制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃與智能制造

導(dǎo)師：Richard周老師 工業(yè)大數(shù)據(jù) &數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家

課程價(jià)格：5680元/人

課程時(shí)間：9月19-20日（周五周六、上海開(kāi)課）

參訓(xùn)對(duì)象：制造企業(yè)的總經(jīng)理、廠長(zhǎng)、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、負(fù)責(zé)人、CIO、戰(zhàn)略規(guī)劃負(fù)責(zé)人、供應(yīng)鏈負(fù)責(zé)人、智能制造小組、工業(yè)4.0項(xiàng)目組、IE/精益六西格瑪小組負(fù)責(zé)人；

【課程價(jià)值】

u ?全面了解數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營(yíng)的最佳方式

u ?深入了解數(shù)字化如何作為第一生產(chǎn)力工具突破效率瓶頸，提質(zhì)增效

u ?深入了解用數(shù)字化方式實(shí)現(xiàn)以客戶為中心的管理理念

u ?深入了解流程的數(shù)字化設(shè)計(jì)思想與優(yōu)化路徑，突破當(dāng)前流程經(jīng)營(yíng)水平

u ?學(xué)習(xí)如何借助數(shù)字化實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)的精細(xì)化管理，實(shí)現(xiàn)管理手段的創(chuàng)新

u ?破除對(duì)智能化理解的誤區(qū)，識(shí)別大量的潛在應(yīng)用機(jī)會(huì)，用智能算法提升效率，解決問(wèn)題

u ?深入了解4.0時(shí)代的持續(xù)改善，如何用數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)新作為問(wèn)題與生產(chǎn)力瓶頸的解決方案實(shí)戰(zhàn)

u ?理論指導(dǎo)，精彩解讀，大量案例，實(shí)戰(zhàn)研討，深刻點(diǎn)評(píng)

【課程實(shí)況】

  

【課程大綱】

第一章  數(shù)字時(shí)代，轉(zhuǎn)型與賦能

? 挑戰(zhàn)

n 創(chuàng)新加劇

2 破壞式創(chuàng)新與以往的變革不同

2 確定性因素在創(chuàng)新的推動(dòng)下變得日益不確定

2 數(shù)字化創(chuàng)新的特征是永不停息、越創(chuàng)新越要?jiǎng)?chuàng)新

n 數(shù)字化創(chuàng)新的影響力

2 傳統(tǒng)效率改善 vs 數(shù)字賦能的效率改善

2 視數(shù)字化為第一效率提升工具

2 案例：

- 特斯拉如何運(yùn)用數(shù)字化賦能打破百年汽車生產(chǎn)效率的瓶頸

- UPS的數(shù)字化賦能之路

? 機(jī)遇

n 全方位賦能

2 員工工作效率和質(zhì)量的賦能

2 價(jià)值流程的賦能

2 商業(yè)模式的賦能

n 數(shù)字化的多樣性帶來(lái)高收益的賦能

2 瀏覽賦能相關(guān)的數(shù)字化和應(yīng)用

2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同方式的最佳場(chǎng)景、投資水平、周期與收益點(diǎn)

n 數(shù)字化賦能可以與既存的管理理念與方法融合

2  理念卓越的管理方法需要數(shù)字化賦能才能實(shí)現(xiàn)它的全部?jī)r(jià)值

- 數(shù)字賦能的全面成本管理

- 數(shù)字化精益流程

2 融合是數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的特征

- 拋開(kāi)管理哲學(xué)與戰(zhàn)略追求的數(shù)字化轉(zhuǎn)型容易成為某種堆砌

- 數(shù)字化的使命始終是推動(dòng)卓越經(jīng)營(yíng)

 

第二章 建立數(shù)字化場(chǎng)景下的大數(shù)據(jù)思維

? 數(shù)據(jù)的認(rèn)知

n 什么是數(shù)據(jù)

2 數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)世界的關(guān)系

n 數(shù)據(jù)的基本構(gòu)成

2 觀察事物的角度

2 反映事物狀態(tài)的變化

n 認(rèn)知世界的兩種途徑

2 感性認(rèn)知，輸出的認(rèn)知形式

2 數(shù)據(jù)認(rèn)知，輸出的認(rèn)知形式

n 用數(shù)據(jù)來(lái)認(rèn)知世界

2 因子化的數(shù)據(jù)認(rèn)知， Y = F ( x ) 的思維方式

n 影響數(shù)據(jù)認(rèn)知潛能的因素

2 維度(dimensions/features)、顆粒度( About sampling)、數(shù)據(jù)量（volume）

? 數(shù)據(jù)認(rèn)知的實(shí)踐

2 數(shù)據(jù)分析，建立深刻見(jiàn)解

2 分析模型化：從幫助人認(rèn)知世界到參與決策

2 數(shù)據(jù)認(rèn)知的商業(yè)思維

? 數(shù)據(jù)認(rèn)知的商業(yè)思維

n 4.0時(shí)代，數(shù)據(jù)認(rèn)知對(duì)于識(shí)別戰(zhàn)略性商業(yè)機(jī)會(huì)的價(jià)值

n 案例剖析：

2 伊隆馬斯克如何利用數(shù)據(jù)認(rèn)知開(kāi)拓特斯拉與SpaceX的商業(yè)經(jīng)營(yíng)

? 從數(shù)據(jù)到智能

n 如何定義智能

2 人工智能與圖靈測(cè)試

2 案例剖析： 自動(dòng)駕駛：數(shù)據(jù)模型的進(jìn)化之路

n 4.0時(shí)代，智能模型上升為生產(chǎn)力

2 機(jī)器學(xué)習(xí)正在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苣Ｐ?/p>

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法帶來(lái)的突破

2 案例：剖析各類與企業(yè)相關(guān)的應(yīng)用

n 管理數(shù)據(jù)智能化

2 案例1：AI模型在產(chǎn)品缺陷控制中的應(yīng)用

2 案例2: 用AI模型降低設(shè)備故障率

? 數(shù)據(jù)認(rèn)知成為新的生產(chǎn)力方式

n 案例： 一個(gè)傳統(tǒng)工藝的數(shù)字化改造

2 傳統(tǒng)的大規(guī)模生產(chǎn)零件，轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字打印技術(shù)

2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化制造工藝

2 數(shù)據(jù)的AI化提升了工藝設(shè)計(jì)的質(zhì)量與效率

? 用數(shù)據(jù)思維理解企業(yè)數(shù)字化

n 案例1:客戶CRM中的數(shù)字化

2 一家建材供應(yīng)商是如何與客戶建立數(shù)字化鏈接，建立數(shù)據(jù)模型，提升客戶滿意度，確立領(lǐng)先的利潤(rùn)水平；改變產(chǎn)品研發(fā)模式，升級(jí)產(chǎn)品價(jià)值；改變生產(chǎn)/供應(yīng)鏈模式，創(chuàng)造快速交付及精益周轉(zhuǎn)。

n 案例2: 數(shù)字工廠中的數(shù)據(jù)智能

2 特斯拉的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)

n 特斯拉是如何構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)、質(zhì)量與設(shè)備管理的卓越績(jī)效用數(shù)字化分析優(yōu)化設(shè)備狀態(tài)

n 案例：打造數(shù)字化設(shè)備管理實(shí)現(xiàn)卓越績(jī)效

 

第三章  理解智能制造

? 什么是智能制造？

n 數(shù)字化對(duì)生產(chǎn)方式的再造

? 智能制造實(shí)現(xiàn)卓越經(jīng)營(yíng)

n 訂單交付

n 敏捷生產(chǎn)

n 質(zhì)量零缺陷

n 低成本實(shí)現(xiàn)

? 數(shù)字化賦能之一：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化

n 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化是數(shù)字化創(chuàng)新得以實(shí)現(xiàn)的基石

n 制造要素（人機(jī)料法環(huán)測(cè)）的數(shù)據(jù)化

n 數(shù)據(jù)化帶來(lái)的效率變革：

2 生產(chǎn)計(jì)劃

2 采購(gòu)拉動(dòng)與物料控制

2 生產(chǎn)控制

2 訂單交付

n 實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的方法論（簡(jiǎn)要）

? 數(shù)字化賦能之二：流程APP化與自動(dòng)化

n 讓流程端到端地“流起來(lái)”

2 重要意義：實(shí)現(xiàn)“一體化“管理思想與精益流的具體落地

2 一體化運(yùn)作代表著制造生產(chǎn)力的臺(tái)階

2 萬(wàn)物互聯(lián)技術(shù)能夠?qū)⒅圃鞓I(yè)務(wù)與組織經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐惑w化

2 一體化生產(chǎn)運(yùn)作產(chǎn)生的信息才不是孤島信息

n 工廠流程APP化對(duì)提質(zhì)增效、卓越運(yùn)營(yíng)的作用

n IT實(shí)現(xiàn)的不同模式與投資收益

? 數(shù)字化賦能之三：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理

n 流程數(shù)字化提供了基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)顆粒度、完整度、實(shí)時(shí)性

n 實(shí)現(xiàn)真正意義上的‘精細(xì)化’管理

2 人員效率

2 產(chǎn)能/能力的釋放

2 作業(yè)交付及響應(yīng)

2 損耗（質(zhì)量、設(shè)備、時(shí)間等）

2 成本鏈

2 預(yù)算控制：投資回報(bào)率

n 賦能的實(shí)現(xiàn)手段：

2 數(shù)據(jù)平臺(tái)

2 可視化

? 數(shù)字化賦能之四：智能化

n 智能化的層級(jí)與應(yīng)用場(chǎng)景

n 抓住智能化中低垂的果實(shí)：

2 識(shí)別制造中蕓蕓的智能化需求

2 案例：低成本部署智能化方案，提升運(yùn)營(yíng)效率

? 數(shù)字化賦能之五：職能工作數(shù)字化

n 定義企業(yè)的數(shù)字化能力

n 給專業(yè)化工作賦能：

2 提升部門(mén)工作的標(biāo)準(zhǔn)化、減少重復(fù)作業(yè)、提高效率

2 數(shù)據(jù)共享與一體化

2 智能算法與專業(yè)化工作的融合

n 案例：數(shù)字化賦能的質(zhì)量管理

2 數(shù)字化進(jìn)程中的體系審核與體系建設(shè)

2 數(shù)字化FMEA與產(chǎn)線問(wèn)題診斷與解決

2 大數(shù)據(jù)/AI算法識(shí)別品質(zhì)問(wèn)題的原因

2 售后質(zhì)量的數(shù)字化賦能

n 塑造數(shù)字化員工

 

第四章  數(shù)字化精益實(shí)現(xiàn)制造的智能化管理

? 精益的回顧

n 大規(guī)模制造的挑戰(zhàn)

n 瀏覽百年汽車工業(yè)發(fā)展史

n 精益的獨(dú)特：

2 看問(wèn)題的角度

2 對(duì)價(jià)值的理解

2 優(yōu)化的方式

2 對(duì)人的影響

? 從精益的角度理解數(shù)字化技術(shù)

n 驅(qū)動(dòng)力并非技術(shù)本身

n 萬(wàn)物互聯(lián)

2 什么是萬(wàn)物互聯(lián)技術(shù)

2 生產(chǎn)方式的再一次革命：一體化 & 流動(dòng)

2 萬(wàn)物互聯(lián)在智能制造中扮演的核心角色與價(jià)值

n 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

2 數(shù)據(jù)的價(jià)值

2 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化促成的自動(dòng)化

2 用數(shù)據(jù)來(lái)管理與經(jīng)營(yíng)

n 人工智能

2 理解AI的原理

2 AI對(duì)生產(chǎn)方式的改變

2 AI算法對(duì)工作方式的改變

2 AI在各個(gè)層次與維度應(yīng)用的案例

? 精益在智能制造/工業(yè)4.0中的變與不變

n 不變：

2 伊隆馬斯克談汽車行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)

2 精益價(jià)值觀將一如既往指導(dǎo)數(shù)字時(shí)代的企業(yè)經(jīng)營(yíng)

n 變：

2 3.0時(shí)代的精益改進(jìn)技術(shù)在生產(chǎn)力提升上存在局限

2 數(shù)字化創(chuàng)新將接力生產(chǎn)力的進(jìn)步

2 數(shù)字化進(jìn)一步推進(jìn)生產(chǎn)力的方式以及收益能級(jí)

? 數(shù)字化精益

n 智能制造的管理與運(yùn)營(yíng)

n 數(shù)字精益作為持續(xù)改進(jìn)的規(guī)則改變者

n 數(shù)字化賦能精益改善

2 數(shù)字看板

2 數(shù)字化TPM

2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精益計(jì)劃與生產(chǎn)平衡

2 生產(chǎn)的價(jià)值流分析與改進(jìn)

? 關(guān)注數(shù)字精益的投資回報(bào)率，進(jìn)一步創(chuàng)建數(shù)字文化

n 經(jīng)營(yíng)價(jià)值第一，技術(shù)第二

n 選擇正確的切入點(diǎn)

n 以解決問(wèn)題為推動(dòng)力

n 技術(shù)賦能

n 讓人擁抱數(shù)字化方案

 

第五章  智能制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)

? 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法論

n 將轉(zhuǎn)型視為數(shù)字化賦能的進(jìn)程

2 業(yè)務(wù)對(duì)象數(shù)字化

2 業(yè)務(wù)過(guò)程數(shù)字化

2 業(yè)務(wù)規(guī)則數(shù)字化

? 案例：制造流程的數(shù)字化設(shè)計(jì)與再造

n 建立業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化模型

2 基于經(jīng)營(yíng)價(jià)值確定數(shù)據(jù)維度

2 用數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生成與采集

2 構(gòu)建數(shù)字化管理機(jī)制

n 建立業(yè)務(wù)流程APP

2 將流程要素（人機(jī)料法環(huán)）關(guān)聯(lián)起來(lái)

2 算法驅(qū)動(dòng)流程執(zhí)行

2 用數(shù)字化手段監(jiān)管流程

n 將業(yè)務(wù)規(guī)則數(shù)字化

2 識(shí)別規(guī)則數(shù)字化機(jī)會(huì)

2 將經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)化為智能算法

2 專業(yè)作業(yè)與決策的自動(dòng)化執(zhí)行

? 案例分享：汽車企業(yè)經(jīng)營(yíng)的數(shù)字化與智能再造

【授課講師】

周老師Richard,

黑帶大師&信息數(shù)字化轉(zhuǎn)型資深顧問(wèn)

上?；壑茖＜翌檰?wèn)、黑帶大師

【專業(yè)背景】

Richard老師是黑帶大師及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧問(wèn)，有20年以上戰(zhàn)略變革、流程再造，企業(yè)績(jī)效提升及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的豐富經(jīng)驗(yàn)。曾為多個(gè)跨國(guó)型企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)運(yùn)營(yíng)及戰(zhàn)略變革項(xiàng)目。他的管理與數(shù)據(jù)咨詢經(jīng)驗(yàn)涉及電氣電子、汽車、工程機(jī)械、制藥，化工、制藥、半導(dǎo)體、計(jì)算機(jī)與通訊、石油行業(yè)，保險(xiǎn)與銀行，互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)等服務(wù)領(lǐng)域。  

Richard老師擅長(zhǎng)領(lǐng)導(dǎo)客戶實(shí)施高成效的解決方案。在使得客戶快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)提升和獲得卓越財(cái)務(wù)績(jī)效方面，Richard贏得了他所服務(wù)客戶的稱贊。他主持的管理提升項(xiàng)目多次被跨國(guó)企業(yè)總部作為標(biāo)桿，甚至由于出色的財(cái)務(wù)收益贏得了董事會(huì)的特別嘉獎(jiǎng)。

Richard老師同時(shí)是出色的團(tuán)隊(duì)教練，眾多學(xué)員通過(guò)他特別的輔導(dǎo)和激勵(lì)方式以令人驚訝的速度提升了復(fù)雜問(wèn)題的分析與解決能力。

他的商業(yè)與流程經(jīng)驗(yàn)涉及電氣電子、汽車、鋼鐵、有色金屬、工程機(jī)械、化工與塑料、涂料、化纖紡織、半導(dǎo)體、計(jì)算機(jī)與通訊、石油行業(yè)的制造與商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域。作為咨詢負(fù)責(zé)人幫助中澳合資汽車公司推行精益實(shí)施項(xiàng)目，直接商業(yè)收益達(dá)到280萬(wàn)美金；領(lǐng)導(dǎo)鞍鋼的六西格瑪咨詢項(xiàng)目以及一家世界最主要的筆記本電腦廠商的六西格瑪項(xiàng)目，收益達(dá)到500萬(wàn)美金以上。

【管理實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】

l 精益六西格瑪分析與問(wèn)題解決

l 基于Python&R的制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

l 基于BI的績(jī)效管理及改善

l 運(yùn)營(yíng)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

1.國(guó)內(nèi)主要精益或六西格瑪咨詢公司合作過(guò)如下項(xiàng)目：

?  國(guó)內(nèi)最大的空調(diào)家電企業(yè)的六西格瑪戰(zhàn)略評(píng)估及策劃

?  黑帶公開(kāi)課主講

?  六西格瑪設(shè)計(jì)評(píng)估及策略規(guī)劃

?  國(guó)內(nèi)著名合資汽車廠的供應(yīng)鏈精益優(yōu)化輔導(dǎo)

2.國(guó)際商用機(jī)器公司（IBM）業(yè)務(wù)咨詢部 戰(zhàn)略及變革咨詢組 （前普華永道咨詢公司），

任運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略高級(jí)顧問(wèn)，黑帶大師（部分項(xiàng)目）

?  某大型IT制造業(yè)精益六西格瑪戰(zhàn)略管理整體實(shí)施項(xiàng)目經(jīng)理

?  某大型國(guó)際芯片設(shè)計(jì)與制造企業(yè)的精益管理實(shí)施項(xiàng)目經(jīng)理

?  某大型國(guó)際半導(dǎo)體制造公司六西格瑪黑帶實(shí)施項(xiàng)目經(jīng)理

?  某大型國(guó)際化纖制造業(yè)ERP變革管理實(shí)施顧問(wèn)

?  某大型電信營(yíng)運(yùn)商網(wǎng)吧聯(lián)盟營(yíng)運(yùn)戰(zhàn)略及流程實(shí)施顧問(wèn)

?  某汽車零部件企業(yè)精益生產(chǎn)咨詢項(xiàng)目整體策劃和實(shí)施顧問(wèn)

3.美國(guó)通用電氣公司中國(guó)總部,

任持續(xù)改進(jìn)總監(jiān)，精益6Sigma專職黑帶，

? 負(fù)責(zé)提供公司內(nèi)外部的持續(xù)改進(jìn)體系及精益六西格瑪?shù)呐嘤?xùn)和輔導(dǎo)

? 輔導(dǎo)精益六西格瑪項(xiàng)目，有（部分項(xiàng)目）：

? 制造系統(tǒng)精益化改造和敏捷制造模式導(dǎo)入；

? 中國(guó)區(qū)人力資源業(yè)務(wù)流程重組及電子商務(wù)平臺(tái)建設(shè)；

? 制造業(yè)兼并與收購(gòu)流程優(yōu)化（盡職調(diào)查和企業(yè)整合）；     

? 混合營(yíng)銷策略制定與流程；

? 為國(guó)內(nèi)著名通訊設(shè)備集成與制造商所做的電子商務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃的實(shí)施顧問(wèn)

 

4.通用汽車下屬德?tīng)柛Ｆ嚰瘓F(tuán)與通用電氣公司中國(guó)技術(shù)中心，從事技術(shù)開(kāi)發(fā)、質(zhì)量、生產(chǎn)與采購(gòu)管理工作。

 

職業(yè)經(jīng)歷

黑帶大師&前顧問(wèn)總監(jiān)             George Group，Accenture

黑帶大師&高級(jí)顧問(wèn)               IBM 業(yè)務(wù)咨詢服務(wù)部

持續(xù)改善經(jīng)理                    通用電氣

教育與培訓(xùn)

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，                Udacity

精益大師，                       George Group/Accenture

黑帶大師，                       IBM

工學(xué)碩士，                       上海交通大學(xué)

 【擅長(zhǎng)領(lǐng)域】

大數(shù)據(jù)管理、智能制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息化LTC六西格瑪綠帶、黑帶培訓(xùn)項(xiàng)目輔導(dǎo)、統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC）、8D、QCC、DFM、DFA、全面質(zhì)量管理、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)流程重組等；

【部分關(guān)鍵成就點(diǎn)】

幫助一家大型制造業(yè)，制定智慧工廠的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。運(yùn)用AI算法，從生產(chǎn)大數(shù)據(jù)中識(shí)別出影響質(zhì)量成本和設(shè)備停機(jī)的隱形關(guān)鍵因子，此方法帶來(lái)超500萬(wàn)的直接收益。

持續(xù)改進(jìn)的咨詢項(xiàng)目多聚焦經(jīng)營(yíng)瓶頸與關(guān)鍵績(jī)效。以某跨國(guó)生產(chǎn)型企業(yè)的一期項(xiàng)目為例，分別為精細(xì)化運(yùn)作節(jié)省產(chǎn)線投資500萬(wàn)元，優(yōu)化定價(jià)策略帶來(lái)直接利潤(rùn)200萬(wàn)，優(yōu)化工藝控制節(jié)約材料及能耗成本200萬(wàn)元，降低設(shè)備損耗帶來(lái)150萬(wàn)收益。

在金融領(lǐng)域，幫助一家銀行實(shí)施流程優(yōu)化，客戶滿意度提升了30%，后勤中心流程品質(zhì)提升，實(shí)現(xiàn)了100%改善；幫助一家保險(xiǎn)公司全面導(dǎo)入運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)分析及改進(jìn)；

受資本委托對(duì)某大型虧損企業(yè)(化工)作盡調(diào)，設(shè)計(jì)重組及扭虧為盈方案。建立的數(shù)字化經(jīng)營(yíng)模型將微觀管理與宏觀績(jī)效關(guān)聯(lián)在一起，從而利用這一模型直接指導(dǎo)扭虧的每項(xiàng)具體措施及目標(biāo)，僅通過(guò)管理改善確認(rèn)了過(guò)5000萬(wàn)的直接效益。

幫助大型制造企業(yè)諸如上汽通用、上汽大眾、通用電氣中國(guó)工廠等企業(yè)培養(yǎng)了數(shù)字化應(yīng)用人才。

 

【榮譽(yù)客戶】

諾基亞、德?tīng)柛Ｆ?、博世汽車電子、上汽通用、上汽大眾、李爾汽車、比亞迪、佳通、安森美半?dǎo)體、特許半導(dǎo)體、招商銀行、太平人壽，英格索蘭、亞馬遜、中遠(yuǎn)、中糧、中興通訊、諾華制藥、武田制藥、阿爾斯通，仁寶電子，英業(yè)達(dá)，聯(lián)想電腦、殼牌石油、上海煙草，浙江中煙、金佰利、殼牌石油公司、博世電動(dòng)、杜邦化學(xué)、荷蘭飛利浦、中遠(yuǎn)集團(tuán)、中興通訊、美的、小天鵝、上海電氣、亞新科汽車、阿爾卡特、施耐德、迅達(dá)電梯、IBM、惠普電腦、摩托羅拉、特許半導(dǎo)體、仁寶電子、杜邦、廣東電信、長(zhǎng)安福特、大眾汽車、西門(mén)子、聯(lián)合利華、飛利浦醫(yī)療、貝爾、馬尼托瓦餐飲設(shè)備、華為技術(shù)、TRW、TCL、中遠(yuǎn)物流、國(guó)美電氣、神龍汽車、神華集團(tuán)、斯凱孚、博威、羅氏制藥、UT斯達(dá)康等等。

 

我要報(bào)名沒(méi)有找到合適的課程,請(qǐng)?jiān)谶@里提交您的培訓(xùn)需求  發(fā)布需求

主題

上課時(shí)間

2025年09月19-20日 上海

參加人數(shù)

費(fèi)用

聯(lián)系人

先生 女士

單位名稱

部門(mén)職務(wù)

電話

傳真

手機(jī)

郵箱

通信地址

郵編

備注

驗(yàn)證碼

看不清，請(qǐng)換一張

現(xiàn)在報(bào)名

推薦課程