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《破茧成蝶－工业大数据驱动智能制造》 主讲：韩迎娣 【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】 Ø 识别大数据、工业大数据、数据价值 Ø 理解物联网、大数据、云计算与智能制造关系、特点 Ø 学会工业互联网数字化场景及案例分析 Ø 如何让数据驱动工业数字化应用及决策 Ø 工业大数据发展趋势、价值及意义 【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 Ø 大数据应用现状 Ø 大数据应用误区 Ø 大数据应用困扰及痛点 2、什么是大数据、工业大数据？ Ø 大数据、工业大数据概念 Ø 大数据能做什么 Ø 大数据应用价值 Ø 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” Ø 工业4.0概念、组成 Ø 工业4.0变革三个特征 Ø 工业4.0的九大技术支柱 Ø 标准化、模块化与数字化是工业4.0的基础与前提 Ø 物联网支撑下的工业4.0变革 Ø 数字化能力的突破与成长 Ø “工业4.0”各国战略 2、物联网概述 Ø 什么是物联网 Ø 物联网特征与特点 3、工业互联网概述 Ø 什么是工业互联网 Ø 工业互联网特征与特点 Ø 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？ Ø 什么是人工智能 Ø 如何理解人工智能 Ø 人工智能特征与特点 Ø 人工智能基础技术应用 Ø 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 Ø 企业信息化现状 Ø 企业经营环境的变化 Ø 工业企业的核心竞争力 Ø 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 Ø 工业大数据挖掘流程与逻辑 Ø 工业大数据基本算法逻辑 Ø 工业大数据挖掘特性 Ø 工业大数据建模逻辑 Ø 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 Ø 产品设计 Ø 制造执行系统 Ø 数字双胞胎 Ø 智能机器人 Ø 仓储与物流自动化 Ø 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 Ø 产品智能化 Ø 生产方式智能化 Ø 装备智能化 Ø 服务智能化 Ø 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 Ø 节能与新能源 Ø 农业装备 Ø 生物医药及高性能医疗器械 Ø 新一代信息技术 Ø 高档数控 Ø 新材料 Ø 电力装备 Ø 先进轨道交通装备 Ø 海洋工程装备及高技术船舶 Ø 航空航天装备 3、智能制造发展趋势及意义 案例：
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