主講老師: | 韓迎娣 | ![]() |
課時安排: | 2天 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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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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