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      破繭成蝶-工業大數據驅動智能制造

      主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

      主講師資:韓迎娣

      課時安排: 2天
      學習費用: 面議
      課程預約: 隋老師 (微信同號)
      課程簡介: 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”
      內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
      更新時間: 2022-11-18 12:13

      【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:

       
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