• 了解企業盈利模式轉型的必然性—智能工廠大戰略的解讀

• 了解工業4.0時代工廠運營的目標與工具結合

• 系統詮釋智能化工廠的“智”與“能”

• 了解工業1.0-4.0的發展歷程、關聯性及人力資源結構的變遷

• 了解工業4.0時代的三大技術（物聯網、大數據、云計算）在生產運營中的應用本質

• 了解工業物聯網在智能工廠中的核心作用

• 深入淺出數字化工廠及其三大組成（數據化、信息化、可視化）

• 數據價值流—數據驅動生產運營過程增值

• 了解班組基層管理在智能工廠管理中的目標變化及相關能力矩陣

• 了解工業物聯網技術在生產計劃體系、生產工藝控制、設備維護及質量管理中的實際運用

第一部分：工業4.0帶來了什么

• 企業盈利模式的必然轉型

• 工業4.0核心技術共同應對企業盈利模式轉型

• 企業供給側改革的核心-速度與成本

• 工廠盈利現狀全貌的分析（信息流、物流、過程流）

第二部分：智能工廠的必然到來

• 智能制造的“智”與“能”解析

• 工業時代的變遷（1.0-4.0時代）

• 工業4.0三大標志性技術--物聯網、云計算、大數據帶來的變革契機

• 詮釋工業4.0的意義以及自動化生產控制的角色定位（視頻分享）

 - 何謂智能工廠：知名汽車行業智能工廠視頻解析

 - 智能工業整體解決方案及系統框架（家電快消行業案例分享）

• 人力資源的危與機——智能工廠框架下基層管理者的目標與能力變化

 - 案例分享：某歐資企業智能工廠的人力資源規劃與安排（包括技能型晉升與淘汰）

第三部分：智能工廠新技術引導基層管理者的知識體系更新

• 工業物聯網對智能工廠的本質——物理信息系統CPS

• 物理信息系統的功能性介紹（視頻分享）

• 智能工廠基層設備管理的絕對核心——MDC（元數據收集）

• MDC在舊有設備中應用的難點及現有解決方案（黑盒技術與3D視像技術介紹）

• 大數據及云計算技術在智能工廠應用中的重難點解析（結合電信行業的方向性介紹）

• MES的模塊功能性介紹（國內優質模塊軟件介紹）

• MES系統實施階段對產線基層管理的要求重難點分析

 - 案例分享與討論：某大型民營企業的班組長們為何稱“MES是公司3千萬買來的記事本”

第四部分：工業4.0三大技術在智能工廠中的應用（結合企業盈利模式的轉型）

• 市場信息與設計及工廠生產信息交互系統（服裝行業案例分享）

• 如何在推動生產模式下安排生產計劃（電子電器行業案例分享）

• 如何更好的服務于人員執行力提升

• 如何更好實現工廠基層管理信息溝通與響應（汽車行業案例分享）

第五部分：制造業大數據分析的實現

• 沒有無用的數據—制造業數據的分類與交叉應用

• 制造業運營指標分解與數據管理體系的關聯性集成

   - 案例分享：某外資PCB頭部企業的數據分類與應用路徑

• 數據價值流——數據增值路徑圖

• 數據的獲取——可直采與不可直采

   - 解決方案介紹：CPS/IPC/RFID/光信號等

   - 案例分享與解析：某國有企業生產運營系統數據治理體系的實現過程

第六部分：智能工廠實現的必要條件——自動化設備的管理、維護及升級

• 工業4.0時代的設備人員定位

• OEE實時系統--設備管理的數據基礎

• TPM遇上物聯網

• 功能強大的設備維修平臺（電子電器行業案例分享）

  ——設備的報修流程及形式

  ——維修響應控制

  ——維修標準化及維修數據共享

  ——自動化控制時間一鍵換模

第七部分：基層管理如何迎接智能工廠的到來

分組討論——結合工廠目前的智能化階段及未來規劃識別出班組管理人員的基本技能需求

引導性討論與答疑：確定3年內本工廠基層管理人員能力需求及工作目標轉化

         答疑個人知識學習途徑與能力提升方法