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大数据与制造业数字化转型升级

主讲老师: 韩迎娣 韩迎娣

主讲师资:韩迎娣

课时安排: 1天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 课程将以制造业数字化与工业大数据应用为切入点,还原制造业环境中的实际案例,帮助学员认知大数据、工业大数据是什么?主要价值体现在哪些方面?企业如何建立自身数字化制造体系,如何通过大数据应用实现智能制造?使学员学之解惑,学之能用。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2022-11-18 12:09

【课程背景】

    在信息技术高速发展的今天,制造业成为深化互联网、大数据、人工智能和实体经济融合的主战场。在市场格局快速变迁和差异化竞争趋势日益明显的压力下,技术的迭代更新、市场需求的快速升级、商业模式的活跃创新都在倒逼工业企业寻求新出路,而物联网,工业数字化,将人、数据和机器连接起来,成为一个庞大的物理世界,这些由机器、设备、集群和网络组成的环境,能够在更深的层面和连接能力、大数据、数字分析相结合,形成万物智联。在大数据、云计算及数据算法的结合下,逐步形成企业数字化制造,智能制造,智能决策等各类工业化应用。企业如何通过大数据与制造业结合,提升生产,经营效率,降低成本?

    课程将以制造业数字化与工业大数据应用为切入点,还原制造业环境中的实际案例,帮助学员认知大数据、工业大数据是什么?主要价值体现在哪些方面?企业如何建立自身数字化制造体系,如何通过大数据应用实现智能制造?使学员学之解惑,学之能用。


【课程收益】

Ø  工业4.0、大数据、工业大数据的应用、价值、特点,数据安全与风险等

Ø  掌握制造业企业数字化转型升级方法

Ø  数据驱动企业生产、经营,决策,并产生新应用价值

Ø  如何让大数据引导企业生产制造、提升企业数字化经营能效

Ø  基于制造业数字化与大数据的智能变革及未来趋势


【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员

【课程时间】6小时

【课程大纲】


一、认识工业4.0、大数据、工业大数据及数据安全

1、数字技术改变生产、生活与工作方式

2、基于物联网+的智能服务

3、物联网支撑的工业4.0变革

Ø   工业4.0变革三个特征

Ø   工业4.0的智慧工厂

Ø   物联网支撑下的工业4.0变革

Ø   数字化能力的突破与成长

3、初识大数据

Ø  什么是大数据?

Ø  大数据能做什么?

Ø  大数据特征与特点

Ø  大数据技术逻辑

4、工业大数据

Ø  工业大数据应用价值

Ø  大数据与工业大数据技术关系

5、大数据与工业大数据的差异性

6、大数据、云计算与算法的关系

7、工业大数据云、网、端与数据共享

8、大数据安全管理

Ø  数据安全防护思路与体系

Ø  数据安全管理组织结构

Ø  数据安全管理策略

Ø  数据生命周期与防护措施

Ø  数据基础架构的安全性

9、5G对制造业的影响与变革

案例:


二、制造业数字化转型方法

1、数字化与数字化转型本质

2、制造业数字化难点

3、工业互联加速制造业转型

4、制造业数字化转型升级8大方法

Ø   愿景

Ø   数字化程度

Ø   单点启动

Ø   优化创新

Ø   快速迭代

Ø   扩展延伸

Ø   运行管理

Ø   体验与安全

5、数字产品生命周期管理

6、数字化转型升级对企业能力要求

7、数字化应用场景与场景逻辑

8、大数据驱动企业决策

9、制造业数字化转型价值体现

案例:


三、大数据重构生产制造

1、用数据来识别需求

2、工厂“入网”,产业链痛点驱动变革

3、大数据助力柔性生产

4、大数据重构生产制造

Ø  需求发现,从间接到直接

Ø  研发环节:从串行到并行

Ø  采购:自动化、低库存化、社会化

Ø  生产环节:车间里的革命

Ø  营销与售后:无所不在的数据能力

5、数据+算力+算法赋能制造业

Ø  长尾重构:规模化供给解决定制化需求

Ø  敏捷响应:精准捕捉用户需求,快速推出新品

Ø  智能决策:工业大脑结合行业洞见,重构人机边界

Ø  高度协同:工业互联、云中台助力集团化制造生态体系

6、数字孪生,构建基于模拟择优的制造新体系

案例:


四、制造业的智能变革及未来趋势

1、工业信息化变革核心驱动力

2、云计算、5G对数字化制造的推动与发展

3、大数据驱动智能制造

4、从数字化到智能化

Ø   数字化工厂

Ø   重构未来商业模式

Ø   跨越能力鸿沟

5、商业正被技术与消费者重构

6、智能技术群的“核聚变”推动智能+时代

7、智能商业,先行者的脚步

Ø  消费场景数字化、智能化

Ø  服务消费者的三大特征

Ø  智能商业双螺旋

8、企业在生产经营各环节实现智能决策

 
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