產品
 產品識別-系統(tǒng)選擇/QR/RFID等
 加工制造程序導入各制造工位
 實施智能化加工裝配過程
     智能制造案例-設備預測性維護
     智能制造案例-設備遠程控制維護
     智能制造案例-智能環(huán)境檢測
     智能制造案例-智能裝配生產線
 產品掃碼綁定，以選取裝配程序
 產品裝配可視化指導
 產品制造工藝參數監(jiān)控
 裝配過程智能防錯
 產品過程質量控制SPC
 成品智能化檢測-智能相機 
案例：產品裝配智能化生產線
案例：產品智能化檢測線
     智能制造案例-智能焊接生產線
 機器人夾取程序-智能相機與點云
 智能相機基于料件位置的深度學習
 機器人動作配合仿真
 機器人與焊接機臺配合
 機器人操作連鎖
案例：智能化焊接示范生產線
 智能制造案例-智能產品測試線
測試工站調度AGV取待測產品
 最大化利用測試產能
 減少測試夾具換型
 測試數據直接傳送維修工站
案例：產品測試站智能調度系統(tǒng)
     智能制造-數字化工藝參數擬合
 通過專家知識庫，設定工藝參數
 通過數字化擬合獲取最佳工藝參數
 通過數字孿生技術對比實際工藝參數
與擬合的最佳工藝參數，再次修正工
藝參數。
     智能制造-工藝參數管理
 設定工藝參數如何隨訂單下達至設備
 實際工藝參數如何上傳給MES系統(tǒng)
 ◇ 人工智能與智能制造
    人工智能的種類
 弱人工智能
 強人工智能
 超人工智能
     人工智能的特點
 超強存儲能力
 超前計算能力

第八單元：智能化設備及互聯(lián)
 ◇ 設備智能化相關模塊
 ◇ 設備智能化
 ◇ 設備互聯(lián)
 ◇ 設備狀態(tài)監(jiān)控與OEE
 ◇ 設備遠程維護
 ◇ 設備預測性維護

第九單元：數字化工廠應用案例
 ◇ 大數據分析與應用
 ◇ 大數據開發(fā)運營流程
     數據采集
     數據分類
     數據存儲
     數據清洗
     數據呈現和應用
 ◇ 大數據分析方法與要點
    數據統(tǒng)計分析
    數據預測性分析
    數據可視化分析
 ◇ 大數據驅動與創(chuàng)新服務
 ◇ 大數據開發(fā)價值及發(fā)展趨勢
 ◇ 工業(yè)數據采集與分析
    工業(yè)數據采集
    工業(yè)數據如何使用

培訓講師：Eric Zhang
畢業(yè)于國內知名大學，后赴德國學習，獲得ULM大學工業(yè)工程學碩士學位， 進入德國Mannasman公司實踐，并接受其嚴格的專業(yè)培訓。同時張先生是東華大學管理學碩士，其先后在財富500強的兩家美資、多家德資企業(yè)工作，歷任生產經理、物料部經理、廠長、公司總經理等重要職務。
作為生產經理,張先生參與了德資公司在上海的籌建、開業(yè)和發(fā)展，對公司從開始到正常運作有完整的經驗和體會；作為物料經理,張先生主要負責公司的采購、物流、倉儲、公司運作計劃及供應商的評估等工作，直接參與MRPII的推行、DFT的生產管理和先進外資企業(yè)的管理模式和中國國情的融和；
作為廠長，張先生協(xié)調生產部門、物料部門及質量控制，計劃等部門之間的各種問題，全面負責公司的每日生產運作，提高生產效率。在生產領域積累了豐富的經驗，就質量控制和生產率的提高而言，張先生僅用1年的時間，將整個產品流程的累積一次通過率從50%提高到了80%，生產效率提高了近50%。在改善的過程中，大量運用6Sigma的工具對流程進行改善；
作為德資企業(yè)的總經理，張先生完成一家公司從零到成長發(fā)展的全部過程，對人力資源、供應商管理、產品開發(fā)和國產化、質量控制、問題的解決、生產流程的設計、成本控制和績效管理等方面都積累了相當的經驗；
作為著名的加拿大模具制造公司的總經理，其公司產品大量運用于汽車制造業(yè)，為大眾、通用及其他汽車制造商提供一流的產品和一流的全方位解決方案，非常熟悉對汽車制造業(yè)特定的技術要求及行業(yè)特點。
作為部門經理、到廠長、到總經理，張老師具有豐富的管理經驗，與各部門、各種性格的員工進行良好的溝通和管理，使得企業(yè)的績效和運營順利開展。在培訓和咨詢中，其資深的管理經驗，幫助很多制造型企業(yè)提高中高層管理水平，深得好評。
作為一名專業(yè)盡職的講師與顧問，在普瑞思咨詢擔任特聘講師，獲得客戶的廣泛好評，具有豐富的企業(yè)咨詢和培訓經驗，并運用現代培訓手段和互動式教學方式，將其現實中的實務經驗在課堂中很生動的傳達，培訓內容充實、條理清楚，富有感召力。
張先生曾為近500多家國內外知名企業(yè)進行生產及相關技能的培訓，其中有奔馳汽車、大眾汽車、上海柴油機、東風汽車、聯(lián)合汽車電子、常牽龐巴迪、卡斯馬汽車系統(tǒng)、江鈴底盤、厚浦汽車零件、愛思恩梯大宇汽車部件、貝卡爾特、韓泰輪胎、富維江森汽車飾件、通領汽車飾件、奧托立夫、李爾汽車系統(tǒng)、斯丹德汽車系統(tǒng)、恒隆汽車系統(tǒng)、耀皮汽車玻璃、威克邁龍川汽車發(fā)動機、庫博建大輪胎、威孚汽車柴油系統(tǒng)、英提爾汽車飾件、長安鈴木汽車、寶適汽車部件、美萊克軌道車輛技術、雙林汽車部件、博西華、寶鋼集團、上汽集團、阿爾卡特、博世、西門子、霍尼韋爾、考斯特、威卡自動化、延峰偉世通、大眾離合器、ZF、華陽-科士達、不二制油、天合電子元件、唐納森、梅特勒-托利多、日立半導體、上饒光電、武漢蒂森克虜伯、赫比電子、飛利浦注塑、恩歐凱、先靈葆雅、紫江集團、卜內門、芬歐匯川紙業(yè)、上海煙草包裝、吉利德、奧特斯（中國）、亨斯邁聚氨酯等知名企業(yè)，并受到公司的好評。

【授課形式】
知識講解、案例演示講解、實戰(zhàn)演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。

更多數字化工廠技術與智能化制造實踐相關課程：