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《破繭成蝶-工業大數據驅動智能制造》

課程編號:58811

課程價格:¥32000/天

課程時長:2 天

課程人氣:663

行業類別:石油化工     

專業類別:大數據 

授課講師:韓迎娣

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
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

【培訓收益】
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

 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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