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培训教程
视频(73个)
企业精益数字化运营体系构建(上)
主讲人:
何小龙
发布时间:2024-11-25
级别:
2023年10月19-20日,e-works“精益数字化管理与实践实训班”在深圳举办。珠海鼎匠智能科技总经理、珠海科技学院产业教授、北理工客座教授何小龙从精益人才、管理与专业技术方面阐述了如何进行企业精益数字化运营体系建设。企业具备根深蒂固的产品技术是企业生存的核心,但企业管理技术的发展也不容忽视。
关键字:
精益数字化
企业管理
企业精益数字化运营体系构建(下)
主讲人:
何小龙
发布时间:2024-11-25
级别:
2023年10月19-20日,e-works“精益数字化管理与实践实训班”在深圳举办。珠海鼎匠智能科技总经理、珠海科技学院产业教授、北理工客座教授何小龙从驱动机制和三化协同两个方面阐述了如何进行企业精益数字化运营体系建设,同时结合相关改善案例,深入浅出,将建设要点场景化,转“虚”为“实”。
关键字:
精益数字化
企业管理
高级生产排程APS培训(一)
主讲人:
尹春明
发布时间:2024-07-30
级别:
2020年6月18-19日,e-works“APS高级计划与排程”实训班在南京举办。APS资深顾问、实战专家尹春明进行了《高级计划排程APS培训》的理论解读和实训操作。本视频介绍了工业4.0的基础信息系统与APS,解读了Asprova APS主要解决的问题,并分享了APS+ERP+MES的运用模式。
关键字:
高级生产排程
APS
高级生产排程APS培训(二)
主讲人:
尹春明
发布时间:2024-07-30
级别:
2020年6月18-19日,e-works“APS高级计划与排程”实训班在南京举办。APS资深顾问、实战专家尹春明进行了《高级计划排程APS培训》的理论解读和实训操作。本视频以Asprova为例,介绍了企业在产能预估分析、MPS主生产计划和DPS详细车间日计划等环节,如何利用APS解决方案灵活应用、优化制造计划的过程。
关键字:
高级生产排程
APS
高级生产排程APS培训(三)
主讲人:
尹春明
发布时间:2024-07-30
级别:
2020年6月18-19日,e-works“APS高级计划与排程”实训班在南京举办。APS资深顾问、实战专家尹春明进行了《高级计划排程APS培训》的理论解读和实训操作。本视频对ASPROVA APS软件入门操作做了简要介绍。
关键字:
高级生产排程
APS
高级生产排程APS培训(四)
主讲人:
尹春明
发布时间:2024-07-30
级别:
2020年6月18-19日,e-works“APS高级计划与排程”实训班在南京举办。APS资深顾问、实战专家尹春明进行了《高级计划排程APS培训》的理论解读和实训操作。本视频对ASPROVA APS软件入门操作做了简要介绍。
关键字:
高级生产排程
APS
高级生产排程APS培训(五)
主讲人:
尹春明
发布时间:2024-07-30
级别:
2020年6月18-19日,e-works“APS高级计划与排程”实训班在南京举办。APS资深顾问、实战专家尹春明进行了《高级计划排程APS培训》的理论解读和实训操作。本视频讲解了Asprova实施关键要素,包括产品成熟稳定度、顾问专业技术能力、顾问行业应用经验以及客户项目推行能力,并从产品技术层面分析了APS实施关键因素。
关键字:
高级生产排程
APS
高级生产排程APS培训(六)
主讲人:
尹春明
发布时间:2024-07-30
级别:
2020年6月18-19日,e-works“APS高级计划与排程”实训班在南京举办。APS资深顾问、实战专家尹春明进行了《高级计划排程APS培训》的理论解读和实训操作。本视频从实施应用层面分析了APS关键因素。APS实施需要多个部门的配合和支持,只有深入参与才能更好地优化业务流程和排程结果。
关键字:
高级生产排程
APS
高级生产排程APS培训(七)
主讲人:
尹春明
发布时间:2024-07-30
级别:
2020年6月18-19日,e-works“APS高级计划与排程”实训班在南京举办。APS资深顾问、实战专家尹春明进行了《高级计划排程APS培训》的理论解读和实训操作。本视频分享了APS的实施方法论,讲解了APS项目如何选型,分享了产品和供应商的选择方法,解读了排产系统的五个层次以及供应商的三个层次,并总结了APS成功的基本标志。
关键字:
高级生产排程
APS
制造业数据分析与工厂实践
主讲人:
刘烺
发布时间:2022-12-12
级别:
2022年4月27-28日,e-works“工业数据采集、分析与应用高级研修班”于线上成功举办。武汉凡谷电子技术股份有限公司副总经理刘烺分享了制造业数据分析与工厂实践案例。制造业数据来源种类多样,对于如此之多的数据,企业目前亦面临着较多问题,价值共生的概念将为企业克服传统制造中的困难、实现数字化转型指明方向。
关键字:
数据分析
工业数据采集
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