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数字化工厂技术与智能化制造实践

数字化工厂技术与智能化制造实践课程
[课程简介]:以众多实际案例诠释数字化工厂技术,推行和实施数字化工厂步骤、基于工厂数字化的智能制造主体模块和应用场景,帮助学员深入掌握数字化工厂、基于数字化工厂的智能制造核心技术、关键步骤及整体实施框架。 ...

【时间地点】 2022年11月19-20日 上海
【培训讲师】 Eric Zhang
【参加对象】 工厂总经理,生产总监,工程总监,产品开发总监,质量总监,生产、工程经理等。
【参加费用】 ¥7980元/人 (含培训费、资料费、午餐、税费等)
【会务组织】 森涛培训网(www.stpxw.com).广州三策企业管理咨询有限公司
【咨询电话】 020-34071250;020-34071978(提前报名可享受更多优惠)
【联 系 人】 庞先生,邓小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在线 QQ 】 568499978 培训课纲 课纲下载    
【温馨提示】 本课程可引进到企业内部培训,欢迎来电预约!
培训关键词:数字化工厂技术培训,智能制造培训

数字化工厂技术与智能化制造实践(Eric Zhang)课程介绍:

课程目标:
    帮助客户了解工业4.0场景下,工厂如何推行、实施数字化,如何基于工厂数字化技术,实现工厂智能制造,数字化工厂技术有广义与狭义之分。
1. 工业4.0主要内容及其对未来工厂的引领。
2. 工厂数字化主要内容及贯彻产品生命周期的数字化工厂构建方法。
3. 工业物联网主要模块及技术。
4. 智能制造主要模块与成熟技术。
5. 工厂如何走向数字化、智能化。
6. 工厂数字化是智能化的基础,工业物联是沟通工厂内外信息交互的路径,工厂数字化,物联化是未来智能制造的必由之路。

培训特点: 
以众多实际案例诠释数字化工厂技术,推行和实施数字化工厂步骤、基于工厂数字化的智能制造主体模块和应用场景,帮助学员深入掌握数字化工厂、基于数字化工厂的智能制造核心技术、关键步骤及整体实施框架。

课程大纲:

第一单元:数字化工厂与智能制造概述
 ◇ 制造业的变迁-传统制造业面临的困境
 ◇ 工厂运营管理内容与数字化工厂需求
 ◇ 传统制造业中数字与数据的特点
 ◇ 广义数字化工厂与狭义数字化工厂定义
 ◇ 数字化工厂的含义
 ◇ 数字化工厂出现背景
 ◇ 基于数字化转型的工厂管理转型
 ◇ 未来数字化工厂运营
 ◇ 智能制造核心模块
 ◇ 工业4.0核心与数字化工厂技术
 ◇ 工厂数字化与智能制造
 ◇ 六、案例研讨
智能制造五大核心技术

第二单元:数字化工厂功能及核心技术
 ◇ 数字化工厂的主体功能
    提高企业盈利能力
    提高工厂规划质量
    缩短产品开发及投产时间
    工厂各级沟通透明化
    规划过程标准化
 ◇ 数字化工厂的五大核心系统
 ◇ 狭义数字化工厂的核心技术
    产品设计环节-三维建模
    生产规划环节-工艺仿真
 ◇ 广义数字化工厂包含:
    数字化技术用于产品设计-三维建模
    数字化技术用于生产规划-数字孪生
    数字化技术用于生产运营-数据采集
分析与应用-生产决策、工艺参数拟合
 ◇ 数字化工厂技术应用:
    全面制造过程管理
    数字化工厂技术应用的工作流程
 产品数模用于工艺审查、公差分析
 从设备、工装、产线获取制造资源数据
 生产工艺规划:导入工艺部门已有数据,进行规划模型协同设计
 生产工艺验证:工厂布局与物流规划仿真、线体平衡、动态装配、工时分析、人机工程仿真、机器人仿真等
 客户化输出:通过系统集成与客户化开发(工业4.0中的端到端集成),输出采购、生产、发运信息
 ◇ 数字化工厂技术(仿真)应用模块及案例:
    产品设计-三维建模与仿真案例
    产品设计-增材制造案例
    生产规划: 数字化仿真技术
 布局设计仿真案例
 物流规划仿真案例
 生产线设计仿真案例
 机器人复杂运动仿真案例
案例:数字化工厂技术在汽车总装线设计应用
 ◇ 数字化工厂技术-数字孪生技术:
    规划模型与解释模型
    数字孪生技术
    数字孪生与规划、解释模型的关系
    数字孪生技术在生产规划环节应用
 数字孪生在生产流程规划中应用案例
 数字孪生在生产流程调整中应用案例
 数字孪生在工位设计中的应用
    数字孪生技术在生产运营环节应用
 数字孪生在生产运营过程中的应用
 生产过程虚拟现实制造
 数字孪生在风电站运行中的应用
案例1: 工厂布局设计仿真案例
案例2: 工厂物流规划仿真案例
案例3: 产量与人力资源需求仿真

第三单元:工厂数字化转型与准备
 ◇ 数字化转型的客观趋势
 ◇ 企业数字化转型要素与管理角色变化
 ◇ 企业数字化模块
 ◇ 智能化、数字化工厂运营管理特点

第四单元:工厂数字化转型与实施
 ◇ 数字化转型模式
 ◇ 数字化技术支撑智能制造
 ◇ 工业数据采集与分析
    工业数据的价值
    工业数据类型
    为什么要采集工业数据
    采集何种类型工业数据
  协议数据采集
  传感数据采集
    如何采集数据
  设备控制器数据采集
  OPC协议数据采集

第五单元:数据传输与处理-IOT
 ◇ 物联网简介
 ◇ 物联网工作步骤
 ◇ 物联网六层架构
    感知层介绍
 静态信息采集-RFID,QR Code
 动态信息采集-传感数据采集
    传输层介绍
 核心网与接入网
 接入网:NB-IOT,LORA等
    应用层
 智能物流
 智能制造
 ◇ 工业互联网的规划与实施
    感知层设计规划
    传输层设计规划
    标准层设计规划
    数据层设计规划
    支撑平台层设计规划
    应用层设计规划

第六单元 数字化工厂核心系统-MES系统
 ◇ MRP(Manufacture Resource Plan) 
    MRP运作逻辑
    MRP对生产的管控缺陷
 ◇ MES(Manu. Execution System)
    MES包含的业务运作模块
    MES软件提供商
    MES弥补MRP对生产管控不足
 ◇ MES系统-订单管理模块
    订单管理模块功能
    订单管理模块操作界面
 ◇ MES系统-计划排程模块
    提高排程效率
    提升排程准确性
    实时反馈计划执行情况
    计划排程模块工作流程
    计划排程方法-甘特图
 ◇ MES系统-设备管理模块
    设备管理模块操作界面
    设备管理模块功能
 监控设备状态
 采集设备数据,计算OEE
 记录设备运行状况,追溯故障原因
 建立设备维护日历,并提醒
 设备状态可视化、数据化
 ◇ MES系统-资源管理模块
    资源管理模块操作界面
    资源管理模块功能
 资源清单管理
 资源状态管理
 ◇ MES系统-质量管理模块
    质量管理模块功能-SPC
    质量管理模块用于批次质量管理
案例:某企业MES系统介绍(视频)

第七单元:基于数字化工厂的智能制造实践
 ◇ 数字化工厂的外延(广义)
     生产运行实时数据
     设备运行实时数据
     质量实时数据
     能耗实时数据
     工厂其它运营数据
     工厂实时运营数据供管理者分析与
决策(实现完全智能制造前)
 ◇ 数字化工厂与智能制造关系
    工厂数字化是智能制造基础
    工厂数字化是智能制造的技术之一
 ◇ 数字化转型的工厂管理转型
 ◇ 未来数字化工厂运营
 ◇ 智能制造核心模块
    当前生产制造中的痛点分析
    智能制造解决方案汇总
    智能制造应用模块框架-计划协同
    智能制造中的广义数字化工厂
    智能制造案例-生产高度定制化产品
 产品识别-系统选择/QR/RFID等
 加工制造程序导入各制造工位
 实施智能化加工装配过程
     智能制造案例-设备预测性维护
     智能制造案例-设备远程控制维护
     智能制造案例-智能环境检测
     智能制造案例-智能装配生产线
 产品扫码绑定,以选取装配程序
 产品装配可视化指导
 产品制造工艺参数监控
 装配过程智能防错
 产品过程质量控制SPC
 成品智能化检测-智能相机 
案例:产品装配智能化生产线
案例:产品智能化检测线
     智能制造案例-智能焊接生产线
 机器人夹取程序-智能相机与点云
 智能相机基于料件位置的深度学习
 机器人动作配合仿真
 机器人与焊接机台配合
 机器人操作连锁
案例:智能化焊接示范生产线
 智能制造案例-智能产品测试线
测试工站调度AGV取待测产品
 最大化利用测试产能
 减少测试夹具换型
 测试数据直接传送维修工站
案例:产品测试站智能调度系统
     智能制造-数字化工艺参数拟合
 通过专家知识库,设定工艺参数
 通过数字化拟合获取最佳工艺参数
 通过数字孪生技术对比实际工艺参数
与拟合的最佳工艺参数,再次修正工
艺参数。
     智能制造-工艺参数管理
 设定工艺参数如何随订单下达至设备
 实际工艺参数如何上传给MES系统
 ◇ 人工智能与智能制造
    人工智能的种类
 弱人工智能
 强人工智能
 超人工智能
     人工智能的特点
 超强存储能力
 超前计算能力

第八单元:智能化设备及互联
 ◇ 设备智能化相关模块
 ◇ 设备智能化
 ◇ 设备互联
 ◇ 设备状态监控与OEE
 ◇ 设备远程维护
 ◇ 设备预测性维护

第九单元:数字化工厂应用案例
 ◇ 大数据分析与应用
 ◇ 大数据开发运营流程
     数据采集
     数据分类
     数据存储
     数据清洗
     数据呈现和应用
 ◇ 大数据分析方法与要点
    数据统计分析
    数据预测性分析
    数据可视化分析
 ◇ 大数据驱动与创新服务
 ◇ 大数据开发价值及发展趋势
 ◇ 工业数据采集与分析
    工业数据采集
    工业数据如何使用


培训讲师:Eric Zhang
毕业于国内知名大学,后赴德国学习,获得ULM大学工业工程学硕士学位, 进入德国Mannasman公司实践,并接受其严格的专业培训。同时张先生是东华大学管理学硕士,其先后在财富500强的两家美资、多家德资企业工作,历任生产经理、物料部经理、厂长、公司总经理等重要职务。
作为生产经理,张先生参与了德资公司在上海的筹建、开业和发展,对公司从开始到正常运作有完整的经验和体会;作为物料经理,张先生主要负责公司的采购、物流、仓储、公司运作计划及供应商的评估等工作,直接参与MRPII的推行、DFT的生产管理和先进外资企业的管理模式和中国国情的融和;
作为厂长,张先生协调生产部门、物料部门及质量控制,计划等部门之间的各种问题,全面负责公司的每日生产运作,提高生产效率。在生产领域积累了丰富的经验,就质量控制和生产率的提高而言,张先生仅用1年的时间,将整个产品流程的累积一次通过率从50%提高到了80%,生产效率提高了近50%。在改善的过程中,大量运用6Sigma的工具对流程进行改善;
作为德资企业的总经理,张先生完成一家公司从零到成长发展的全部过程,对人力资源、供应商管理、产品开发和国产化、质量控制、问题的解决、生产流程的设计、成本控制和绩效管理等方面都积累了相当的经验;
作为著名的加拿大模具制造公司的总经理,其公司产品大量运用于汽车制造业,为大众、通用及其他汽车制造商提供一流的产品和一流的全方位解决方案,非常熟悉对汽车制造业特定的技术要求及行业特点。
作为部门经理、到厂长、到总经理,张老师具有丰富的管理经验,与各部门、各种性格的员工进行良好的沟通和管理,使得企业的绩效和运营顺利开展。在培训和咨询中,其资深的管理经验,帮助很多制造型企业提高中高层管理水平,深得好评。
作为一名专业尽职的讲师与顾问,在普瑞思咨询担任特聘讲师,获得客户的广泛好评,具有丰富的企业咨询和培训经验,并运用现代培训手段和互动式教学方式,将其现实中的实务经验在课堂中很生动的传达,培训内容充实、条理清楚,富有感召力。
张先生曾为近500多家国内外知名企业进行生产及相关技能的培训,其中有奔驰汽车、大众汽车、上海柴油机、东风汽车、联合汽车电子、常牵庞巴迪、卡斯马汽车系统、江铃底盘、厚浦汽车零件、爱思恩梯大宇汽车部件、贝卡尔特、韩泰轮胎、富维江森汽车饰件、通领汽车饰件、奥托立夫、李尔汽车系统、斯丹德汽车系统、恒隆汽车系统、耀皮汽车玻璃、威克迈龙川汽车发动机、库博建大轮胎、威孚汽车柴油系统、英提尔汽车饰件、长安铃木汽车、宝适汽车部件、美莱克轨道车辆技术、双林汽车部件、博西华、宝钢集团、上汽集团、阿尔卡特、博世、西门子、霍尼韦尔、考斯特、威卡自动化、延峰伟世通、大众离合器、ZF、华阳-科士达、不二制油、天合电子元件、唐纳森、梅特勒-托利多、日立半导体、上饶光电、武汉蒂森克虏伯、赫比电子、飞利浦注塑、恩欧凯、先灵葆雅、紫江集团、卜内门、芬欧汇川纸业、上海烟草包装、吉利德、奥特斯(中国)、亨斯迈聚氨酯等知名企业,并受到公司的好评。

【授课形式】
知识讲解、案例演示讲解、实战演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。


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