工业互联网和数据化管理
工业互联网和数据化管理详细内容
工业互联网和数据化管理
工业互联网与数据化管理
培训收益:
1、学习工业互联网发展现状、新技术和行业应用。
2、掌握运用工业互联网思维解决现有问题。
3、学会如何进行数据化管理并解决问题。
课程对象:
1、企业高层领导
2、中层干部
3、骨干员工
培训时间:2天
培训形式:案例分享,生动视频,现场互动,课后作业
课程大纲:
一、工业互联网的发展现状
1、工业经济向数字化、网络化、智能化迈进
2、工业互联网的蓬勃发展
3、工业互联网系统三大核心要素
1)用于数据采集的传感设备
2)智能化的控制系统
3)可实现的智慧化决策
4、当下主流工业互联网商业模式
1)网络化协同
2)智能化生产
3)个性化定制
4)服务化延伸
讨论:工业互联网如何与本公司发展相结合以及面临的问题
二、工业互联网的基础技术架构
1、边缘层是基础
2、平台层是核心
3、应用层是使能
三、在工业制造中的相关应用
1、工业互联网与智能化工厂
2、智能化工厂平台上的系统生命周期
1)几何级数的时间压缩模式
2)云系统引领下的智能化工厂
3)无人工厂集聚区
4)情景感知设备
3、智能化工厂4个基本要素
1)数字化车间
2)自动质检设备
3)工业互联网管理数据
4)人机协同操作模式
4、工业互联网与能源开发利用
1)能源生产端
2)能源传输端
3)能源消费端
四、以问题为导向的应用场景
1、工业互联网平台应用场景
2、从大规模制造向大规模定制的创新
1)大规模定制的实现原理
2)体现工业4.0实力的第三代数字化工厂
案例:美国哈雷-戴维森摩托车公司的大规模定制生产
3、从线型供应链向数字化网状供应链的创新
1)数字化供应链从线型向网状的演进
2)数字化网状供应链是打造差异化战略的核心武器
案例:微软硬件部门打造需求驱动的数字化供应链
4、从以制造为中心向以服务为中心的创新
1)工业产品服务系统的定义和分类
2)通过数字化技术向服务提供商转型的路线
案例:卡特彼勒通过以配件为核心的售后服务打造核心竞争力
5、构建面向业务和数据的服务体系
案例:三一根云平台
6、强化工业APP创新能力与业务交付能力
案例:徐工Xrea平台为工业赋能
7、生态建设成为下一阶段发展主线
案例:海尔CosmoPlat平台构建共创共赢生态圈
五、数据化管理流程
1、分析需求
2、收集数据
3、整理数据
4、分析数据
5、数据可视化
6、应用优化
六、数据分析的方法
1、逻辑树分析
2、多维度拆解分析方法
3、对比分析方法
4、假设检验分析方法
5、相关分析方法
6、群组分析方法
7、RFM分析方法
8、AARRR模型分析方法
七、用数据分析解决问题
1、如何明确问题
2、如何分析原因
3、如何提出建议
八、课程总结和回顾
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