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智能工厂运营大数据的应用

培训对象: 制造型企业高管,厂长,运营总监,生产管理,设备管理,质量管理,信息化系统等相关部门负责人

课程目标: 掌握大数据的应用特点和基本算法;理解工业大数据的体系架构,初步掌握工厂各类运营场景(预测、设备、质量、工艺等)大数据分析的基本方法,逐步实现工厂管理的数据化与智能化。

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智能工厂运营大数据的应用课程介绍

∵〖课程收益〗

掌握大数据的应用特点和基本算法;理解工业大数据的体系架构,初步掌握工厂各类运营场景(预测、设备、质量、工艺等)大数据分析的基本方法,逐步实现工厂管理的数据化与智能化。

∵〖课程大纲〗

一、解读智能制造与工业大数据

1、德国,美国,中国智能制造战略的差异本质

2、工业互联网与工业大数据的应用场景举例

3、模式创新:服装行业大数据的案例介绍

二、工业大数据及其技术基础

1、运营管理人员的四项必备技术:概率、算法、构架与应用

2、何为“大”?__工业大数据的两个界限

3、工业大数据与商业大数据的区别

4、核心算法举例:分类、聚类

5、案例介绍“基于CNN算法的现场安全管理”

6、关联背景简介:人工智能,hadoop,数据挖掘。。。

三、工业大数据的项目实施

1、目前工业大数据实施的热点与难点分析

2、正确评估大数据项目实施的期望与技术

3、工业大数据的实施重点:

1)数据采集:从ERP到物联网

2)数据处理:数据质量、成熟度、建模

3)应用场景:产品设计、设备诊断、质量管理等

四、工业大数据目前应用场景

1、主要典型场景概述

2、产品研发与仿真

1)产品仿真:CPS和西门子数字孪生技术

2)产品研发应用:谷歌医药技术、半导体工艺材料

3、大数据与车间排程

1)管理现状:计划赶不上变化

2)改变原有认知:预测的价值?

3)无约束计划与现实存在的多种变量

4)案例讨论:APS系统与数据应用

4、质量分析与管理

1)目前质量分析工具:精益6西格玛等

2)案例“基于大数据分析的白车身2MM装配误差”改善

3)数据相关性的工艺传递路线质量分析

5、设备故障

1)传统故障诊断技术与设备维护

2)案例:大数据在风电设备诊断中的应用

3)不同设备机理的故障诊断现状

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