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工厂运营大数据集成与应用培训
1 解读工业4.0与智能制造 德国工业4.0的真实意义 德国,美国,中国制造战略的差异 大数据的意义:机器人+MES=智能制造吗?2 大数据及其技术基础 何为大?大数据的4V 大数据的三大技术基础与四大处理方法 核心技术简介:数据挖掘的算法与应用场景 关联背景简介:人工智能,hadoop,神经网络。。。 案例:大数据的商业应用-用户画像与精准营销3 工业大数据的系统构建 工业大数据的特点:非结构化、实时性 工业大数据与商业大数据的特点对比 工厂大数据的管理现状:数据孤岛、标准不一、缺乏算法等 工业大数据的体系构建:* 数据采集:从ERP到物联网* 数据处理:数据质量、成熟度、建模* 应用场景:产品设计、设备诊断、质量管理等 工厂运营数据的关联与分析探索* 工厂运营数据的类型:业务分类与结构分类* 工厂运营目标与数据关联的逻辑* 讨论:运营数据变化与工厂布局、生产模式的关系 相关技术简介:CPS与IoT4. 大数据与工厂设备故障 传统故障诊断技术 案例:大数据在设备诊断中的应用5. 大数据与工厂计划排程 管理现状:计划赶不上变化 无约束计划与现实存在的瓶颈 案例讨论:APS系统与数据6. 大数据驱动的智能车间 实施基础:车间、云端、物联网与移动互联 数据化管理 关联分析与演化规律 案例:数据驱动的红领服装工厂
本课程名称: 工厂运营大数据集成与应用
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授课内容与课纲相符0低0%
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课程大纲
工厂运营大数据集成与应用培训
1 解读工业4.0与智能制造
德国工业4.0的真实意义
德国,美国,中国制造战略的差异
大数据的意义:机器人+MES=智能制造吗?
2 大数据及其技术基础
何为大?大数据的4V
大数据的三大技术基础与四大处理方法
核心技术简介:数据挖掘的算法与应用场景
关联背景简介:人工智能,hadoop,神经网络。。。
案例:大数据的商业应用-用户画像与精准营销
3 工业大数据的系统构建
工业大数据的特点:非结构化、实时性
工业大数据与商业大数据的特点对比
工厂大数据的管理现状:数据孤岛、标准不一、缺乏算法等
工业大数据的体系构建:
* 数据采集:从ERP到物联网
* 数据处理:数据质量、成熟度、建模
* 应用场景:产品设计、设备诊断、质量管理等
工厂运营数据的关联与分析探索
* 工厂运营数据的类型:业务分类与结构分类
* 工厂运营目标与数据关联的逻辑
* 讨论:运营数据变化与工厂布局、生产模式的关系
相关技术简介:CPS与IoT
4. 大数据与工厂设备故障
传统故障诊断技术
案例:大数据在设备诊断中的应用
5. 大数据与工厂计划排程
管理现状:计划赶不上变化
无约束计划与现实存在的瓶颈
案例讨论:APS系统与数据
6. 大数据驱动的智能车间
实施基础:车间、云端、物联网与移动互联
数据化管理
关联分析与演化规律
案例:数据驱动的红领服装工厂
工厂运营大数据集成与应用培训
本课程名称: 工厂运营大数据集成与应用
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