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        大數據與制造業數字化轉型升級

        主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

        主講師資:韓迎娣

        課時安排: 1天
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 課程將以制造業數字化與工業大數據應用為切入點,還原制造業環境中的實際案例,幫助學員認知大數據、工業大數據是什么?主要價值體現在哪些方面?企業如何建立自身數字化制造體系,如何通過大數據應用實現智能制造?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 12:09

        【課程背景】

            在信息技術高速發展的今天,制造業成為深化互聯網、大數據、人工智能和實體經濟融合的主戰場。在市場格局快速變遷和差異化競爭趨勢日益明顯的壓力下,技術的迭代更新、市場需求的快速升級、商業模式的活躍創新都在倒逼工業企業尋求新出路,而物聯網,工業數字化,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,逐步形成企業數字化制造,智能制造,智能決策等各類工業化應用。企業如何通過大數據與制造業結合,提升生產,經營效率,降低成本?

            課程將以制造業數字化與工業大數據應用為切入點,還原制造業環境中的實際案例,幫助學員認知大數據、工業大數據是什么?主要價值體現在哪些方面?企業如何建立自身數字化制造體系,如何通過大數據應用實現智能制造?使學員學之解惑,學之能用。


        【課程收益】

        ?  工業4.0、大數據、工業大數據的應用、價值、特點,數據安全與風險等

        ?  掌握制造業企業數字化轉型升級方法

        ?  數據驅動企業生產、經營,決策,并產生新應用價值

        ?  如何讓大數據引導企業生產制造、提升企業數字化經營能效

        ?  基于制造業數字化與大數據的智能變革及未來趨勢


        【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、企業管理人員

        【課程時間】6小時

        【課程大綱】


        一、認識工業4.0、大數據、工業大數據及數據安全

        1、數字技術改變生產、生活與工作方式

        2、基于物聯網+的智能服務

        3、物聯網支撐的工業4.0變革

        ?   工業4.0變革三個特征

        ?   工業4.0的智慧工廠

        ?   物聯網支撐下的工業4.0變革

        ?   數字化能力的突破與成長

        3、初識大數據

        ?  什么是大數據?

        ?  大數據能做什么?

        ?  大數據特征與特點

        ?  大數據技術邏輯

        4、工業大數據

        ?  工業大數據應用價值

        ?  大數據與工業大數據技術關系

        5、大數據與工業大數據的差異性

        6、大數據、云計算與算法的關系

        7、工業大數據云、網、端與數據共享

        8、大數據安全管理

        ?  數據安全防護思路與體系

        ?  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

        ?  數據基礎架構的安全性

        9、5G對制造業的影響與變革

        案例:


        二、制造業數字化轉型方法

        1、數字化與數字化轉型本質

        2、制造業數字化難點

        3、工業互聯加速制造業轉型

        4、制造業數字化轉型升級8大方法

        ?   愿景

        ?   數字化程度

        ?   單點啟動

        ?   優化創新

        ?   快速迭代

        ?   擴展延伸

        ?   運行管理

        ?   體驗與安全

        5、數字產品生命周期管理

        6、數字化轉型升級對企業能力要求

        7、數字化應用場景與場景邏輯

        8、大數據驅動企業決策

        9、制造業數字化轉型價值體現

        案例:


        三、大數據重構生產制造

        1、用數據來識別需求

        2、工廠“入網”,產業鏈痛點驅動變革

        3、大數據助力柔性生產

        4、大數據重構生產制造

        ?  需求發現,從間接到直接

        ?  研發環節:從串行到并行

        ?  采購:自動化、低庫存化、社會化

        ?  生產環節:車間里的革命

        ?  營銷與售后:無所不在的數據能力

        5、數據+算力+算法賦能制造業

        ?  長尾重構:規?;┙o解決定制化需求

        ?  敏捷響應:精準捕捉用戶需求,快速推出新品

        ?  智能決策:工業大腦結合行業洞見,重構人機邊界

        ?  高度協同:工業互聯、云中臺助力集團化制造生態體系

        6、數字孿生,構建基于模擬擇優的制造新體系

        案例:


        四、制造業的智能變革及未來趨勢

        1、工業信息化變革核心驅動力

        2、云計算、5G對數字化制造的推動與發展

        3、大數據驅動智能制造

        4、從數字化到智能化

        ?   數字化工廠

        ?   重構未來商業模式

        ?   跨越能力鴻溝

        5、商業正被技術與消費者重構

        6、智能技術群的“核聚變”推動智能+時代

        7、智能商業,先行者的腳步

        ?  消費場景數字化、智能化

        ?  服務消費者的三大特征

        ?  智能商業雙螺旋

        8、企業在生產經營各環節實現智能決策

         

        數字化

        大數據與工業大數據

        大數據重構生產制造

        制造業的智能變革

         
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