一、课程背景
随着“双碳战略”“智能制造”和“数智化工厂”的加速推进，化工企业正从传统的自动化迈向全价值链数字化与智能化。
然而，大多数企业在数字化转型过程中面临以下挑战：
- 投入大但效益不清晰，缺乏顶层设计与整体规划；
- 各系统割裂，数据不能驱动决策；
- 现场管理数字化薄弱，班组、工艺、设备、质量数据未形成闭环；
- 管理人员缺乏数字化认知与转型能力。
本课程结合国内外化工标杆企业（如万华化学）实践经验，由具有化工现场管理与数字化转型实战背景的咨询培训师亲授，系统讲解化工企业数字化转型的理念、路径、工具与落地方法。
二、培训目标
通过两天系统学习，帮助学员：
- 全面理解化工企业数字化与智能化的内涵与发展趋势；
- 掌握数字化转型的总体规划思路与关键步骤；
- 理解数字化在安全、质量、设备、工艺、成本五大领域的应用价值；
- 掌握“从数据到决策”的数字化思维与落地案例；
- 学会制定企业数字化转型的阶段性行动方案。
三、培训对象
- 化工企业中高层管理者（总经理、副总、厂长、部门经理）
- 数字化、信息化、智能制造负责人
- 生产、设备、质量、安全、工艺、能管等职能部门负责人
- 数字化项目管理人员、企业IT团队成员
四、培训收益
| 层次 | 学习收益 |
|---|---|
| 道（理念） | 理解化工企业数字化转型的战略意义与顶层逻辑 |
| 法（方法） | 掌握规划、评估、实施、落地的完整方法论 |
| 术（工具） | 学习数字化工具体系（MES、EAM、LIMS、QMS、AI分析等） |
| 器（系统） | 理解数据中台、看板系统、AI应用的架构与价值 |
五、课程大纲（2天12模块）
第一天：认知转型与顶层设计
| 模块 | 主题 | 内容要点 |
|---|---|---|
| 1 | 数字化转型趋势 | 国家政策导向与化工行业数字化现状；行业标杆案例（万华化学等） |
| 2 | 化工企业的“五化一体化”路径 | 流程化、标准化、精益化、数字化、智能化的融合关系 |
| 3 | 数字化认知升级 | 从自动化→信息化→数字化→智能化的四个阶段 |
| 4 | 数字化价值地图 | 从业务痛点到数字化机会识别，价值导向的数字化逻辑 |
| 5 | 数字化诊断与成熟度评估 | 数字化评估模型与化工行业关键指标体系（安全、质量、设备、工艺） |
| 6 | 数字化顶层设计方法 | 战略目标、业务架构、数据架构、系统架构、技术架构五大框架设计 |
第二天：应用实践与落地转型
| 模块 | 主题 | 内容要点 |
|---|---|---|
| 7 | 数字化系统规划 | MES、EAM、LIMS、QMS、EMS等系统集成逻辑与功能边界 |
| 8 | 数据治理与中台建设 | 主数据、数据质量、数据接口与数据安全体系 |
| 9 | 可视化与看板化管理 | 班组/车间/工厂级数字化看板架构与关键指标（KPI） |
| 10 | AI赋能与数据分析应用 | 基于AI的数据分析、预测性维护、质量优化、能耗优化 |
| 11 | 数字化落地路径 | 三阶段路线图：基础建设—系统集成—智能优化 |
| 12 | 案例研讨与行动计划 | 分组研讨企业数字化转型行动计划，导师点评与方案汇报 |
六、教学方法
- 专题讲解： 系统讲授数字化转型理论与框架；
- 案例分析： 深度剖析万华化学数字化实践；
- 实操演练： 数字化诊断工具、流程映射练习；
- 小组讨论： 数字化落地难点与关键成功因素研讨；
- 行动计划： 每位学员形成个性化数字化行动方案。
七、课程特色
- 化工行业专属视角： 聚焦工艺复杂、安环要求高、流程自动化水平高的行业特性。
- 理论+实战结合： 结合现场改善与数字化应用案例（MES、能源管理、AI分析）。
- 工具落地： 提供《数字化诊断表》《系统规划模板》《行动路线图》三类工具。
- AI赋能思维： 教授如何利用AI实现数据驱动的管理决策。
八、课程成果与交付
- 《化工企业数字化转型行动指南》手册（讲师提供）
- 企业数字化现状评估与路线规划表
- 小组汇报的数字化行动方案
- 培训总结报告（由讲师整理，可直接提交管理层汇报）
九、可选服务延伸
- 数字化诊断咨询（1个月）
- 数字化总体规划项目（3个月）
- 数字化落地辅导（长期陪跑）
十、讲师简介
夏岚老师：化工行业卓越运营与数字化咨询专家，曾任万华化学精益成本经理、数字化推进骨干。
深入参与万华化学宁波等基地数字化体系建设；
开发“卓越化工管理体系”“3求5化6要7能”模型；
长期为大型化工集团提供数字化规划与转型服务。
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