制造业数字化转型培训
课程背景：
制造业企业现在的迷茫与困扰：
1、有订单不敢接；
2、接了生产不出来；
3、生产出来品质不符；
4、品质不符还找不到改善原因；
5、生产异常无法及时预警及处理；
6、生产过程无法追溯根溯源；
7、生产做不到透明分析持续优化改良；
8、无法实时掌控生产全过程。
课程收益：
通过对本课程的学习，将全面掌握数字化转型的正确认知理论及整体的解决方案：
1、何为数字经济；
2、数字经济的三熵四态
3、智能制造的天龙八步
4、中下企业三屏看智造
5、数字化转型的5W1H1V
6、数字化转型的案例分析
课程对象：
制造企业董事长/总经理/副总经理、生产部门及IT部门总监/负责人等
课程方式：
主题讲授 视频欣赏 情景模拟 案例研讨 学员分享 落地工具 头脑风暴
课程大纲
第一单元：何为数字经济
何为数字化？
何为数字经济？
数字化经济 — 仓库数字化如何帮企业赚钱、省钱
数字化经济 — 车间数字化如何帮企业赚钱、省钱
数字化经济 — 供应链数字化如何帮企业赚钱、省钱
数字化经济 — ROI
第二单元：智能制造的天龙八步
何谓天龙八步
为什么要讲天龙八步
业务流程化-流程简单化-流程合理化-流程标准化
标准系统化-系统数字化-数字云端化-系统智能化
第三单元：三屏看智造
企业现状分析
三屏看智造，多层次的可视化程度
智能制造的三屛
第一战场 (现场、车间屏)
战情室 (工生品经联合办公室)
三屏：指挥部 (总经理室)
第四单元：制造业的数字化
What 什么是数字化
Why 为什么要上数字化
When 什么时候合适
Where 哪个点切入好
Who 企业如何选供应商
How 怎么做到数字化
Value 数字化价值在哪
第五单元：案例分享
制造业数字化转型培训
课程大纲：
一、掌控未来——工业4.0
1.1.“以史为镜知兴衰”——工业革命的历史
1.1.1.工业1.0
1.1.2. 工业2.0
1.1.3. 工业3.0
1.1.4. 工业4.0
1.2.工业4.0时代智能制造的成功故事
1.2.1．人人都是设计师，人人都是消费者——红领服饰
1.2.2. 哈雷摩托——6小时交货的个性化摩托
1.2.3. 人人都可以成为骑行专家——trek project one
1.2.4. 一个软件公司变来的家具制造厂——尚品宅配
1.2.5. ABB——基于物联网的服务网
1.3.工业4.0改变企业的生存模式
二、 制造业的世界竞争
2.1. 解读《中国制造2025》
2.2*先进制造业国家战略
2.3．英国的《未来制造业2050》和《高价值制造战略》
2.4. 德国“工业4.0”国家战略
三、《中国制造2025》系列文件解读
3.1．《智能制造标准体系建设指南》解读
3.2．《中国制造2025》五大工程实施指南
3.3．《中国制造2025》十大行业
3.4．《中国制造2025》重点领域技术路线解读
四、工业4.0的十大技术支柱
4.1. 物联网4.1.1．智能互联经济
4.1.2.物联网的概念
4.1.3. 智能互联产品是什么？
4.1.4. 物联网是智能制造的基石
4.2. 横向纵向集成
4.2.1. 纵向集成
4.2.2 横向集成4.3.仿真模拟
4.4.自动化和机器人
4.5. 知识自动化
4.6．大数据
4.6.1. 数据时代的摩尔定律4.6.2.数据成为最有价值的资产
4.6.3.中国大数据行业政策分析
4.7.增强现实
4.8. 增材制造——3D打印
4.9.云服务和云计算4.10.信息安全
五、数据集成，数据驱动智能制造的大脑
5.1．构架在数据高速公路上的智能化企业
5.1.1. 横向和纵向集成
5.1.2. 端到端的集成
5.1.3. 数据集成和数据驱动赋予企业的柔性，敏捷性和开放性
5.2.如何构建企业完备的数据基础
5.2.1. 标准化是数据化的基础
5.2.2. 数据化是互联和智能的基础
5.3. ERP/CRM/MES/PLM/SCM/CAM/CAE/仿真系统的集成和信息高速公路
5.3.1. 各大系统集成模式和实战案例分享
5.4.数字化产品开发工具让一切变得简单
5.4.1．材料结构设计仿真建模
5.4.2. 电子设计仿真
5.5.产品生命周期管理
5.5.1.产品生命周期管理系统的定义5.5.2．PLM系统给企业的产品创新提供强力支持
5.5.3．PLM是助推企业模块式经营
5.6 模拟仿真验证产品设计和制造工艺
5.7工业4.0时代的工业生产技术工程
5.7.1. 虚拟制造
5.7.2.运用信息技术构建精益工厂
5.7.3.人体数字建模和工位设计
5.7.4. 工业机器人作业仿真建模
5.7.5. 数字工厂和物流仿真设计
5.7.6．CAD，CAM和CNC数据链和价值链
5.8.制造执行中的数据集成和数据驱动——透明，同步
5.8.1. 先进计划排程APS
5.8.2. 数据采集和设备集成
5.8.3. 资源管理——设备，工装，工具，检具等
5.8.3. 智能检测、质量数据集成和质量管控
5.8.4. 智能仓储、智能物流
5.8.5. 制造运营管理平台MOM=MES/WMS/WCS/QMS
5.9. 数据驱动，工业大数据和智能化制造
5.9.1．数据驱动，大数据，大洞察，大知识，大智慧，大改进
5.9.2. 知识模型化，自动化驱动企业智能化，社会集约化
六、物联网、智能设备、智能产品是智能制造的躯体
6.1. 内嵌系统到物联网
6.1.1. 传感器，控制器，驱动器
6.1.2. PLC和基于计算机的控制
6.1.3. 标准化是互联的基础：OPC-UA，ETHER-CAT/PROFINET
6.2. 设备智能化之路
6.2.1. 智能组装线
6.2.2. 智能加工中心
6.2.3．智能检测设备和系统
6.2.4. 智能物流系统
6.2.5. 智能控制中心
6.3. 工业机器人和服务机器人的智能化
七、模块化产品设计，模块化制造，模块化经营
7.1.工业4.0时代的产品营销和销售7.1.1．个性化需求逐渐盛行
7.1.2. 对客户场景的理解力和反应能力决定了创造市场价值能力和生存能力
7.2．平台化，模块化，参数化的产品个性化制化设计
7.2.1．模块化设计
7.2.2．模块化产品设计的战略性收益
7.2.3．模块产品设计方法
7.3．敏捷性和超级柔性制造的战略选择模块化、参数化制造
7.3.1. 模块化参数化制造的概念和战略收益
7.3.2. 模块化生产设计
7.3.4. 模块化制造的智能设备和工装夹具
7.3.3. 基于模块化、参数化制造场景的智能工厂
7.4. 开发性的模块化经营企业的战略优势
7.4.1. 加法和减法
7.4.2. “短板理论”失效， “长板理论”开始成立
7.4.3. 模块化经营战略设计
八、协同制造业务模式
8.1. 构建在数据集成和数据驱动的开放式企业，驱动协同制造浪潮
8.2. 设计协同
8.3. 制造协同
8.4. 服务协同
8.5. 生态圈——每个企业的必备的战略思考
九、服务是一个金矿
9.1. 全生命周期的服务——先进服务概述9.2. 制造业服务化的类型
9.2.1. 基于产品的服务9.2.2. 基于企业专业能力的服务
9.2.3. 先进服务的特征
9.3. 先进服务交付系统设计
9.4. 服务化业务设计
9.5．先进服务化转型中的业务流程和组织构建的纵向集成
9.6. 先进服务化转型的流程
9.7. 制造服务化的案例9.7.1.通用电气运用工业互联网的把自己的业务服务化
9.7.2.产品导转型需求导向——阿迪达斯定制运动鞋
十、工业大数据
10.1.工业数字化转型
10.2.实现工业数字化转型的主要IT技术
10.3.工业大数据的业务价值与应用场景
10.3.1.产品研发
10.3.2.供应链
10.3.3.生产制造
10.3.4.营销与销售
10.3.5.售后服务
10.4.如何推进和实施工业大数据10.4.1.将数据作为战略资产进行管理
10.4.2.打破数据壁垒，跨价值链分阶段整合数据
10.4.3.构建工业大数据管理与分析团队
10.4.4.确保数据安全和隐私
十一、企业数字化智能化转型之路
11.1. 从业务转型蓝图开始
11.1.1. 信息化、数字化技术赋能如何改变我们和用户的互动关系，如何为价值链创造价值
11.1.2. 企业在数字化时代的生存模式11.2. 打造数字化文化基因、人才团队和变革动力
11.2.1 数字化企业的DNA
11.2.2. 数字化企业的人才和组织
11.2.3. 数字化转型失败的组织原因和文化原因工厂
11.3. 智能工厂从产品研发，工艺数字化开始
11.4. 智能工厂业务数字化
11.5. 构建自己的数字化生态圈11.4. 新业务模式转型
【课程背景】
人类把工业革命积累了大量有关产品研制的设计知识，转变成工业软件和数字化的产品模型，并在计算机上的执行，实现了对数字产品和物理产品更好的控制，以及制造资源更优化的配置，形成了全新的产业形态，这就是智能制造的本质。中国工程院《智能制造发展战略研究》中提出“从智能制造的二元论CPS走向智能制造三元论HCPS”，把人类创造的“数字虚体”作为重要的研究对象。工业领域的数字化转型不是简单地把电子计算机技术和工业软件应用到传统的工业管理模式和产品研发体系中，而是一场彻头彻尾的革命。大量的工业大数据在中国汇集，无疑给中国的智能制造带来好的资源优势。建立起基于工业大数据的工业互联网，将能够弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板。
本课程瞄准智能制造的起源、发展和未来，对智能制造的定义、内涵、本质、来源、演变、发展及落地实施进行了系统、精辟的论述，阐述了大数据推动智能制造的三个方向：第一个方向是利用数据来了解和解决可见的问题；第二个方向是利用数据来分析和预测不可见的问题，从解决问题的“knowhow”，到进一步分析问题产生的原因，从而避免可见的问题；第三个方向则是从数据中挖掘新的知识，再利用知识去重新定义问题，使得可见或不可见的问题都可以在制造系统中避免。本课程不仅介绍工业互联网和智能制造的技术，还结合生动扎实的案例，提升对智能制造的理解，提升解决实际问题的逻辑分析能力。
【课程收益】
对智能制造的本质展开了系统的论述，对广大制造企业的数字化转型和智能制造的进步有很强的指导性
不仅介绍大数据和智能制造的技术，还强调对智能制造的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思考方式
从源头到本质，从方法到实践，对智能制造进行了清晰和卓见的阐述
既有理论高度又有实践深度，给处于数字变革不同阶段的工业企业提供新的发展思路
指导企业从设计态到运行态实现全要素的连接和实时反馈，加速围绕快速变化的用户需求和提升用户体验开展创新
【课程对象】
企业高层管理者：董事长、总裁、总经理、分管副总等
战略高层、战略规划、顶层设计负责人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
各个条线的业务负责人和技术专家
产品开发与创新人员、服务方案制定者
市场营销策划、客户经理、产品经理等
创新业务的负责人，创新创业导师及实践者
【课程大纲】
一、制造业数字化转型与工业互联网
1、制造类企业开展数字化转型的需求与挑战
客户的要求越来越高
产品+互联网，变得更“聪明”
从互联网到物联网
2、支撑制造企业数字化转型的新技术
边缘计算
物联网
大数据
AI
3、制造业数字化创新的新载体：工业互联网平台
制造业数字化转型3.0阶段：工业互联网平台赋能
4、工业互联网的应用
工业互联网的应用模式创新
制造企业的应用探索
5、工业互联网的功能体系
二、基于工业互联网的数字化研发平台（典型产品的技术研发平台）
1、数字化研发体系
数字化和智能化产品（数字化、智能化产品）
数字化战略
数字化业务
数字化技术
3、数字化研发典型产品的技术平台（数字化产品研发）
平台技术难点和总体框架
制造企业的数字化研发
工业互联网的数字化研发解决方案
智能化供应
智能化生产
智能化销售
智能化服务
3、数字化研发方法（数字化产品研发）
面向潜在客户的产品设计
产品设计的数字化
4、智能化生产与智能化工位（智能工位）
产品质量优化
流程制造优化
工位实时看板
AR/VR远程维保
三、智能制造数字化研发的实施方式（数字化产品研发）
1、智能制造平台的技术体系
智能制造平台=数据+算力+模型+应用
智能制造平台=全要素、全价值链、供应链的重构
智能制造与5g/数据中心/人工智能的融合
2、5G：打通智能制造的最初一公里
5G与智能制造融合创新
5G专网在智能制造中的六大应用场景
案例：
商飞：基于“5G+智能制造”的智慧工厂
3、数据中心：支撑智能制造落地的关键基础设施
“规模化+小微化”数据中心协同发展
边云协同加速智能制造平台落地
4、人工智能：智能制造平台的内核
人工智能框架：边缘层+数据层+模型层+应用层
人工智能算力：边缘层与适配工业实时性需求的AI芯片
人工智能模型：深度学习、知识图谱和管理引擎
案例：
富士康：基于工业人工智能的刀具寿命智能预测
东方国信：基于机理+数据驱动的数字高炉
5、区块链：为智能制造奠定多方共治、互信共享的基础
6、扩展现实（XR）：人机交互的新革命
扩展现实（XR）在智能制造中的应用
案例：
PTC基于“Thingworx+AR”开展设备维护
7、数字孪生：制造业数字化转型的*版图（数字孪生的概念和建设模式）
数字孪生内涵：涵盖“12345”五大内容
数字孪生建设模式：智能制造和工业4.0架构的核心（数字孪生建设模式）
案例：
基于数字孪生的数字化设计
基于数字孪生的智能工厂
基于数字孪生的设备管理
四、数字化生产平台
1、“企业数字化制造，行业平台化服务”产品体系和解决方案
2、贯穿全数字化工程的云平台
3、基于工业互联网的数字工厂解决方案（数字化产品研发）
解决方案1：基于工业互联网平台工业APP应用
解决方案2：基于数字化改造+工业互联网平台工业APP应用
解决方案3：基于自动化、数字化、平台化全集成应用
解决方案4：数字工厂+产业链协同
4、制造业智能业务落地的典型场景
案例：
汽车行业：数据智能助力数字化转型
光纤行业：光纤企业工业互联网建设
钢铁行业：工艺优化智能化
石化行业：生产过程智能化
家电行业：生产定制化和供应链整合
工程机械行业：设备运维和解决方案延伸
解决的核心问题：企业技术人才建立数字化意识，学习转型技术和方法
以数字化、联网化和智能化为特征的新一代数字化技术推动的工业革命，正在以惊人的速度颠覆每一个传统行业。这是一场真正革命，涉及到每一个企业的生存和死亡，是每一个制造业企业必须应对的问题！
处于变革时代的我们，面对一系列数字化技术创新如：5G、物联网、大数据、云计算、人工智能、3D打印、机器人、自动化、AR/VR、网络安全等给制造业带来的深刻冲击和变化。这些技术如何深刻改变你所从事的制造业的竞争规则，竞争强度？您的企业究竟该如何规划实施转型升级？如何整合转型所需的人才，技术和相关资源？
企业的管理者要建立数字化转型的意识包括：
数字化技术如何为企业赋能，
如何构建基于用户为中心的精准高效的运营系统，
以客户体验为中心的产品和服务创新，
柔性敏捷的制造和交付能力，
共创、共享、共荣的生态圈，来彻底颠覆整个行业的游戏规则。
数字化驱动赋能企业：
-以客户为中心，从人性需求出发创造*客户体验；
-快速基于客户体验数据，集成各个学科前沿的技术创新，快速的产品迭代创新；
-构建业务平台，打破时间、空间、知识、信息、授权和风险的限制，赋能员工进行高效精准的运营；
-打造超链接的能力，基于需求快速的进行价值链的重配，构建自己的生态，进行业务模式的创新。
制造业数字化转型的*目标是把制造业企业变成数字化企业，即数据驱动的企业。其核心特征是：
-快速增长的收入。基于数字技术的客户体验感知、优化设计能力，进而可以精准高效的获取，留住客户，扩展客户；
-用更少得到更多。高效精准，深度协同的产品设计、制造、运营能力，快速提升企业的竞争力。
-快速迭代，持续创新，颠覆相关的行业。用更创造价值的方式（更好的产品和服务，更有效的业务模式，更有生命力的生态系统）创造收入，吸引和保留客户，摧枯拉朽的淘汰笨拙的传统企业。
物联网、大数据、云技术、人工智能，赋能企业超级数据获取，数据存储，数据加工，知识挖掘和知识应用能力。数据和知识双轮驱动，直接让企业可以快速进化自己的技术和业务能力。
自动化、边缘智能赋能制造业企业应对高素质产业工人短缺的困局。
数字化技术赋能使得企业的组织构架可以深度扁平化、去中心化、弹性化、敏捷化。让企业快速感知外部环境的变化，快速做出精准响应，把一切变化多成为企业跟更好、更强、更有价值的机会。
各个学科知识的模型化，泛在化便于跨学科的深度融合和集成创新。基于模块化定义MBD技术的成熟，使得产品设计模型化，制造模型模块化，经营模型模块化，从而推动整个社会创新和效率的提升呈现出几何级数的上升。
定制化、低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升用户的价值。智能化、协同化、可持续化的智能制造大幅降低生产成本，提升运营效率，让产品更加环保，同时确保高品质的产品和服务，以及员工更高的工作幸福指数。
基于互联和数据的智能制造，将彻底颠覆制造业的价值链。那些驶入智能制造高速公路上的企业将以越来越快的速度积累自己的知识资产，成为专家型企业，优化自己的生态圈。未来成功的价值链将是一批专家型企业构建的一个卓越的价值链。那些不能构建自己智能制造体系的企业将不可避免的被淘汰。
本课程基于国内外数百家企业的数字化转型实践，分析总结了数字化转型的关键成功要素，数字化转型的各种失败类型和原因。为数字化路上的每一位企业的领导者和管理者提供深度思考，和有价值的参考。
培训目标：
1. 让受训者建立数字化时代管理者和员工的关于数字化转型的意识。
2. 数字化领导力是在数字化转型的关键
3. 理解数字化技术如何驱动企业提升客户体验、进行高效精准的运营、构建生态和进行业务模式的创新。
4. 数字化转型是企业文化、流程和组织架构的变革
培训大纲：
1. 必然——数字化转型是制造企业*出路
1.1. 数字化转型为企业带来的六大竞争力
1.1.1. 构建以客户为中心的更好的客户体验，得到更多，更忠心的客户
1.1.2. 链接科技创新和客户体验，进行快速产品创新
1.1.3. 精准的运营，得到速度，敏捷，柔性，质量和成本的竞争优势
1.1.4. 基于“长板哲学”快速构建良好生态
1.1.5. 服务创新，基于结果和体验的服务延伸，创造更大的价值，进而推进商业模式的创新。
1.1.6. 充分发挥人的创造性、工匠精神实现人生价值，进而可以充分挖掘和吸引优秀的人才。
1.2. 颠覆式、破坏式创新改造制造业版图，
1.3. 躲避不了颠覆：不是在颠覆别人的路上，就是在被颠覆的路上
1.4. 什么阻碍了的企业数字化转型
2. 数字化企业的组织、流程、目标和考核管理变革有哪些挑战？
2.1. 组织赋能，个体创新时代需要专家型人才
2.2. 高效协同型组织——破除部门的“墙”
2.3. 敏捷型组织——数字化时代的组织架构
2.3.1. 高层洞察趋势，构建平台和组织能力，
2.3.2. 专家和中层成为业务中台的专家资源，
2.3.3. 敏捷型业务小团队快速应变，快速调整适应技术和业务的快速变化
2.4. 数字化时代需要的人才能力
2.4.1. 数字化意识能力
2.4.2. 数字化领导力
2.4.3. 数学能力
2.4.4. 沟通和合作能力
2.5. 数字化时代的团队文化——快速行动，勇于试错的企业文化
3. 数字化的领导力
3.1. 数字化领导力是企业数字化转型的灵魂
3.2. 数字化时代，领导者面临的挑战
3.3. 数字化领导力的定义
3.4. 数字化领导力的评估
3.5. 数字化领导力的培养
3.6. 成为数字化时代的合格领导者
4. 物联网、大数据、人工智能、5G等前沿技术在制造业中的应用及对经营管理工作的新要求
4.1. 5G 物联网唤醒万物，泛在连接，互操作，云边互动带来平台化管理。
4.2. 工业大数据，AI3.0 工业，带来数据 知识驱动。
4.3. 智能制造和智能产品，实现数据的感知、采集加工、服务。
4.4. 工业软件，大数据和云计算，AR/VR，微服务赋予的实时全面无缝，简单，易用知识泛在化，同步化；
4.5. 数字化技术让客户、技术、企业和生态圈的资源高效协同，精准运作，实现产品和业务模式的快速迭代和创新。
4.6. 精准的数字化感知，深刻客户“痛点”洞察。
4.7. 平台化、模块化、参数化的个性化定制产品和服务。
4.8. 实时互联、远程运维、预测性维护、精准服务，垂直渗透，高粘性客户。
4.9. 基于MBD的研发、工艺、制造、采购、服务一体化的数据驱动高效精准的运营。
4.10. 数据驱动的高柔性自动化加工、组装、检测产线。
4.11. 数据驱动的精准内部和外部物流。
4.12. 数字孪生和联合仿真，虚实同步，无限试错，以虚优实。
4.13. 泛在互联、数据驱动、知识快速富集并模型化软件化复用化、快速迭代进化、创新无限。
5. 数字化技术为制造业带来哪些商机——价值点发掘
5.1. 以用户为中心，以数字化技术赋能为翅膀，以创造价值为目标重塑商业模式和企业生态圈。
5.2. 前瞻性的理解和认知数字化时代的人文、社会、经济、政治、职业和家庭，引领我们快速转型。
5.3. 以数字化时代的三大价值观看数字化社会商机无限
5.4. 结果导向型经济——成全别人，成就自我。
5.5. 跨界合作，生态式生存——分享就是收获，选择就是进步。
5.6. 体验导向型经济——用户思维，基于场景体验的技术和商业创新。
5.7. 敏捷高效精准柔性化运营带来的成本、质量、安全价值机会盘点。
5.8. 数据和知识驱动的质量管理体系带来的价值。
6. 基于数据和模型的运营仿真
6.1. 工厂建模
6.1.1. 产品工艺建模
6.1.2. 制造资源建模
6.1.3. 物流仓储建模
6.1.4. 供应链建模
6.1.5. 生产策略建模
6.1.6. 企业运营仿真
7. 数据流自动化驱动流程自动化
7.1. 数据治理3.0——业务驱动型数据治理
7.2. 业务和技术逻辑模型化、软件花——潜在知识显在化，显在知识逻辑化，逻辑知识软件化
7.3. RPA软件介绍
8. 数据运营
8.1. 从BI到数据运营
8.2. 业务数字化
8.3. 数据资产化
8.4. 资产服务化
8.5. 服务交付价值
8.6. 数据中台和业务中台
9. 企业数字化成熟度评估
9.1. 产品数据（工艺数据）管理现状评估——CAD/CAE/PDM/PLM/ERP/MES等系统和管理现状。
9.2. 工厂业务系统管理现状评估——CRM/ERP/MES/SCM/WMS等系统和管理现状评估。
9.3. 质量管理现状评估——PDM/QMS/SCM/MRO等系统中质量管理部分和实际质量管理现状评估。
9.4. 企业数据集成应用成熟度评估。
9.5. 工厂设备自动化水平评估。
9.6. 工厂智能制造人才队伍现状评估。
10. 数字化转型愿景规划——数字化智能工厂建设蓝图
10.1. 数字化、网络化和智能化技术赋能，企业未来业务模式和制造运营模式设计
10.2. 业务流程和组织模式规划
10.3. ERP/PLM/MES/SCM/WMS/QMS/CRM数据（信息）数据高速公路规划（数据集成和数据驱动模式）
10.4. 基于MBD的产品制造信息（*）管理模式规划——工艺管理规划
10.5. 数据驱动的高柔性精准高效自动化产线，测试线规划
10.6. 厂内物流规划——物料的收、存、发、流转中的数据流和物流设计规划，设备设施规划。
10.7. 数据和知识驱动设备和工装管理模式规划
10.8. 能源动力工程规划
10.9. 厂房规划
11. 数字化转型实施路线图和项目节奏
11.1. 关键差距和项目实施障碍和风险评估
11.2. 克服障碍的行动，及其时间和资源计划
11.3. 智能制造技术路线图
11.4. 项目群（PMO）管理模式
11.5. 项目优先级评估
11.6. 子项目计划
11.7. 总体项目计划和技术风险管理
