物联网数字化转型培训

是随着５Ｇ的商用，融合现在广泛商用的射频技术、智能芯片技术、传感技术以及通讯和组网技术，构建一张低成本、高带宽、低时延、高可靠的物联网，已经成为可行的实践。

基于大数据、云和ＡＩ技术，可以实现数据的深度集成和贯通，消除数据壁垒和数据孤岛，所有的数据都实现，数据源的**性，数据采集的时效性，数据链条的完整性，数据质量得到空前提升。各个学科知识在数学维实现深度耦合和集成。基于数据和知识的驱动各个业务单元实现共享和集成，各个业务部门业务流实现深度自主、自适应和自愈。

基于边缘计算和控制技术，环境，设备，产品都可以自适应的精准高效运作。再加上云服务，和各方资源的高效对接。基于数据的知识化，知识的模型化，软件化，进而产生增值的微服务，一个基于知识和共享的蓝图在全世界的正在展开。

物联网和深度的工业互联带来海量的数据，工业大数据应用成为可能，数据产生知识，知识指导行动，行动产生结果。

基于互联和数据的智能制造，将彻底颠覆制造业的价值链。那些驶入智能制造高速公路上的企业将以越来越快的速度积累自己的知识资产，成为专家型企业，优化自己的生态圈。未来成功的价值链将是一批专家型企业构建的一个卓越的价值链。那些不能构建自己智能制造体系的企业将不可避免的被淘汰。

本课程取制造业第四次工业革命之大势，明智能制造之道，优企业升级转型之术，为您的升级转型之路护航。

一、　泛在物联网的认知

１．　泛在物联网的概念

２．　泛在物联网是利于知识创新的数据网

３．　泛在物联网是利于产品和服务创新的知识网

４．　泛在物联网是利于组织创新的共享网

５．　泛在物联网是利于产业创新的生态网

６．　泛在物联网是利于企业数字化转型的综合网

二、　物联网如何改变制造业

１．　物联网和边缘智能

２．　分布式控制和自适应制造

３．　物联网

ａ）　智能互联经济

ｂ）　智能互联产品

三、　物联网技术体系和实施实战

１．　传感器

２．　短、中、长距离物联网技术

３．　ＮＢ－ＩＯＴ

４．　设备网关

５．　规则引擎

６．　设备软件开发工具（ＳＤＫ）

７．　基于场景的策略管理：设备，业务流和人

８．　边缘服务器技术，英特尔５Ｇ　ＭＥＣ和ＯＰＥＮ　ＶＩＮＯ技术简介

９．　数字化孪生：虚实互联，虚实互动，以虚优实，微软数字化孪生体技术简介

１０．　工业物联网实战案例

四、　ＩＰＶ６和５Ｇ

１．　世界互联网技术构架

２．　ＩＰＶ６和物联网

３．　移动互联网技术发展史

４．　５Ｇ应用前景展望

五、　互联制造——物联网在工业中的应用场景

１．　物联网——唤醒万物

２．　从互联制造走到智能制造

３．　机器和机器的互联，流程的自适应，自优化制造系统

４．　物料和机器的互联——分布式控制，自适应制造

５．　工具工装和设备物料的互联

６．　人和设备的互联——快速优化，快速维护和高可用性

六、　必然——数字化转型是制造企业**出路

１．　数字化转型为企业带来的六大竞争力

ｉ．　构建以客户为中心的更好的客户体验，得到更多，更忠心的客户

ｉｉ．　链接科技创新和客户体验，进行快速产品创新

ｉｉｉ．　精准的运营，得到速度，敏捷，柔性，质量和成本的竞争优势

ｉｖ．　基于“长板哲学”快速构建良好生态

ｖ．　服务创新，基于结果和体验的服务延伸，创造更大的价值，进而推进商业模式的创新。

ｖｉ．　充分发挥人的创造性、工匠精神实现人生价值，进而可以充分挖掘和吸引优秀的人才。

２．　颠覆式、破坏式创新改造制造业版图，

３．　躲避不了颠覆：不是在颠覆别人的路上，就是在被颠覆的路上

４．　什么阻碍了的企业数字化转型

七、　５Ｇ＋工业互联网助力制造业数字化转型

１．　工业互联网概述

２．　泛在物联网和互联网——链接产业设备和资源

３．　集成海量数据——数据汇集、清洗、处理和管理

４．　跑（产生）众多模型——产业机理模型库、算法库

５．　表征复杂系统

６．　赋能各业务场景应用

７．　链接产业各种资源：金融、专家、服务

８．　云制造概念和应用。案例：航天科工云网

９．　云化生态。案例：华为云ＲＯＭＡ平台和沃土计划

１０．　案例：树根云助力机加行业转型升级

八、　数据运营

１．　数据流自动化驱动流程自动化

２．　数据治理３．０——业务驱动型数据治理

３．　业务和技术逻辑模型化、软件化——潜在知识显在化，显在知识逻辑化，逻辑知识软件化

４．　从ＢＩ到数据运营

５．　业务数字化

６．　数据资产化

７．　资产服务化

８．　服务交付价值

９．　数据中台和业务中台

九、　大数据

１．　大数据的概念。

２．　大数据技术——数据采集，联网，存储，数据清洗，白机理，算法，黑机理、预测和决策。

３．　营销大数据——大数据－消费者画像，需求识别，精准推荐

４．　供应链大数据——需求预测，物流优化，网络优化。

５．　质量大数据——人机料法环的失效因素精准定位，预测维护，快速提升。

６．　制造大数据——人机料法环的高效精准配合，输出卓越的竞争力

７．　研发大数据——对需求精准理解，精准选材料，优化技术，优化供应商，优化技术标准，优化人员任务配置。