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大數(shù)據(jù)集成培訓(xùn)

培訓(xùn)對(duì)象：
制造型企業(yè)高管，廠長(zhǎng)，運(yùn)營(yíng)總監(jiān)，生產(chǎn)管理，設(shè)備管理，質(zhì)量管理，信息化系統(tǒng)等相關(guān)部門負(fù)責(zé)人

課程收益：
了解大數(shù)據(jù)創(chuàng)新思維，掌握大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)包括數(shù)據(jù)集成與典型算法；理解工業(yè)大數(shù)據(jù)的體系架構(gòu)，初步掌握工廠各類運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景（預(yù)測(cè)、設(shè)備、質(zhì)量、工藝等）大數(shù)據(jù)分析的基本方法，逐步實(shí)現(xiàn)工廠管理的數(shù)據(jù)化與智能化。

課 程 大 綱
1.解讀智能制造與工業(yè)大數(shù)據(jù)
① 德國(guó)工業(yè)4.0與中國(guó)智能制造的技術(shù)差異
② 工業(yè)4.0的三項(xiàng)集成與大數(shù)據(jù)技術(shù)
③ 工業(yè)大數(shù)據(jù)的來(lái)源與特點(diǎn)
④ 視頻案例：工業(yè)大數(shù)據(jù)的三種創(chuàng)新模式

2.工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
① 課堂討論：評(píng)估工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀
② 系統(tǒng)集成：解決信息孤島
③ ESB與SOA的簡(jiǎn)介
④ 工業(yè)數(shù)據(jù)采集的主要技術(shù)：從ETL到OPC
⑤ 舉例：MES數(shù)據(jù)采集若干應(yīng)用
⑥ 大數(shù)據(jù)核心算法舉例：分類、聚類、相關(guān)性分析等
⑦ 案例介紹“基于CNN算法的現(xiàn)場(chǎng)安全管理”
⑧ 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與平臺(tái)簡(jiǎn)介

3.工廠大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用
① 工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前提與原則
② 工業(yè)大數(shù)據(jù)目前應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)介
③ 產(chǎn)品研發(fā)與仿真
④ 產(chǎn)品仿真：CPS和西門子數(shù)字孿生技術(shù)
⑤ 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
⑥ 大數(shù)據(jù)與車間排程
⑦ NP難問題與遺傳GA算法
⑧ 改變?cè)姓J(rèn)知：預(yù)測(cè)的價(jià)值？
⑨ 無(wú)約束計(jì)劃與現(xiàn)實(shí)存在的多種變量
⑩ 案例討論：APS系統(tǒng)與數(shù)據(jù)應(yīng)用
質(zhì)量分析與管理
目前質(zhì)量分析工具：精益6西格瑪?shù)?br /> 案例“基于大數(shù)據(jù)分析的白車身2MM裝配誤差”改善
數(shù)據(jù)相關(guān)性的工藝傳遞路線質(zhì)量分析
設(shè)備故障
傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)與設(shè)備維護(hù)
案例：大數(shù)據(jù)在風(fēng)電設(shè)備診斷中的應(yīng)用
不同設(shè)備機(jī)理的故障診斷現(xiàn)狀
其他應(yīng)用簡(jiǎn)介（物流路線優(yōu)化與工藝優(yōu)化等）

大數(shù)據(jù)集成培訓(xùn)