工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造培訓
講師：尹立慶 瀏覽次數(shù)：2675
課程描述INTRODUCTION
工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造
· IT人士· 高層管理者· 中層領導· 技術總監(jiān)
培訓講師：尹立慶
課程價格：￥元/人
培訓天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造
課程特色
從德國的工業(yè)4.0、*的智能制造戰(zhàn)略到英國的高價值戰(zhàn)略，工業(yè)大數(shù)據(jù)已成為主要工業(yè)國家搶占國際制造業(yè)的制高點。工業(yè)大數(shù)據(jù)作為當前產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動和戰(zhàn)略焦點，意在推動制造業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化。通過流程集成、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字化等軟件技術，采集工廠各階段的數(shù)據(jù)，連接設備、整合供應鏈上的各個環(huán)節(jié)各種資源，進行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、制造、銷售，并實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，因此云計算、通信技術、軟件技術、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能是工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)的基礎，成為工業(yè)革命亦變革的技術力量。
云計算是利用分布式系統(tǒng)架構技術把超大規(guī)模規(guī)模服務器集群整合起來，為用戶提供靈活與快速的資源分配和任務調(diào)度能力。這里的超大規(guī)模、資源整合、靈活與快速都體現(xiàn)著云計算應對工業(yè)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)爆炸所帶來的問題的能力。云計算最為核心的兩大技術就是虛擬化、云計算管理平臺，這兩大技術實現(xiàn)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運維管理；并且通過云計算管理平臺為用戶提供虛擬機租賃服務等。
接下來的課程為大家呈現(xiàn)云計算、通信技術、軟件技術、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等核心技術，為企業(yè)的IT戰(zhàn)略發(fā)展提供參考。
培訓目標
1、 使學員掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等基本概念與思想；
2、 使學員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等發(fā)展現(xiàn)狀與將來發(fā)展趨勢；
3、 使學員了解工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等企業(yè)實施路線、戰(zhàn)略規(guī)劃；
培訓對象
1、 對工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等感興趣的朋友；
2、 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造等從業(yè)者；
3、 系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員；
4、 適合大型企業(yè)中高層管理人員；
課程大綱
第1個主題： 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造概述（介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的提出背景、發(fā)展趨勢）
1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的提出背景
2、工業(yè)發(fā)展瓶頸與問題：技術落后、產(chǎn)能過剩、缺乏高精技術、不能柔性化定制、市場變化快、產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化
3、大數(shù)據(jù)的成熟與應用趨勢
4、工業(yè)大數(shù)據(jù)輔助工業(yè)企業(yè)解決問題
5、工業(yè)大數(shù)據(jù)指導決策、指導市場、指導研發(fā)、指導生產(chǎn)
6、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
7、工業(yè)與制造業(yè)的區(qū)別
8、制造業(yè)發(fā)展瓶頸與問題：靈活性差、柔性定制、高科技制造
9、制造業(yè)案例：富士康代工廠員工跳樓事件
10、低端生產(chǎn)制造、高端生產(chǎn)制造
11、手工制造、機械自動化制造、智能制造
12、人工智能技術的快速發(fā)展與應用
13、智能制造解決制造業(yè)的問題
14、工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造相結合
第2個主題： 工業(yè)大數(shù)據(jù)（工業(yè)大數(shù)據(jù)）
1、工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)制造技術與大數(shù)據(jù)技術結合的產(chǎn)物
2、工業(yè)大數(shù)據(jù)提升企業(yè)*設計能力
3、工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集、采集、整合、清洗、轉(zhuǎn)換
4、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘、趨勢預測、戰(zhàn)略決策
5、產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)采集
6、原材料、生產(chǎn)過程、運輸倉儲、使用過程
7、條形碼、二維碼、RFID、無線網(wǎng)絡
8、傳感器、嵌入式設備、SoC、無線網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)
9、案例剖析：移動、電信、聯(lián)通應該走制定電信標準路線，自主可控
10、加大研發(fā)投入，中國已經(jīng)進入高精尖的競爭
11、利用大數(shù)據(jù)指導產(chǎn)品研發(fā)，如鋼材質(zhì)量
12、案例剖析：中國鋼材生產(chǎn)遼寧艦航空母艦甲板
13、案例剖析：遼寧艦航空母艦生銹事件
14、案例剖析：日本鋼材生產(chǎn)，鋁焦煤
第3個主題： 工業(yè)大數(shù)據(jù)（深入剖析、系統(tǒng)論述工業(yè)大數(shù)據(jù)）
1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的提出背景
2、物聯(lián)網(wǎng)
3、工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念
4、工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征
5、工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用用途
6、工業(yè)大數(shù)據(jù)的認識誤區(qū)
7、工業(yè)大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢分析
8、工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值剖析
9、工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心技術
10、工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)、云計算整合
11、工業(yè)大數(shù)據(jù)的關鍵領域
12、工業(yè)大數(shù)據(jù)解決的核心問題
13、數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化
14、透明化工廠
15、柔性自動化生產(chǎn)線
16、產(chǎn)業(yè)鏈
17、整合產(chǎn)業(yè)鏈，高效低成本
18、消費者參與創(chuàng)新，定制化，智能制造
19、核心產(chǎn)業(yè)為主導，產(chǎn)業(yè)鏈頂端企業(yè)為主導
20、如何架構數(shù)字化工廠
21、工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應用場景
第4個主題： 智能制造剖析（深入剖析智能制造）
1、案例剖析：C919航電系統(tǒng)，發(fā)動機，起落架，輪胎
2、案例剖析：埃及航空，獅航
3、數(shù)據(jù)挖掘分析平臺、人才團隊、商務智能團隊、權力人物
4、市場趨勢預測，庫存靈活調(diào)撥
5、良性循環(huán)，即時感知市場需求、快速做出決策、設計新產(chǎn)品、快速投入市場、適應市場的快速變化，停掉或者減少過剩產(chǎn)能
6、頂層設計+實驗
7、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
第5個主題： 工業(yè)大數(shù)據(jù)通信技術（介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)通信技術）
1、工業(yè)大數(shù)據(jù)對通信技術的需求
2、通信技術發(fā)展歷史介紹
3、物聯(lián)網(wǎng)技術
4、傳感器技術
5、射頻技術
6、移動智能設備
7、網(wǎng)絡通信技術
8、嵌入式系統(tǒng)技術
9、智能芯片
10、短距離無線通訊和無線網(wǎng)絡基礎
11、模擬/數(shù)字電路和傳感器設計基礎
12、物聯(lián)網(wǎng)相關微波射頻技術基礎
13、傳輸層技術（3G/4G/5G/GPRS/GSM/以太網(wǎng)）
14、網(wǎng)關技術
15、高級射頻技術
第6個主題： 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及現(xiàn)狀（深入剖析大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及現(xiàn)狀，讓學員系統(tǒng)性的了解大數(shù)據(jù)）
1、 大數(shù)據(jù)興起的背景
2、 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷史
3、 大數(shù)據(jù)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
4、 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
5、 什么是大數(shù)據(jù)
6、 大數(shù)據(jù)的特征
7、 大數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀
8、 去IOE
9、 大數(shù)據(jù)時代的思路
10、 思維變革
11、 大數(shù)據(jù)思維方式剖析
12、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應用障礙分析
13、 企業(yè)大數(shù)據(jù)實施路線圖
14、 大數(shù)據(jù)應用場景分析
15、 大數(shù)據(jù)價值鏈體系介紹
16、 大數(shù)據(jù)優(yōu)勢
17、 大數(shù)據(jù)的核心技術，海量數(shù)據(jù)、基礎設計、分布式技術、數(shù)據(jù)挖掘、領域知識、應用創(chuàng)新
18、 大數(shù)據(jù)分布式技術體系Hadoop、Spark、Storm
19、 大數(shù)據(jù)分布式存儲技術
20、 大數(shù)據(jù)分布式計算技術
21、 大數(shù)據(jù)分布式挖掘算法
22、 大數(shù)據(jù)規(guī)劃實施路線圖
23、 實例分享：如何做大數(shù)據(jù)才能成功？如何做是失敗的？
24、 大數(shù)據(jù)與云計算之間的關系剖析
25、 大數(shù)據(jù)與虛擬化之間的關系剖析
26、 大數(shù)據(jù)與供應商剖析
27、 大數(shù)據(jù)與成本投入的關系剖析
28、 大數(shù)據(jù)商業(yè)洞察案例
29、 大數(shù)據(jù)成功應用案例：馬云預測經(jīng)濟危機案例剖析
30、 大數(shù)據(jù)成功應用案例：京東倉儲選址及庫存預測
31、 大數(shù)據(jù)實施經(jīng)驗分享
32、 大數(shù)據(jù)企業(yè)應用案例：阿里大數(shù)據(jù)、Google大數(shù)據(jù)
33、 互動問答
第7個主題： 云計算技術（深入剖析云計算技術智能制造）
1、云計算誕生的歷史背景概述
2、云計算的發(fā)展趨勢
3、云計算對企業(yè)的價值與意義
4、云計算概念
5、云計算的理念
6、云計算的角色
7、云計算特征
8、云數(shù)據(jù)中心建設
9、云計算實現(xiàn)的核心技術
10、云原生應用技術
11、開源云管理平臺OpenStack介紹
12、國內(nèi)云計算供應商剖析：阿里云、騰訊云、華為云
13、國外云計算供應商剖析：亞馬遜、微軟、IBM、Google
第8個主題： 工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的軟件架構技術（深入剖析工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造的軟件技術架構）
1、互聯(lián)網(wǎng)時代的軟件技術
2、互聯(lián)網(wǎng)時代的特征：短、平、快
3、單體架構剖析
4、微服務架構
5、大數(shù)據(jù)平臺
6、Hadoop技術
7、Spark技術
8、分布式架構
9、敏捷項目管理
10、DevOps思想
11、虛擬化技術
12、容器技術
13、Docker技術
14、Kubernetes容器管理平臺
第9個主題： 人工智能（AI）概述（介紹人工智能（AI）的基礎知識、概念、發(fā)展歷史以及將來趨勢）
1、 案例研討：AlphaGo的基本原理，李世石與AlphaGo的對局分析
2、 人工智能（AI）時代
3、 人工智能提出的背景
4、 什么是人工智能
5、 人工智能的應用領域
a) 計算機視覺
b) 自然語言處理
c) 人機交互
d) 語音識別
e) 博弈、醫(yī)療
6、 人工智能當前發(fā)展水平
7、 人工智能未來趨勢預測
8、 人工智能發(fā)展的最終目標
9、 弱人工智能
10、 強人工智能
11、 機器學習
12、 深度學習
13、 神經(jīng)網(wǎng)絡
14、 人工智能應用
a) 計算機視覺（Computer Vision）
b) 自動駕駛（Autonomous Vehicle）
c) 推薦系統(tǒng)（Recommendation System）
d) 自然語言處理（Natural Language Processing）
e) 個性化醫(yī)療（Personalized Medicine）
－乳腺癌細胞有絲分裂偵測-IDSIA
－預測新藥物的毒性-Johannes Kepler University
－理解基因突變預防疾病-University of Toronto iv、Credit: Carnegie Melon University
－語音冠心病診斷-Beyond Verbal
f) 機器人（Robot）
g) 無人直升機
h) 助理或殺手？（Assistant or Killer?）
i) 金融（Finance）智慧金融
－個性化保險政策
－信用卡反欺詐
－Google股價預測
－Anne Hathaway/機器交易
j) When Program becomes Programmer
15、 什么是人工智能（Artificial Intelligence）
16、 人工智能歷史和算法概述
17、 人工智能誕生標志：達特茅斯會議
18、 致力于使用概率方法AI
19、 符號主義學派的創(chuàng)始人
20、 人工智能簡史
a) 1940-1950AI啟蒙
b) McCullocPitts
c) 圖靈計算機器與智能
d) 1950-1970首次熱潮
e) Samue的象棋程序
f) Dartmouth會議
g) 1970-1990基于知識的AI
h) 專家系統(tǒng)
i) 神經(jīng)網(wǎng)絡回歸（BP）
j) 2次明顯的AI冬季
k) 1990-現(xiàn)在統(tǒng)計方法
l) 概率圖模型（PGM）
m) SVBoosting
n) 2010-現(xiàn)在：AI春天
o) 神經(jīng)網(wǎng)絡再次回歸（DeeLearning）
p) 強化學習：強人工智能（AGI）的拐點
q) 弱人工智能
21、 人工智能在大型企業(yè)的應用案例：
a) 中國航空工業(yè)應用案例
b) 呼叫中心應用案例
c) 電商平臺應用案例
d) 汽車自動駕駛應用案例
e) 醫(yī)療診斷應用案例
f) 導航系統(tǒng)應用案例
工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造
轉(zhuǎn)載：http://santuchuan.cn/gkk_detail/253107.html
