韩迎娣：破茧成蝶－工业大数据驱动智能制造

【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】

• 识别大数据、工业大数据、数据价值
• 理解物联网、大数据、云计算与智能制造关系、特点
• 学会工业互联网数字化场景及案例分析
• 如何让数据驱动工业数字化应用及决策
• 工业大数据发展趋势、价值及意义
  • 大数据应用现状

【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

• 大数据应用误区
• 大数据应用困扰及痛点

2、什么是大数据、工业大数据？

• 大数据、工业大数据概念
• 大数据能做什么
• 大数据应用价值
• 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”

• 工业4.0概念、组成
• 工业4.0变革三个特征
• 工业4.0的九大技术支柱
• 标准化、模块化与数字化是工业4.0的基础与前提
• 物联网支撑下的工业4.0变革
• 数字化能力的突破与成长
• “工业4.0”各国战略

2、物联网概述

• 什么是物联网
• 物联网特征与特点

3、工业互联网概述

• 什么是工业互联网
• 工业互联网特征与特点
• 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？

• 什么是人工智能
• 如何理解人工智能
• 人工智能特征与特点
• 人工智能基础技术应用
• 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

• 企业信息化现状
• 企业经营环境的变化
• 工业企业的核心竞争力
• 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

• 工业大数据挖掘流程与逻辑
• 工业大数据基本算法逻辑
• 工业大数据挖掘特性
• 工业大数据建模逻辑
• 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

• 产品设计
• 制造执行系统
• 数字双胞胎
• 智能机器人
• 仓储与物流自动化
• 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

• 产品智能化
• 生产方式智能化
• 装备智能化
• 服务智能化
• 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

• 节能与新能源
• 农业装备
• 生物医药及高性能医疗器械
• 新一代信息技术
• 高档数控
• 新材料
• 电力装备
• 先进轨道交通装备
• 海洋工程装备及高技术船舶
• 航空航天装备

3、智能制造发展趋势及意义

案例：