专题发布：2020-4-3
新冠肺炎疫情期间，e-works作为一家总部位于武汉的制造业媒体服务平台，自2月11日以来，先后邀请了来自学术界、工业界、IT/OT界的数十名专家，坚持每个工作日在线授课，为广大的制造企业人员提供专业、丰富的智能制造知识，包括工业互联网、大数据、工业软件、TRIZ、仓储物流、人工智能、智能工厂与数字化转型规划等制造业关键领域。本资料专题荟聚了其中（2月和3月）的精品课程。
解读了新冠疫情对制造业带来的影响，并进一步分析了智能制造技术发展的十大热点，包括柔性生产、工业互联网应用改善生产与服务、跨越产品全生命周期的数字孪生模型和数据主线、数字化与自动化技术（IT/OT）融合、从增材制造到混合制造、云计算与边缘计算集成应用、人工智能和大数据分析的工业应用、智能服务、仿真驱动产品创新以及5G通信使能智能制造。
结合新冠肺炎疫情分析了其对中国工业、世界工业的影响，并深度解读了工业软件如何助力制造业实现从“困境”到“机遇”的变局。他指出中国工业的方向和工业软件的发展趋势是精准需求识别、实时精益管理、环境安全合规、多维创新驱动；通过工业软件系统化/标准化，实现产品和服务的规模化和差异化。
结合企业不知如何解决日常碰到的疑难复杂问题，引出创新是有规律的，并进一步分享了如何寻找归律，以及创新的定义与它的实践验证；结合产品研发与管理过程中遇到的典型问题，剖析了如何定义问题及深入理解矛盾，如何消除物理矛盾及解决疑难问题，最后辅以多个案例。
分析了在新基建下工业互联网的新发展，以及云应用对于软件架构、应用模式、开发运维模式等带来的变革，并结合案例重点剖析了企业应如何推进工业互联网的应用，最后总结了企业推进工业互联网之道。他指出工业互联网产业发展存在推进抓不住发力点，营销摸不透切入点，应用找不准突破点等问题。
重点讲解企业所关心的“为什么要实施数据采集与分析”、“采集什么数据”、“如何对数据进行采集与分析”等系列问题。他总结了数据采集与分析的流程，即确定数据应用的目标，反向分析需要采集的数据项，确定数据采集的方式，确定数据存储、标记、清洗策略，最后确定数据应用方式。
详细介绍了了什么是5G、5G网络的关键要素/关键能力、5G应用领域与场景等；系统讲解了智能制造概念与背景，智能制造包含的5个方面，智能制造实施路径，智能制造发展范式，数字化工厂、智能工厂、智能制造三者的关系。
重点分享了企业推进两化融合管理体系的源动力，两化融合建设方法论及贯标实践。她指出两化融合应用新型能力建设为主线，围饶数据、技术、业务流程、组织结构四要素互动创新和持续改进，识别和打造企业核心竞争力；以能力打造为牵引，重构企业生产方式，服务模式和组织管理机制。
围绕什么是数字化转型、数字化与信息化的区别、数字化转型的现状、数字化转型推进路线图、实现数字化转型的价值等问题展开，并通过实践案例解析了制造企业推进数字化转型应该注意的3大问题。他指出数字化转型用“数据”来推动企业管理，是信息化的升级版。
从智能制造之“势（行业环境）、想（想像中的样子）、响（企业内部响应，研讨）、学（走出去，引进来，学习新技术）、做（企业如何起步，如何定位目标）”五个方面分享了企业应如何根据自身实际有效的推进智能生产，推行智能制造应遵循哪些步骤，应如何选择与自身相符的信息化系统、自动化装备等。
讲解了智能制造特点及内涵，剖析了企业在推进智能制造过程中的八大误区，并分析了智能制造下产品设计、生产、供应链、智能产品与服务的发展趋势，以及智能技术在生产、管理与决策、供应链中的应用，最后结合e-works多年的智能工厂建设咨询服务实践，分析了智能工厂建设的难点，智能工厂建设路径，以及企业推进智能工厂建设存在的七大问题。
结合具体的案例详细介绍了制造企业推进智能工厂建设的四大步骤，包括顶层设计、评估、分项设计、规划实施落地。李伟指出智能工厂建设，一定要有明确的智能工厂规划，自动化项目要核算好投入与产出，业务管理改进是关注点，要注重业务流程梳理与优化，数据规划是关键，管理向治理发展。
围绕“企业为什么要做数字化工厂生产物流仿真规划”、“数字化工厂生产物流仿真能够给企业带来哪些效益”、“什么情况下可以考虑应用数字化工厂生产物流仿真规划”、“如何实施数字化工厂生产物流仿真项目”这四个方面展开了详细介绍。
分析了制造企业主要行业的特点/痛点/诉求，中国离散制造业的管理现状，并从多个视角剖析了制造业的需求；介绍了制造运营管理MOM的前世今生以及霍尼韦尔的制造运营管理系统MOM、基于MOM的智能工厂整体解决方案；最后结合具体的案例，分享了世界级工厂的运营经验。
结合某工信部项目，分享了企业应如何推进从数字化车间到智慧云工厂建设，包括从项目申报、智能制造市场调研、企业痛点解析到智慧云工厂方案设计，并重点针对多品种、小批量的离散型制造企业，给出了智能工厂的建设思路及重点实施方向，以及如何利用云策略提高投资回报比，最终实现智能制造“良性循环”。
系统地讲解了如何基于系统化布置设计（SLP）进行智能工厂建设，并在介绍SLP原理的同时，还结合成都成量智能工厂改造项目中SLP方法的实际案例，对物流以及非物流关系进行分析，便于更好地理解SLP方法。
从MES实施六大难点入手，重点剖析了MES需求分析方法，包括MES基础数据的收集与整理、业务流程的梳理与优化、生产工艺的建模与分析、数据采集分析与应用、现状评估与MES集成、系统需求与加构设计、如何制订定实施方案。
智能优化技术，包括智能优化技术的基本概念、发展历史、基本思路和发展趋势等内容，同时还分享了工程优化的实际案例，分析了优化技术应用的三个趋势，包括：智能设计技术是继CAD和CAE之后的第三波设计技术大潮；智能优化技术将渗透到智能制造的各个领域；基于优化技术的智能决策将被应用到多个非工业领域。
从仿真机理和动力电池仿真要求出发，根据国家标准GB/T31467.3，详述如何开展动力电池的仿真分析和仿真物理实验结果一致性分析，提升仿真结果的可靠性，并在辅以电力电池仿真案例进行说明。他指出动力电池和底盘一体开发后，在整车开发要求下，需要开展结构优化和多学科耦合计算，实现整体轻量化。
围绕产品工艺规划与仿真、3D工艺详细设计技术及应用展开了分享，并辅以航空、航天、船舶、电子等行业实践案例。开目公司基于知识的3D数字化工艺系列软件包括开目3DDFM、开目3DMPS和开目3DAST三款软件。
