数字化时代智能制造培训

近两年，随着两化融合的进一步深化，网络化、数字化、智能化实践在行业快速推进，且被公认为是中国企业重塑核心竞争力的必由之路。正是在这个被称为是企业战略创新的过程中，诸多的制造业管理者和首席数据官（CDO）开始思考及正视制造业的本质和核心价值。在这个前提下制造执行系统（MES）这个实现生产透明化、精细化管理的管理工具也被业界再次聚焦。

在密集创新技术和理念的轮番攻击下，我们到底应该如何看待数字化转型，被称之为智能制造核心的ERP、MES、CRM、SCM、PLM、C3P等数字化SaaS系统到底应该如何规划、如何应用才能真正发挥大数据的要素价值。

1如何看：数字化时代智能制造的发展趋势

1.1十四五新形势下的数字化转型发展趋势

1.2数字化转型的三个阶段

1.3数字化转型带来的七个收益

1.4数字化转型如何实施落地

1.5什么是智能制造

1.6智能制造行业应用发展趋势

1.7智能制造的体系架构发展趋势

1.8云计算、大数据与人工智能发展趋势

1.95G、6G以及工业互联网的发展趋势

2如何谋：智能制造行业应用场景与商业模式

2.1智能制造的典型应用场景与商业模式

2.2连续型智能制造升级转型案例：智慧能源、石化、钢铁、烟草

2.3离散型智能制造升级转型案例：汽车、医疗设备、机电设备、建筑

2.4消费物联网应用案例：快消行业

2.5公众物联网应用案例：智慧银行、金融、医疗

2.6产业物联网应用案例：制造业、工业互联网

2.7人工智能的数字化基础设施与三个核心要素

2.8什么是深度学习

2.9卷积神经网络（CNN）的典型应用：机器视觉

2.10递归神经网络（RNN）的典型应用：自然语言处理

2.11生成对抗式神经网络（GAN）的典型应用：自动驾驶汽车

3如何做：构建智能制造解决方案、成功要素与关键能力

3.1中国制造2025出台背景及其国际竞争

3.2两化融合 OICT 解决方案案例：智能电网

3.3CPS 与数字孪生典型解决方案案例：数字化油田等

3.4什么是工业互联网

3.5工业互联网的五个愿景

3.6工业互联网平台如何建设

3.7工业互联网生态如何建设

3.8智能工厂与企业数字化架构（EA）

3.95G-Avanced 在智能制造中的应用