主講老師: | 韓迎娣 | ![]() |
課時安排: | 0.5天 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 課程將以大數據分析應用與信息化為切入點,還原生產環境中的實際案例,幫助學員認知大數據是什么?工業大數據是什么?如何驅動企業智能決策?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大數據方面的創新能力?使學員學之解惑,學之能用 | |
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 12:08 |
【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。對于大數據、工業大數據與工業創新應用發展來說,如何利用這些大規模數據是提升運營質量與效率關鍵,面對這些痛點則是“有數據不會用,無法產生實際應用價值”
課程將以大數據分析應用與信息化為切入點,還原生產環境中的實際案例,幫助學員認知大數據是什么?工業大數據是什么?如何驅動企業智能決策?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大數據方面的創新能力?使學員學之解惑,學之能用
【課程收益】
? 互聯網、產業互聯網發展趨勢與工業數字化變革
? 大數據、工業大數據特征與差異性、軌道交通數字化應用
? 大數據的應用場景、地鐵案例及數據安全
? 如何讓數據驅動經營分析及智能決策
? 基于工業大數據的智能創新
【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】3小時
【課程大綱】
一、信息革命與數字化戰略
1、互聯網與產業互聯網發展態勢
2、工業互聯網概述
3、數字化與工業數字化
4、物聯網支撐下的工業4.0
? 物聯網
? 工業4.0變革
? 數字孿生:構建基于模擬擇優的新體系
5、軌道交通的數字化應用與工業大數據
6、認識大數據、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
? 大數據技術圖譜
7、工業大數據特征與特點
8、大數據與工業大數據的差異性
9、5G對工業應用的影響與變革
案例:
二、大數據應用場景及案例解析
1、應用場景與場景邏輯
2、應用場景引領數字化方向
3、大數據應用場景案例
4、大數據環境下的數據安全
? 數據安全管理組織結構
? 數據安全管理策略
? 數據生命周期與防護措施
5、數字化與智能設備安全漏洞
6、海量數據的挑戰
互動與答疑
案例:
三、大數據分析與智能決策
1、大數據分析與建模
2、數據分析驅動企業決策
3、工業信息化變革核心驅動力
4、大數據、云計算與數據算法關系
5、無數據,不AI
6、大數據驅動智能+創新
互動與答疑
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