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課程介紹

在中國制造邁向智能制造的進程中，工業“大數據”是各級工廠運營管理人員必須快速掌握和應用的知識，我們將摒棄過于專業、深奧的技術性介紹，結合業務與數據的關系，探索智能工廠中大數據構建之路，使運營管理人員更好地理解大數據的體系與價值，真正實現工廠管理的數據化與智能化。

課程收益

掌握大數據的特點和基本處理方法；理解工業大數據體系的基本構成，初步掌握工廠各類運營數據的關聯與分析方法，逐步實現工廠管理的數據化與智能化。

課程對象

制造型企業高管，廠長，運營總監，生產管理，設備管理，信息化系統等相關部門負責人。

課程大綱

1. 解讀工業4.0與智能制造

德國工業4.0的真實意義

德國，美國，中國制造戰略的差異

大數據的意義：機器人+MES=智能制造嗎？

2. 大數據及其技術基礎

何為“大”？大數據的4V

大數據的三大技術基礎與四大處理方法

核心技術簡介：數據挖掘的算法與應用場景

關聯背景簡介：人工智能，hadoop，神經網絡。。。

案例：大數據的商業應用-用戶畫像與精準營銷

3. 工業大數據的系統構建

工業大數據的特點：非結構化、實時性

工業大數據與商業大數據的特點對比

工廠大數據的管理現狀：數據孤島、標準不一、缺乏算法等

工業大數據的體系構建：

* 數據采集：從ERP到物聯網

* 數據處理：數據質量、成熟度、建模

* 應用場景：產品設計、設備診斷、質量管理等

工廠運營數據的關聯與分析探索

* 工廠運營數據的類型：業務分類與結構分類

* 工廠運營目標與數據關聯的邏輯

* 討論：運營數據變化與工廠布局、生產模式的關系

相關技術簡介：CPS與IoT

4. 大數據與工廠設備故障

傳統故障診斷技術

案例：大數據在設備診斷中的應用

5. 大數據與工廠計劃排程

管理現狀：計劃趕不上變化

無約束計劃與現實存在的瓶頸

案例討論：APS系統與數據

6. 大數據驅動的智能車間

實施基礎：車間、云端、物聯網與移動互聯

數據化管理

關聯分析與演化規律

案例：數據驅動的紅領服裝工廠

李老師

專業背景

物流、供應鏈與采購管理資深專家，西安交通大學碩士，李海老師具有多年外企供應鏈管理經驗，是國內制造業供應鏈與物流管理領域中具有豐富實踐經驗和深刻理解的咨詢顧問。針對制造型企業的特點和現實的供應鏈管理環境提煉出日臻完整的咨詢體系和實施方法，結合在日本豐田汽車的研修成果，對精益物流具有深刻的理解和應用。其企業內部培訓和咨詢輔導客戶數量超過 100 家，各期公開課學員人數累計超過10000 人次，既有管理系統的外資企業，也有快速擴張的民營企業。

授課風格

老師學識豐富、思維敏銳，條理清晰，邏輯性、實務性強，善于針對學員和企業的實際需求組織課程內容，用生動豐富的實際咨詢案例與學員共同探討解決方案，課程內容翔實，案例生動。

專長領域

作為高級咨詢顧問和項目總監參與并負責多個咨詢項目的成功實施，善于與企業高層建立信任、暢通的溝通渠道，營造良好的項目運行環境。主要客戶遍及汽車、電子、通信、機械、醫療、食品、服裝等多個行業，咨詢項目以制造型企業的供應鏈優化、生產計劃與庫存控制、倉儲物流管理等為主

服務企業

汽車及其供應鏈行業：沈陽華晨寶馬、上海大眾車身、南京長安福特馬自達、上北京汽車、……

電子電氣行業：青島海信集團、青島安普泰克（AMP）、上海美敦力醫療器械、飛利浦，……

醫藥食品行業：上海荷美爾食品有限公司、天津卡夫食品、上海嘉里糧油、河南宛西制藥，……

機械裝備行業：長沙中聯重科、百得工具（上海中心）、沃爾沃重工、上海汽輪機，......

化工鋼鐵行業：南京揚子巴斯夫、上海寶鋼集團工業技術公司、青島圣戈班玻璃、河南金山化工

能源動力行業：國電聯合動力、浙江國華寧海電廠、金風科技（北京）天誠同創、……

其他：沈陽東軟集團、上海安吉物流、上海東冠紙業、蘇州吉田建材、北京天開園林、南京火天集團

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