【課程背景】

       在信息技術高速發展的今天，一個開放、全球化的網絡，將人、數據和機器連接起來，成為一個龐大的物理世界，這些由機器、設備、集群和網絡組成的環境，能夠在更深的層面和連接能力、大數據、數字分析相結合，形成萬物智聯。在大數據、云計算及數據算法的結合下，逐步形成智能制造，智能商業等各類工業化及商業化應用。大數據并不在“大”，而在于“有用”，對于工業互聯網創新發展來說，如何利用這些大規模數據是提升質量與效率關鍵，面對這些痛點則是“有數據不會用，無法產生實際商業應用價值”

      課程將以工業大數據與智能化應用為切入點，還原生產環境中的實際案例，幫助學員認知工業大數據是什么？如何驅動智能制造？學員如何根據所學來用大數據，釋放數據能效？如何提升企業在工業數字化及智能制造方面的創新能力？使學員學之解惑，學之能用

【課程收益】

?   識別大數據、工業大數據、數據價值

?   理解物聯網、大數據、云計算與智能制造關系、特點

?   學會工業互聯網數字化場景及案例分析

?   如何讓數據驅動工業數字化應用及決策

?   工業大數據發展趨勢、價值及意義

【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰，學之能用；投入，案例精彩

【課程對象】董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、人力副總等高管人員

【課程時間】12小時

【課程大綱】

一、認識大數據與工業大數據

1、大數據、工業大數據現狀及應用痛點

?   大數據應用現狀

?   大數據應用誤區

?   大數據應用困擾及痛點

2、什么是大數據、工業大數據？

?   大數據、工業大數據概念

?   大數據能做什么

?   大數據應用價值

?   大數據與工業大數據技術關系

3、工業大數據特征與特點

4、大數據與工業大數據的差異性

5、工業大數據應用熱點及場景

   案例：

二、工業互聯網，萬物智聯

1、初始“工業4.0”

?   工業4.0概念、組成

?   工業4.0變革三個特征

?   工業4.0的九大技術支柱

?   標準化、模塊化與數字化是工業4.0的基礎與前提

?   物聯網支撐下的工業4.0變革

?   數字化能力的突破與成長

?   “工業4.0”各國戰略

2、物聯網概述

?   什么是物聯網

?   物聯網特征與特點

3、工業互聯網概述

?   什么是工業互聯網

?   工業互聯網特征與特點

?   工業互聯網加速制造業轉型

4、工業大數據、云計算與數據算法關系

5、無數據，不AI

6、人工智能能做什么？

?   什么是人工智能

?   如何理解人工智能

?   人工智能特征與特點

?   人工智能基礎技術應用

?   人工智能發展痛點

7、人工智能與制造業結合

   案例：

三、工業互聯網應用場景及案例分析

1、工業企業數字化轉型

?   企業信息化現狀

?   企業經營環境的變化

?   工業企業的核心競爭力

?   工業互聯網平臺能力圖譜

2、大數據為工業互聯網賦能

3、工業大數據的數據挖掘與建模

?   工業大數據挖掘流程與邏輯

?   工業大數據基本算法邏輯

?   工業大數據挖掘特性

?   工業大數據建模邏輯

?   數據＋模型＝能力

4、工業互聯網的數據系統

5、工業大數據共享與鏈接邏輯

6、工業大數據驅動生產經營過程

7、工業互聯網的SAAS平臺與應用場景

?   產品設計

?   制造執行系統

?   數字雙胞胎

?   智能機器人

?   倉儲與物流自動化

?   企業管理與人力資源

8、讓數據驅動經營決策

案例：

四、工業大數據驅動智能制造

1、工業互聯網的智能化目標

2、智能制造的五個方面

?   產品智能化

?   生產方式智能化

?   裝備智能化

?   服務智能化

?   管理智能化

3、智能工廠的三大特征

4、智能制造的體系架構

5、智能制造的兩提升與三降低

6、智能制造推動的管理革命

  案例：

五、工業大數據安全管理策略

1、數據安全防護思路與體系

2、數據安全管理組織結構

3、數據安全管理策略

4、數據生命周期與防護措施

六、智能制造發展趨勢、價值及意義

1、工業信息化變革核心驅動力

2、智能制造十大重點領域

?   節能與新能源

?   農業裝備

?   生物醫藥及高性能醫療器械

?   新一代信息技術

?   高檔數控

?   新材料

?   電力裝備

?   先進軌道交通裝備

?   海洋工程裝備及高技術船舶

?   航空航天裝備

3、智能制造發展趨勢及意義

案例：