課程描述INTRODUCTION
· 高層管理者· 生產(chǎn)部長· 設(shè)備主管· 品質(zhì)經(jīng)理· 其他人員
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日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
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,運(yùn)營總監(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 德國工業(yè)4.0與中國智能制造的技術(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)
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已開課時(shí)間Have start time
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