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數據的智能制造

泛在網是物聯網和互聯網的集成，是物（設備設施）與物，物與人，人與人之間基于業務邏輯和技術邏輯的深度耦合和鏈接，是構建基于數據和知識的高效電力網絡的基礎條件。
是隨著５Ｇ的商用，融合現在廣泛商用的射頻技術、智能芯片技術、傳感技術以及通訊和組網技術，構建一張低成本、高帶寬、低時延、高可靠的物聯網，已經成為可行的實踐。
基于大數據、云和ＡＩ技術，可以實現數據的深度集成和貫通，消除數據壁壘和數據孤島，所有的數據都實現，數據源的*性，數據采集的時效性，數據鏈條的完整性，數據質量得到空前提升。各個學科知識在數學維實現深度耦合和集成。基于數據和知識的驅動各個業務單元實現共享和集成，各個業務部門業務流實現深度自主、自適應和自愈。
基于邊緣計算和控制技術，環境，設備，產品都可以自適應的精準高效運作。再加上云服務，和各方資源的高效對接。基于數據的知識化，知識的模型化，軟件化，進而產生增值的微服務，一個基于知識和共享的藍圖在全世界的正在展開。
物聯網和深度的工業互聯帶來海量的數據，工業大數據應用成為可能，數據產生知識，知識指導行動，行動產生結果。
數字化時代快速，零缺陷，高效率，低成本開發、制造和交付個性化產品，為客戶提供基于智能產品的個性化精準服務，同時確保零庫存、低風險的企業經營，是工業４．０時代智能制造企業的核心特征。
信息技術創新和制造業務流程中的深度集成，如何賦予制造業這些“特異功能”？
ＰＬＭ，ＥＲＰ，ＣＲＭ、ＭＥＳ、ＳＣＭ、ＣＡＭ、ＣＡＥ、ＱＭＳ、ＷＭＳ以及仿真等軟件的應用把客戶、產品、工藝、物料、設備、工裝工具、質量、人、供應商、產品使用和服務的要素標準化，數據化，集成化，把營銷和銷售，產品開發，制造執行，供應鏈運營，售后服務、以及人力資源管理和財務全部構建在信息高速公路上，讓企業具備超級的敏捷性、柔性、開放性來構建大規模個性化定制和協同制造的業務模式。
各個學科知識的模型化，泛在化便于跨學科的深度融合和集成創新。基于模塊化定義ＭＢＤ技術的成熟，使得產品設計模塊化，制造模塊化，經營模塊化，從而推動整個社會創新和效率的提升呈現出幾何級數的上升。
定制化、低成本、短交期的大規模定制時代將大幅提升用戶的價值。智能化、協同化、可持續化的智能制造大幅降低生產成本，提升運營效率，讓產品更加環保，同時確保高品質的產品和服務，以及員工更高的工作幸福指數。
基于互聯和數據的智能制造，將徹底顛覆制造業的價值鏈。那些駛入智能制造高速公路上的企業將以越來越快的速度積累自己的知識資產，成為專家型企業，優化自己的生態圈。未來成功的價值鏈將是一批專家型企業構建的一個卓越的價值鏈。那些不能構建自己智能制造體系的企業將不可避免的被淘汰。
本課程取(qu)制造業第(di)四次工業革命(ming)之大勢，明智(zhi)能制造之道，優企(qi)業升級轉(zhuan)型之術(shu)，為您的升級轉(zhuan)型之路護航。

課程大綱
一、泛在物聯網的認知
１．泛在物聯網的概念
２．泛在物聯網是利于知識創新的數據網
３．泛在物聯網是利于產品和服務創新的知識網
４．泛在物聯網是利于組織創新的共享網
５．泛在物聯網是利于產業創新的生態網
６．泛在物聯網是利于(yu)企業數字(zi)化轉型(xing)的綜(zong)合網

二、物聯網如何改變制造業
１．物聯網和邊緣智能
２．分布式控制和自適應制造
３．物聯網
ａ）智能互聯經濟
ｂ）智能(neng)互(hu)聯產品

三、物聯網技術體系和實施實戰
１．傳感器
２．短、中、長距離物聯網技術
３．ＮＢ－ＩＯＴ
４．設備網關
５．規則引擎
６．設備軟件開發工具（ＳＤＫ）
７．基于場景的策略管理：設備，業務流和人
８．邊緣服務器技術，英特爾５ＧＭＥＣ和ＯＰＥＮＶＩＮＯ技術簡介
９．數字化孿生：虛實互聯，虛實互動，以虛優實，微軟數字化孿生體技術簡介
１０．工業物聯網實戰案例

四、ＩＰＶ６和５Ｇ
１．世界互聯網技術構架
２．ＩＰＶ６和物聯網
３．移動互聯網技術發展史
４．５Ｇ應用前景展望

五、互聯制造——物聯網在工業中的應用場景
１．物聯網——喚醒萬物
２．從互聯制造走到智能制造
３．機器和機器的互聯，流程的自適應，自優化制造系統
４．物料和機器的互聯——分布式控制，自適應制造
５．工具工裝和設備物料的互聯
６．人和設備的(de)互聯——快速優化，快速維護和高可用(yong)性

六、必然——數字化轉型是制造企業*出路
１．數字化轉型為企業帶來的六大競爭力
ｉ．構建以客戶為中心的更好的客戶體驗，得到更多，更忠心的客戶
ｉｉ．鏈接科技創新和客戶體驗，進行快速產品創新
ｉｉｉ．精準的運營，得到速度，敏捷，柔性，質量和成本的競爭優勢
ｉｖ．基于“長板哲學”快速構建良好生態
ｖ．服務創新，基于結果和體驗的服務延伸，創造更大的價值，進而推進商業模式的創新。
ｖｉ．充分發揮人的創造性、工匠精神實現人生價值，進而可以充分挖掘和吸引優秀的人才。
２．顛覆式、破壞式創新改造制造業版圖，
３．躲避不了顛覆：不是在顛覆別人的路上，就是在被顛覆的路上
４．什么阻(zu)礙(ai)了(le)的(de)企業數字(zi)化轉型

七、５Ｇ＋工業互聯網助力制造業數字化轉型
１．工業互聯網概述
２．泛在物聯網和互聯網——鏈接產業設備和資源
３．集成海量數據——數據匯集、清洗、處理和管理
４．跑（產生）眾多模型——產業機理模型庫、算法庫
５．表征復雜系統
６．賦能各業務場景應用
７．鏈接產業各種資源：金融、專家、服務
８．云制造概念和應用。案例：航天科工云網
９．云化生態。案例：華為云ＲＯＭＡ平臺和沃土計劃
１０．案(an)例：樹根云助力機加行業轉型升級(ji)

八、數據運營
１．數據流自動化驅動流程自動化
２．數據治理３．０——業務驅動型數據治理
３．業務和技術邏輯模型化、軟件化——潛在知識顯在化，顯在知識邏輯化，邏輯知識軟件化
４．從ＢＩ到數據運營
５．業務數字化
６．數據資產化
７．資產服務化
８．服務交付價值
９．數據中(zhong)臺和業務中(zhong)臺

九、大數據
１．大數據的概念。
２．大數據技術——數據采集，聯網，存儲，數據清洗，白機理，算法，黑機理、預測和決策。
３．營銷大數據——大數據－消費者畫像，需求識別，精準推薦
４．供應鏈大數據——需求預測，物流優化，網絡優化。
５．質量大數據——人機料法環的失效因素精準定位，預測維護，快速提升。
６．制造大數據——人機料法環的高效精準配合，輸出卓越的競爭力
 ７．研(yan)發(fa)大數(shu)據——對需(xu)求精準(zhun)理解，精準(zhun)選材(cai)料，優化技(ji)術(shu)，優化供(gong)應商，優化技(ji)術(shu)標準(zhun)，優化人(ren)員任務配置。

數據的智能制造