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破茧成蝶-工业大数据驱动智能制造

主讲老师: 韩迎娣 韩迎娣

主讲师资:韩迎娣

课时安排: 2天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 在信息技术高速发展的今天,一个开放、全球化的网络,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,逐步形成智能制造,智能商业等各类工业化及商业化应用。大数据并不在“大”,而在于“有用”,对于工业互联网创新发展来说,如何利用这些大规模数据是提升质量与效率关键,面对这些痛点则是“有数据不会用,无法产生实际商业应用价值”
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 12:13

【课程背景】

       在信息技术高速发展的今天,一个开放、全球化的网络,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,逐步形成智能制造,智能商业等各类工业化及商业化应用。大数据并不在“大”,而在于“有用”,对于工业互联网创新发展来说,如何利用这些大规模数据是提升质量与效率关键,面对这些痛点则是“有数据不会用,无法产生实际商业应用价值”

      课程将以工业大数据与智能化应用为切入点,还原生产环境中的实际案例,帮助学员认知工业大数据是什么?如何驱动智能制造?学员如何根据所学来用大数据,释放数据能效?如何提升企业在工业数字化及智能制造方面的创新能力?使学员学之解惑,学之能用

 

【课程收益】

Ø   识别大数据、工业大数据、数据价值

Ø   理解物联网、大数据、云计算与智能制造关系、特点

Ø   学会工业互联网数字化场景及案例分析

Ø   如何让数据驱动工业数字化应用及决策

Ø   工业大数据发展趋势、价值及意义

 

【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、人力副总等高管人员

【课程时间】12小时

 

【课程大纲】

一、认识大数据与工业大数据

1、大数据、工业大数据现状及应用痛点

Ø   大数据应用现状

Ø   大数据应用误区

Ø   大数据应用困扰及痛点

2、什么是大数据、工业大数据?

Ø   大数据、工业大数据概念

Ø   大数据能做什么

Ø   大数据应用价值

Ø   大数据与工业大数据技术关系

3、工业大数据特征与特点

4、大数据与工业大数据的差异性

5、工业大数据应用热点及场景

   案例:

二、工业互联网,万物智联

1、初始“工业4.0”

Ø   工业4.0概念、组成

Ø   工业4.0变革三个特征

Ø   工业4.0的九大技术支柱

Ø   标准化、模块化与数字化是工业4.0的基础与前提

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

Ø   “工业4.0”各国战略

2、物联网概述

Ø   什么是物联网

Ø   物联网特征与特点

3、工业互联网概述

Ø   什么是工业互联网

Ø   工业互联网特征与特点

Ø   工业互联网加速制造业转型

4、工业大数据、云计算与数据算法关系

5、无数据,不AI

6、人工智能能做什么?

Ø   什么是人工智能

Ø   如何理解人工智能

Ø   人工智能特征与特点

Ø   人工智能基础技术应用

Ø   人工智能发展痛点

7、人工智能与制造业结合

   案例:

三、工业互联网应用场景及案例分析

1、工业企业数字化转型

Ø   企业信息化现状

Ø   企业经营环境的变化

Ø   工业企业的核心竞争力

Ø   工业互联网平台能力图谱

2、大数据为工业互联网赋能

3、工业大数据的数据挖掘与建模

Ø   工业大数据挖掘流程与逻辑

Ø   工业大数据基本算法逻辑

Ø   工业大数据挖掘特性

Ø   工业大数据建模逻辑

Ø   数据+模型=能力

4、工业互联网的数据系统

5、工业大数据共享与链接逻辑

6、工业大数据驱动生产经营过程

7、工业互联网的SAAS平台与应用场景

Ø   产品设计

Ø   制造执行系统

Ø   数字双胞胎

Ø   智能机器人

Ø   仓储与物流自动化

Ø   企业管理与人力资源

8、让数据驱动经营决策

案例:

四、工业大数据驱动智能制造

1、工业互联网的智能化目标

2、智能制造的五个方面

Ø   产品智能化

Ø   生产方式智能化

Ø   装备智能化

Ø   服务智能化

Ø   管理智能化

3、智能工厂的三大特征

4、智能制造的体系架构

5、智能制造的两提升与三降低

6、智能制造推动的管理革命

  案例:

五、工业大数据安全管理策略

1、数据安全防护思路与体系

2、数据安全管理组织结构

3、数据安全管理策略

4、数据生命周期与防护措施

六、智能制造发展趋势、价值及意义

1、工业信息化变革核心驱动力

2、智能制造十大重点领域

Ø   节能与新能源

Ø   农业装备

Ø   生物医药及高性能医疗器械

Ø   新一代信息技术

Ø   高档数控

Ø   新材料

Ø   电力装备

Ø   先进轨道交通装备

Ø   海洋工程装备及高技术船舶

Ø   航空航天装备

3、智能制造发展趋势及意义

案例:

 
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