企业的传统产业如何进行数字化改造？ 一个全新的数字化工厂如何规划？ 又如何避免数字化工厂败局？ 国匠学院结合智能制造人才工程的实施推进，基于5G（5个等级）的智能制造培训体系，致力于培养一批具有国际视野、创新精神、掌握数字化工厂规划和设计的智能制造转型升级的领头羊，不断适应智能制造产业发展对高端专业人才的需求增长。

人工智能已经成为新一轮产业变革的核心驱动力，正在对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。在很多领域，机器学习已经逐渐崭露头角，在视觉识别领域和设备健康管理领域的赋能为企业降本增效提供了有力的支撑。 但是当前有能力掌握机器学习技术的企业还是非常有限，为此国匠学院开设了《AI-机器学习技术及其应用》的课程，帮助学员能够深入了解当下机器学习技术在世界范围内的最新发展，从实战的角度对机器学习理论及应用技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨机器学习的应用场景，给相关从业人员以指导和启迪。

MES（Manufacturing Execution System）已经成为数字化工厂不可或缺的核心模块之一，是制造业转型升级必须迈过去的一道坎。虽然众多企业出于各种业务目标实施了MES，但是可惜的是用户满意度并不高，失败案例屡见不鲜。 MES项目经理（不管是甲方还是乙方的项目经理）对MES项目的成败影响至关重要，《MES项目经理》课程以系统理论+案例分享的方式为有志于成为一个成熟的MES项目经理的人员提供take away的知识和工具。不仅有助于甲方（制造业企业）更好的管理MES，大幅提升MES项目的成功率和满意度；而且能够帮助乙方（MES厂商/服务商）理解甲方在MES上的管理诉求，更好的服务甲方业务目标，实现Win-Win。

随着社会和经济的发展，以及工业4.0和智能制造等制造业转型发展的方向逐渐明确，传统的大批量生产已经跟不上全球经济快速变化的需求，以满足客户要求的多品种小批量、快速交付客户化定制产品、柔性智能制造的精益生产成为企业稳固和拓展市场的核心竞争力。当前中国很多企业处于亚健康状态高交期、高库存、高成本的三高现象十分普遍，只有精益生产、APS、供应链优化是消除企业三高的良方。 APS高级计划与排程系统是基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具，包含了数学模型、优化及模拟技术，为复杂的生产和供应问题找出优化解决方案，它将企业资源能力、时间、产品、约束条件、逻辑关系等生产中的真实情况同时考虑，通过专用算法进行实时和动态响应，保证了供应链计划和生产排产精确性和有效性，解决了企业计划不能实时反映物料需求和资源能力动态平衡的问题，最大化利用了生产能力，最大化减少了库存量，最快速提高了市场反应速度。

随着工业互联网3年行动计划的推出和实践，工业互联网的价值已经被越来越多的企业认可，甚至有企业已经提出工业互联网是工业4.0实现的重要途径。 考虑到我国庞大的制造业基础和参差不齐的工业水平，工业互联网的导入将会带给行业较大的促进作用，引领我国制造业更快更好的发展。

为什么我们企业的预测准确率低的可怜？为什么生产计划频繁变更？ 为什么库存很高但是还频频缺料？为什么跨部门沟通越来越困难？ 为什么客户订单无法准时交货，客户投诉不断？ 企业中需求计划和库存管理的难度越来越大，并且很多公司，如果缺乏供应链计划的整体协同，就会造成供应链三高三低三多三差的问题。 三高：呆滞库存高、总成本高、应收账款高; 三低：库存周转率低、利润率低、客户满意度低 三多：救火多、会议多、内耗多; 三差：交付绩效差、质量一次合格率差，计划协同差。 以上是现如今很多企业面临的问题，如何解决呢？供应链作为企业间端到端的脉络，信息从市场来，产品到市场去，供应链脉络通畅，物流、资金流、信息流才能高效运转。

数字化技术在企业的各个领域广泛应用，最近的数字化工厂概念更是集成了众多的数字化技术为工厂的整体运营绩效提供强有力的支撑。那么有没有可能在更高层面-企业管理层面，从企业家的视角，整体应用数字化手段，让整个企业的运营管理上一个台阶呢？答案是肯定的！ 企业数字化运营变革就是站在企业管理的高度，为企业家理清数字化变革的内涵、方向和思路。不仅详细分析了企业管理的核心模块：战略、KPI管理、生产制造和供应链四个方面的数字化变革的内容与手段，而且针对如何降低企业变革带来的风险，给出了变革的合理路径，为企业数字化运营变革取得预期目标提供重要支撑。 企业家们在层出不穷的数字化技术面前，需要一个清晰的引领，让数字化运营变革触手可及且能安全到达彼岸，《企业数字化运营变革》就是这个引领的灯塔。

数字化工厂的运营与传统工厂有什么不一样？ 在数字化时代，我们的工厂厂长应该具备什么知识和能力才能有效管控工厂的运营？ 在智能制造的浪潮中，一个又一个数字化工厂被建设起来，我们的厂长该如何建立合理的团队来驾驭复杂的数字化工厂？相比传统工厂，数字化工厂有哪些不一样的地方值得厂长关注？ 要实现数字化工厂的卓越运营，厂长该如何做呢？

随着全球制造业数字化、网络化、智能化的步伐不断加快，工业大数据逐渐成为制造业与新一代信息技术深度融合的落脚点之一，是制造业企业提升效率、降低成本和提高质量的重要手段。 工业大数据作为制造业提升生产力、竞争力和创新力的关键因素，引起各方重视。一是政府层面高度重视，德国“工业4.0”、美国“工业互联网”，还是“中国制造2025”，都将工业大数据作为本国推动制造业创新发展的重要基础。二是产业界抢先布局，意图抢占产业竞争制高点，一方面是企业通过对自身的信息化改造加强对生产线、产品、设备等关键环节的数据采集、存储及保护，为未来的数据分析奠定基础；另一方面是信息化建设相对成熟的企业推出面向工业大数据的产品，并整合上下游资源，着力通过数据分析产品提高自身的竞争力。

经济一体化的浪潮席卷全球，社会化生产与地域资源优势的整合，从传统计划经济体制向现代市场经济体制转变的过程中，面临着迫切的改革形势。中国企业管理的未来发展，必将面临着更加激烈的内外市场竞争与挑战。 利用信息技术改造传统的企业管理模式，全力打造企业的核心竞争力已经越来越成为企业的共识。信息技术的迅猛发展给企业质量管理模式的转变带来新的革命。 如何通过信息技术优化企业质量管理流程、整合企业资源、实现质量信息的迅速传递和响应、实现质量管理的协同运作和质量数据的科学分析，推进企业技术改进和品牌提升，是许多企业面临的重要课题。