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數字化時代智能制造

課程收益
本課程為“數字化轉型與智能制造”提供獨特的視野和豐富的案例，幫助挖掘行業客戶的深層次需求，捕捉智能制造行業市場的新機會。
近兩年，隨著兩化融合的進一步深化，網絡化、數字化、智能化實踐在行業快速推進，且被公認為是中國企業重塑核心競爭力的必由之路。正是在這個被稱為是企業戰略創新的過程中，諸多的制造業管理者和首席數據官（CDO）開始思考及正視制造業的本質和核心價值。在這個前提下制造執行系統（MES）這個實現生產透明化、精細化管理的管理工具也被業界再次聚焦。 
在(zai)密集創(chuang)新技術和理念的(de)輪番攻(gong)擊(ji)下，我(wo)們到底應(ying)該如何(he)看待數(shu)(shu)字(zi)化轉型，被稱之為(wei)智能制造(zao)核心的(de)ERP、MES、CRM、SCM、PLM、C3P等(deng)數(shu)(shu)字(zi)化SaaS系統到底應(ying)該如何(he)規劃、如何(he)應(ying)用才能真正發揮大數(shu)(shu)據的(de)要素價值(zhi)。

學習內容
1如何看：數字化時代智能制造的發展趨勢
1.1十四五新形勢下的數字化轉型發展趨勢
1.2數字化轉型的三個階段
1.3數字化轉型帶來的七個收益
1.4數字化轉型如何實施落地
1.5什么是智能制造
1.6智能制造行業應用發展趨勢
1.7智能制造的體系架構發展趨勢
1.8云計算、大數據與人工智能發展趨勢
1.95G、6G以及工業互聯網的發展趨勢
2如何謀：智能制造行業應用場景與商業模式
2.1智能制造的典型應用場景與商業模式
2.2連續型智能制造升級轉型案例：智慧能源、石化、鋼鐵、煙草
2.3離散型智能制造升級轉型案例：汽車、醫療設備、機電設備、建筑
2.4消費物聯網應用案例：快消行業
2.5公眾物聯網應用案例：智慧銀行、金融、醫療
2.6產業物聯網應用案例：制造業、工業互聯網
2.7人工智能的數字化基礎設施與三個核心要素
2.8什么是深度學習
2.9卷積神經網絡（CNN）的典型應用：機器視覺
2.10遞歸神經網絡（RNN）的典型應用：自然語言處理
2.11生成對抗式神經網絡（GAN）的典型應用：自動駕駛汽車
3如何做：構建智能制造解決方案、成功要素與關鍵能力
3.1中國制造2025出臺背景及其國際競爭
3.2兩化融合 OICT 解決方案案例：智能電網
3.3CPS 與數字孿生典型解決方案案例：數字化油田等
3.4什么是工業互聯網
3.5工業互聯網的五個愿景
3.6工業互聯網平臺如何建設
3.7工業互聯網生態如何建設
3.8智能工廠與企業數字化架構（EA）
3.95G-Avanced 在智能制造(zao)中的應用

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