1. 最近智能製造大熱，有沒有哪位大神推薦一個靠譜的培訓課程啊
智能製造就是要把不轉換思維的企業淘汰了！
裹挾著智能製造、人工智慧、大數據……等一些列新鮮概念的工業4.0時代已撲面而來。作為傳統的製造業大國，中國也提出「中國製造2025」行動綱領，向製造業強國轉變。中國的傳統企業將如何利用這次技術革命實現轉型?早已在機械扭轉的「咔咔」聲中嗅到商機的初創企業，又如何在大浪淘沙中站穩腳跟?
要坦然擁抱工業4.0時代，應從三個方面轉變思維。
1、解決用戶痛點
此前在互聯網創業圈中流傳甚廣的一句玩笑話：「不以解決用戶痛點為目的的創業都是耍流氓」，亦可以套用於工業4.0時代專注轉型、創業及技術提升的企業。當傳統流水線式的標准化生產已對滿足消費者個性化需求無能為力時，精準定位並解決用戶的痛點就成為企業得以發展的關鍵。
在智能製造生態圈演化的時代，想要在人工智慧、智能製造領域創業成功，首先需要找尋用戶痛點、切入點跟引爆點。在舊有的生態圈裡找到創新之處，你要找到這個生態圈裡最烏煙瘴氣的地方，這里蘊含著商機，然後你再針對痛點提出解決方案。」
在人工智慧、無人機等概念被炒得火熱時，創業者應冷靜地思考。我們正處在從弱人工智慧向強人工智慧快速發展的時代，這中間有很長的一段路要走。所以科技創新人士要耐得住寂寞，而不是整天尋找風口，只有找到切入點，鑽研怎樣的解決方案可以擊中用戶核心的痛點，才能從中挖掘出商機。
2、從封閉到開放
機器人作為一個系統的整合，每一塊都需要把已有的技術盡量融合。但目前並沒有很好的工具來幫助機器人企業制定需求，設計原型。也正是如此，服務機器人領域沒有大的玩家，因為每一個節點都需要巨大投入。
機器人創業公司應「抱團取暖」，面對如此高額的成本，若想使工業4.0落地，單靠機器人企業提升技術是無法做到的，產業鏈上的所有企業應該有一種合作的心態。
比如，根據汽車4S店服務的概念，也可以有機器人4S服務，對於企業級客戶的機器人版塊，可以承擔所有的技術服務，提供維修、維護、改造等一條龍支持，以消除商業客戶使用的後顧之憂。」
3、以系統價值代替數字指標
那麼，是否當科創企業們找到了用戶痛點，提出了精準的解決方案，並彼此打開傳統封閉的大門，各領域本著開放的心態展開合作，將商機變為表格中實實在在的銷量，資本會不會就對其窮追不舍，青睞有加呢?
數字化的指標已不是衡量價值的最重要標准，在工業4.0時代，需要轉變思維的不止傳統企業和創新企業，包括投資方都需要用嶄新的視角來衡量企業價值。
資本對公司的評估將不再僅聚焦於單個的點，而是基於系統的、整體的價值。以智能硬體創業公司為例，中國智能硬體創業公司具有良好的供應鏈、優秀的科技人才，且設計實力提升快等優勢，智能硬體創業要取得成功，需要明確的競爭策略、精確的產品定義、精緻的設計和持續的產品演進路線圖，這些都是傳統製造未曾對企業提出的系統價值要求。
在提升企業系統價值的前提下，中國有機會在智能硬體領域出現多個世界級的企業，也有機會誕生更加創新的商業模式。
2. 製造業管理有哪些好的培訓課程
製造業管理的培訓課程有很多類型，以生產總監管理培訓課程為例：
1、《版生產現場問題分析與解決》權
2、《現代生產運營管理與智能製造》
3、《精益生產革新》
4、《卓越PMC生產計劃與物料控制》
5、《製造業精益成本控制實戰技法》
6、《TQM全面質量管理推行實務》
7、《TPM全面生產維護與效率提升管理》
8、《智能製造時代的信息技術應用》
9、《贏在執行力—從技術走向管理》
10、《新生代員工管理的策略和技巧》
11、《生產管理沙盤實戰模擬訓練》
3. 智能製造是未來製造業的重要方向，哪家培訓機構能給企業做這方面的培訓
目前智能製造未來沒有專門培訓這方面的，但是有培訓電氣方面的
4. 如何學習智能製造這門學科
智能製造中的智能就是要打造出一個製造系統的大腦中樞，這個大腦可以感知到整個生產環節的各種因素的變化，並且經過分析計算做出最優的決策。
第一步就是感知，首先要掌握外界的信息。在生產系統中可以理解為通過數據採集來實時掌握生產環節的各個狀態，比如原材料庫存情況，設備運行情況，人員情況等。目前我們的工業物聯網，各個環節的信息化系統都可以理解為數據採集。工業物聯網採集的是設備的運行數據，各個業務系統採集的是業務數據。
第二步是數據的流動和數據分析。首先實現各個系統數據的互聯互通。比如采購就影響著原材料庫存，庫存又影響著生產，所以我們要讓不同系統中的數據建立聯系。之後通過大數據分析或者各種人工智慧演算法得出某個環節的最優解。
第三步就是決策，通過分析，智能系統可以控制生產環節做出調整。最簡單的就是調度，比如發現某一產品原材料庫存不足會自動切換另一種產品。發現一台設備有空閑，利用率不夠，可以自主分配任務給此設備，提高資源利用率。
此時，整個生產環節，從采購到生產到質量控制到交付。全部由智能系統來調度，彷彿是有一個大腦在控制著各個環節做出相應的動作。
所以，你看。我們目前大部分只是在做第一步，極少一部分在做第二步的工作。至於最終目標的實現還有很遠的距離。
這一部分也回答了開頭的第二個，第三個問題。正是因為生產環節涉及到機械設備、自動控制、軟體分析、生產流程等，所以智能製造就必須是一個交叉學科。
專業及就業
來回答你的第四個問題，大學本科裡面的培養方案都是一些基礎學科的教育，是讓我們對此有基本的理論知識和概念。和實際工作中用到的還是有很大差距的。可以理解為，專業是一個很寬的概念，交給你很多方向的基本概念，但是工作就是從中選擇一個方向並深入下去。
所以，即使你要做本專業的工作，也只會是做智能製造體系中的某一個環節。也許是各個信息化系統的實施，也許是工業物聯網，也許是數據分析，智能演算法等。
你的培養方案中關於軟體方面並不算多，我建議你選擇一到兩門編程語言及一種關系型資料庫，達到熟練掌握的地步。
至於深造的話，更多的就偏向於理論研究了，我朋友圈中也有幾個碩士，博士在做智能製造方向的理論和演算法研究。這個看個人選擇了。
至於你題目中提到的和計科，智科對比，我認為沒必要，既然選擇了這個專業就好好的學習這個專業，目前全世界的製造業都在尋求轉型，實現生產力的進一步提高，另外政策層面也是非常給力的。不要過多糾結於選擇上
5. 如何開展智能製造相關領域的咨詢與培訓
從智能化設備、智能化產線和信息化管理，入手咨詢業務，從機器控制，MES系統管理和企業主管理咨詢和商業模式創新做培訓