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培训服务-公开培训课程
精益生产与工业4.0的内在关联
工业4.0的影响领域:
a)生产计划
b)供应链管理及物流
c)质量管理
工业4.0的工厂评估与路线图制定
物料流和信息流的管理
成本收益分析
车间的成功案例
工业4.0应用场景的案例分析与经验分享
企业工业4.0:从实施蓝图到全面实施
目标与内容Objectives and Content
在工业4.0时代,新的数字技术扩展了精益生产的工具箱。培训将解释精益生产和工业4.0之间的起源和相互关系。精益生产的理念仍然是基础,以此来确定有价值的数字化方案。在本课程中,我们将全面介绍与生产系统中实际挑战相关的最新技术,从而启发参与者。我们将帮助您评估价值流,以找到正确的痛点,最终开始实施工业4.0。
大纲 Outline
丰田精益生产系统的历史
精益产线设计的商业案例
精益工具介绍
案例分析:现状评估
a)布局和工艺流程
b)工作分配的分析
案例分析:产线设计
a)布局改善
b)产线平衡
案例分析:试点实施与评估
数字化精益工具的深入了解
讨论自己工厂的下一步行动
工业4.0背景下的企业精益生产管理
目标与内容Objectives and Content
精益生产是一项旨在消除浪费的原则。浪费被定义为任何不会增加客户价值的东西。我们将工业4.0视为推动精益生产的新动力。现有的精益方法和工具通过数字化得到了增强。传感器收集更多关于生产系统当前状态的信息,并使得决策得到改善。本课程提供了实践精益原则的机会,并提供了精益生产如何从工业4.0中获益的见解。
大纲 Outline
车间管理介绍
车间管理的成功标准
案例分析:领导车间管理会议
传统的车间管理及其挑战
工业4.0时代的车间管理
a)数字化车间管理
b)智能化车间管理的基石
c)与传统方法的潜在矛盾
数字化车间管理
大纲 Outline
车间管理是一个成熟的管理概念,旨在加强协调和培养持续改进的文化。车间管理远不仅仅是会议和关键指标。 从本质上讲,它是一种以人为本的对领导力的理解,聚焦于员工的发展。 个人沟通、定期协调和对工作成果的高度认同是成功的关键。市场要求越来越大的灵活性,这需要稳定和可控的流程。 成功来自于绩效损失的实时透明化,以及跨部门问题的及时消除。历史数据在这里的帮助是有限的,所以车间管理的数字化提供了巨大的优势。
目标与内容Objectives and Content
数据分析/机器学习介绍
a)基本概念介绍
b)CRISP-DM数据挖掘标准流程
c)案例分析和演练
机器学习算法
a)监督学习(例如人工神经网络)
b)无监督学习(例如支持向量机)
c)强化学习(例如 Q-学习)
数据分析平台&工具应用
a)Knime 案例
b)Python案例
c)TensorFlow / Keras 案例
工业应用案例介绍
针对所选案例的指导性实践
生产领域中的数据分析和机器学习
目标与内容Objectives and Content
传感器和连接设备的普遍使用导致收集的数据量大幅增加。生产中的数据分析使用大数据分析与机器学习方法来确保质量、提高性能并降低成本。本次培训结合了理论知识和动手实践,展示数据分析在生产中的潜力。参加此培训可帮助您在通往智能工厂的道路上了解并集成适当的方法。
大纲 Outline
精益内部物流介绍
智能化物料配送策略
物料ABC/XYZ分析法
看板管理系统
内部循环供货系统
内部物流管理技术解决方案和相应设备介绍
a)内部物流设备介绍
b)AGV介绍与评估
工业4.0时代下的智慧化内部物流管理介绍
咨询公司方法论分享:如何规划和优化企业内部物流管理流程
从实践中学习:案例分析
a)在中德工业4.0技术展示创新中心的实际应用
经验分享与总结
精益化及智能化内部物流管理
目标与内容Objectives and Content
优化的内部物流流程是对有效的生产流程至关重要:正确的物料需要在正确的时间以正确的数量送到正确的工位。基于精益生产管理思想,如信息看板管理和物料循环配送将在本次培训中详细介绍。此外,物流的数字化如何在数字化工厂的转型也将重点介绍。本次培训还将展示中德工业4.0技术展示创新中心的实际应用场景。
大纲 Outline
可变型与可扩展自动化介绍
a)手工装配线的实践与讨论
b)工业4.0带来的挑战与驱动因素
c)可拓展自动化介绍
自动化水平评估
a)评估工具与功能的概述
b)案例分析:可变型分析
人机协作介绍
a)工业机器人与协作机器人
b)协作机器人的案例分享
c)案例分析:方案场景开发
成本分析和路线图制定
a)蒙特卡洛模拟介绍
案例分析:最佳扩展路径分析
人机协作实现可扩展自动化
目标与内容Objectives and Content
与日俱增的个性化需求、越来越短的产品全生命周期以及逐渐上涨的劳动力成本对生产系统提出了新的挑战。我们需要灵活的系统,以适应这些不断变化的需求,并实现类似于传统精益生产系统的成本效率。可扩展的自动化允许快速调整装配系统的自动化水平。本课程将介绍可扩展自动化的推动因素,重点关注于人工操作员和协作机器人(Cobots)之间的任务分配问题。
大纲 Outline
六西格玛4.0简介
a)六西格玛介绍
b)工业4.0数据透明性
定义阶段
a)客户声音和项目章程
b)案例分析:问题定义
测量阶段
a)传感器数据采集技术
b)案例分析:历史数据分析
分析阶段
a)KDD知识发现方法
b)因果图
c)案例分析:Python数据集成
d)Knime介绍
e)机器学习问题识别
改善阶段
a)解决方案实施工具
b)案例分析:解决方案评估
控制阶段
a)控制计划
b)知识管理
c)Power BI
工业4.0背景下的六西格玛管理
目标与内容Objectives and Content
六西格玛是识别和解决问题的既定标准。 本次六西格玛培训通过工业4.0技术丰富了传统的方法。 更便宜的传感器和数据分析彻底改变了DMAIC周期中的测量和分析阶段。 易于理解的数据分析工具,如Python、PowerBI和Knime,使每个人都可以发现知识。本课程还介绍了传感器数据采集和知识管理透明度的方法。 本次培训帮助您将这些方法整合到自己的业务中,助力于贵公司的智能工厂升级。
大纲 Outline
公开培训课程概览
今年,我们将以公开课程的形式提供七个课题。公开课程形式的优点是与来自其他公司的参与者共同体验和密切交流的最佳做法。
在线报名
请参考《GAMI2022公开培训课程》中的7个具体课题内容,欢迎您随时联系!
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