工业大数据推进卓越经营

工业4.0——利用大数据提升企业经营！

人口红利的时代已经过去，制造业增长滞缓。加之工业4.0智能制造的兴起，工业大数据分析成为未来制造智能化的重要方向。加强大数据方法论的研究和使用，能帮助企业从多方面提升管理及产品能力。目前，大多管理者对于工业大数据的利用仍存在以下困惑——

如何让沉淀已久的企业数据真正发挥价值？

如何利用大数据思维革新增长停滞的商业模式？

如何拓展新时代的企业战略？

针对以上问题，我们特邀原GE总部持续改善黑带经理周容海老师，与我们一同分享《工业大数据推进卓越经营》课程。本课程从大数据入手，围绕企业经营、业务数据、大数据分析统计等方面，帮助企业在经营管理的过程中，根据自身企业的特性，利用大数据提升产品的销售、持续改进以及质量控制，从多案例研讨中帮助学员分析大数据，发挥工业大数据的效能，改善质量，获得市场较高的占有率！

课程收获

1、系统了解互联网与移动互联网革命下大数据科学与应用的产生和发展；

2、了解互联网大数据与工业大数据商业应用的价值表现与不同侧重；

3、了解工业大数据对传统工业企业在转型工业4.0以及互联网+中的核心作用；

4、学习大数据在质量保证、持续改进以及质量过程控制，提高设备效率等方面的应用。

课程特色

多案例研讨，让沉淀已久的企业数据真正发挥价值。

课程大纲

上篇：工业大数据：原理、价值与战略部署

一、大数据的由来

1、谁创造了大数据？

2、神奇案例之一：利用大数据预测感冒的爆发与流行

3、神奇案例之二：谷歌翻译系统

4、神奇案例之三：大数据提升线上化妆品销售

5、从互联网大数据迈向工业大数据

二、大数据如何创造价值之一：从数据中挖掘智慧

1、数据创造价值的传统方法：数据分析

2、数据创造价值的新方法：机器学习

3、什么是机器学习

4、机器学习的原理

5、同时代的关联术语：机器学习、数据挖掘、预测分析、人工智能

（1）机器学习在设备维保中的运用：监控、预测与优化）

（2）售后质量的大数据分析

6、人类认知系统与掌控系统的新时代

三、大数据创造价值之二：体系与过程感知力的新境界

1、构建工业大数据的基础：传感的IOT物联网

2、工业大数据与工业4.0

3、全价值链的可视化感知

4、提升经营管理的感知力

（1）提升售后质量感知力

四、企业战略：大数据推进卓越经营

1、企业经营的数据化

2、数据化是工业4.0的核心与基石

3、识别大数据价值点

4、用大数据建立/增强核心竞争力

5、工业企业的大数据规划

（1）研讨：企业大数据规划

6、大数据时代的组织架构

下篇：工业大数据：技术，实战与能力构建

五、业务数据化

1、业务的需求：我想解决什么问题？这个问题需要什么样的数据？

2、业务的数据化表达

3、数据的采集：

4、频率、颗粒度、维度与时序

（1）研讨：数据化实例

六、数据化的电子化实现

1、数据采集：传感与记录

2、数据的传输：有线以及无线方案

3、数据存储：数据库的选择

（1）规划研讨

七、分析与展示

1、用分析理解业务的WHY HOW

（1）描述性分析

（2）趋势性分析

（3）对比分析

（4）识别异常

2、分别以维保数据与售后质量数据为例，展示分析成果并讨论

八、分析与展示的工具与平台

1、大数据时代的分析工具与平台概述

（1）传统分析软件：小型，大型

（2）大数据时代：开源分析工具，Hadoop与spark

2、工具/平台的选择：数据量，实时要求，可扩展性

九、数据洞察：从数据中挖掘智慧

1、机器学习（数据挖掘）的工作流程

2、有监督学习，无监督学习，强化学习

3、算法介绍：

（1）回归

（2）决策树与规则

（3）聚类分析

（4）基于核方法

（5）贝叶斯方法

（6）人工神经网络

（7）深度学习

4、案例：

（1）设备预见性分析

（2）质量异常状态的自主识别与调整

5、研讨：已有数据的挖掘分析方法探讨

十、构建大数据经营能力

1、用离线模型推进业务改善

2、在线模型推进实时控制

3、自主学习实现智慧经营