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 智能工廠運(yùn)營大數(shù)據(jù)的應(yīng)用培訓(xùn)

一、解讀智能制造與工業(yè)大數(shù)據(jù)
1、德國，美國，中國智能制造戰(zhàn)略的差異本質(zhì)
2、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景舉例
3、模式創(chuàng)新：服裝行業(yè)大數(shù)據(jù)的案例介紹

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)及其技術(shù)基礎(chǔ)
1、運(yùn)營管理人員的四項(xiàng)必備技術(shù)：概率、算法、構(gòu)架與應(yīng)用
2、何為“大”？__工業(yè)大數(shù)據(jù)的兩個(gè)界限
3、工業(yè)大數(shù)據(jù)與商業(yè)大數(shù)據(jù)的區(qū)別
4、核心算法舉例：分類、聚類
5、案例介紹“基于CNN算法的現(xiàn)場安全管理”
6、關(guān)聯(lián)背景簡介：人工智能，hadoop，數(shù)據(jù)挖掘。。。

三、工業(yè)大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目實(shí)施
1、目前工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)施的熱點(diǎn)與難點(diǎn)分析
2、正確評(píng)估大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施的期望與技術(shù)
3、工業(yè)大數(shù)據(jù)的實(shí)施重點(diǎn)：
1）數(shù)據(jù)采集：從ERP到物聯(lián)網(wǎng)
2）數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)質(zhì)量、成熟度、建模
3）應(yīng)用場景：產(chǎn)品設(shè)計(jì)、設(shè)備診斷、質(zhì)量管理等

四、工業(yè)大數(shù)據(jù)目前應(yīng)用場景
1、主要典型場景概述
2、產(chǎn)品研發(fā)與仿真
1）產(chǎn)品仿真：CPS和西門子數(shù)字孿生技術(shù)
2）產(chǎn)品研發(fā)應(yīng)用：谷歌醫(yī)藥技術(shù)、半導(dǎo)體工藝材料
3、大數(shù)據(jù)與車間排程
1）管理現(xiàn)狀：計(jì)劃趕不上變化
2）改變?cè)姓J(rèn)知：預(yù)測的價(jià)值？
3）無約束計(jì)劃與現(xiàn)實(shí)存在的多種變量
4）案例討論：APS系統(tǒng)與數(shù)據(jù)應(yīng)用
4、質(zhì)量分析與管理
1）目前質(zhì)量分析工具：精益6西格瑪?shù)?br> 2）案例“基于大數(shù)據(jù)分析的白車身2MM裝配誤差”改善
3）數(shù)據(jù)相關(guān)性的工藝傳遞路線質(zhì)量分析
5、設(shè)備故障
1）傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)與設(shè)備維護(hù)
2）案例：大數(shù)據(jù)在風(fēng)電設(shè)備診斷中的應(yīng)用
3）不同設(shè)備機(jī)理的故障診斷現(xiàn)狀