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《工厂数字化:业务驱动下的转型策略与实操》知识要点体系
A 数字化转型的本质
A1 从智能制造看数字化
A1-1 数字化和精益制造
A1-2 数字化和自动化
A2 数字化转型的本质
A3 数字化转型的视角和驱动力
A3-1 技术视角
A3-2 业务视角
A3-2-1 数字化转型的外驱力
A3-2-2 数字化转型的内驱力
B 实施时机和准备度检查
B1 人员准备度
B1-1 关于“人”在数字化转型中的几个误解
误解1：只要找来有能力的人，就没有问题了
误解2：我们公司现在的这帮人不行，我只能自己搞点东西出来
误解3：数字化转型交给项目组做就行了
误解4：大家都应该喜欢变化，大家都会拥抱变化
B1-2 需要准备的事项
B1-2-1 理解流程—结构关系图
B1-2-2 理解动态情况下的业务贡献和业务价值
B1-2-3 理解数字化和绩效考核
考核什么？
怎么考核？
如何用数字化支持绩效考核？
B1-2-4 理解数字化的管理层级和组织结构
B1-2-5 理解数字化转型的能力模型
组织能力
技术能力
数据分析和洞察力
敏捷创新和灵活性
顾客导向和用户体验设计能力
领导力和组织文化
个人能力
适应新技术和工具
学习和发展数据分析、信息管理、技术运用等数字化能力
创新和解决问题的能力
团队合作和跨部门协作能力
数据驱动思维和决策能力
数字安全意识
接受变革和持续学习
B2 流程准备度
B2-1 流程概述
B2-1-1 对流程的代表性误解
在团队缺乏合作精神时才需要，没有人喜欢流程
流程会扼杀创造力
流程限制了自由
流程会降低效率
B2-1-2 流程是什么
B2-1-3 流程等级和数字化：从业务流到工作流
B2-2 流程精益化
B2-2-1 何谓好流程
B2-2-2 流程优化的方法
B2-3 流程数字化
B2-3-1 何谓流程数字化
人员思维方式的转变
业务流程和信息技术/数字技术的深度融合
最佳业务流程的固化和展现
B2-3-2 流程数字化实施过程中的矛盾
矛盾一：规划期望与实施效果
矛盾二：“我给你一个新方法……”与“谢谢！我太忙了”
矛盾三：遵守流程与灵活变通
B2-3-3 流程数字化对流程的要求
目标纵向对齐——数字化管理体系
流程横向拉通——数字化供应链协同流程
产品全生命周期集成：数字孪生
B2-3-4 流程进化的不同阶段
未定义
标准化
精益化
数字化
智能化
B3 技术准备度
B3-1 技术关联：产品技术、制造工艺技术和数字技术
B3-2 产品技术：标准化和模块化
B3-2-1 简化的结构
B3-2-2 零部件标准化和模块化
B3-2-3 可加工性考虑
B3-2-4 充分考虑装配工艺
B3-2-5 可测试的设计
B3-3 工艺技术：自动化和柔性
B3-3-1 标准化和可连接性
B3-3-2 模块化和可扩展性
B3-3-3 情景感知
B3-3-4 互操作性
B3-3-5 自主性
B3-4 数字化技术1：数据战略和数据管理
B3-4-1 对象模型
B3-4-2 事件模型
B3-5 数字化技术2：数据采集、存储和处理过程管理
B3-5-1 数据生产和转换
B3-5-2 数据加工和存储
B3-5-3 数据利用
B3-6 数字化技术3：构架和应用平台
集成性和协同性
可靠性和安全性
灵活性和扩展性
C 数字化转型实施的方法和挑战
C1 工厂数字化转型的蓝图规划
C1-1 数字化愿景和战略：定义未来
C1-1-1 数字化愿景
了解工厂的总体流程模型
整理与愿景相关的主要内容（客户画像、产品画像、供应流程画像、制造流程画像、交付流程画像、组织画像）
C1-1-2 如何制定工厂的数字化愿景
制造系统和流程标准化、自动化和互联
数据和信息系统标准化和互通
协同和学习型组织
C1-2 策略：现状描述
C1-2-1 价值流分析
C1-2-2 数据流分析
数据产生、采集和处理
数据使用
C1-2-3 业务流程分析
组织和管理
制造和物流运营
信息技术和IT基础构架
C1-3 策略：分析和规划
C1-3-1 痛点分析
C1-3-2 参考应用场景和解决方案
C1-3-3 未来数据流和成熟度等级
C1-4 策略：评估和整合
C1-4-1 蓝图：数字化方案组合
总结重要信息，并按这些信息推导出数字化方案的蓝图，再基于收益评估和可行性评估筛选出数字化升级项目清单。针对筛选出来的重点项目，进行更深入的研究和评估
功能描述：这个应用解决什么问题？有什么功能？
前提条件：实施时需要准备好什么？
优点：能改善提升什么？
限制：可能会遇到什么问题？
C1-4-2 实施路径：项目整体推进计划
C2 数字化产品的实施和挑战
C2-1 一个数字化产品的诞生
C2-1-1 步骤1：从场景到用户需求
C2-1-2 步骤2：从用户需求到功能架构
C2-1-3 步骤3：构建产品原型
选择一个最小可行性产品
绘制系统流程图
定义系统流程图的数据类型和约束条件
搭建产品原型和测试
投入产出比的计算
C2-2 数字化转型的启动时机
规划阶段已经彻底完成
沟通计划和叙事模式准备充分
借助外部时机讲好转型故事
C2-3 转型的实施、结果验证和业务融合
C2-3-1 设立转型的“监控指标”
C2-3-2 目标和目标条件
C2-3-3 数字化转型的监控指标
C2-3-4 数字化转型的结果验证和迭代
C2-3-5 将数字化转型融合在业务中
分解业务需求，创建和发布焦点任务
在物理世界实施并监控稳定性
纳入日常工作并持续监控
D 数字化工厂的风险管理和未来展望
D1 数字化工厂的风险管理
D1-1 数字化工厂建设风险
D1-1-1 财务风险：可承受性
D1-1-2 技术风险：适用性
D1-1-3 服务风险：可持续性
D1-1-4 组织风险：适配性
D1-2 数字化工厂运营风险
D1-2-1 技术更新风险
技术更迭速度过快
高成本的技术更新
技术兼容性问题
D1-2-2 服务风险
服务的可持续性风险
意外中断风险
D1-2-3 安全风险
数据和信息安全
技术安全
D1-2-4 人才和组织风险
技能要求的变化
职责和角色的变化
创新和学习能力的要求
D1-3 风险的管理策略
D1-3-1 风险评估流程
D1-3-2 风险防范措施
D2 由数字化工厂到数字化生态的进化
D2-1 产品设计和制造价值链的数字化集成
D2-1-1 数字化产品开发的关键能力
基于客户体验的设计
基于模型的产品设计
实时协作
快速设计优化
面向制造创新的设计
基于模型的生产制造
实时互联产品
连接客户体验
D2-1-2 数字产品协同开发系统的特性和应用
数据可用性、可访问性和透明度
集成、协调、协作与合作
可配置性、模块化和可组合性
柔韧性
D2-1-3 数字产品与数字服务
D2-2 从数字化供应链到数字化生态系统
D2-2-1 供应链管理面临的挑战
应变能力弱（基于历史数据来计划 ）
缺乏敏捷性
客户参与度低
手动密集型和线性流程多
整合工作限制大
D2-2-2 数字化供应链特性
端到端的高透明度
高水平的灵活性
信息互联
资源优化
整体决策
D2-2-3 数字化供应链的关键技术
大数据分析、物联网（IoT）、全球定位、增材制造、人工智能、区块链、自动驾驶车辆、云平台、先进机器人
D2-2-4 数字化供应链转型及其挑战
资源投入和实施时间
数据的安全性和隐私保护
技能和知识需求
变革管理和文化转型
D2-2-5 数字化供应链展望：数字化生态系统
D2-3 组织和人
D2-3-1 从工作到技能的转变
D2-3-2 独立工作与协同
