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大數據集成培訓

培訓對象：
制(zhi)造型(xing)企(qi)業高管，廠長，運(yun)營總監，生產管理(li)，設備(bei)管理(li)，質(zhi)量管理(li)，信息化(hua)系統等相關部(bu)門負責(ze)人(ren)

課程收益：
了(le)解大數(shu)(shu)據(ju)創新思維，掌握大數(shu)(shu)據(ju)的(de)技術(shu)基礎包括數(shu)(shu)據(ju)集成與典型算法(fa)；理解工業大數(shu)(shu)據(ju)的(de)體系(xi)架構，初步(bu)掌握工廠各類運(yun)營場景（預測、設(she)備(bei)、質量、工藝等(deng)）大數(shu)(shu)據(ju)分析的(de)基本方法(fa)，逐步(bu)實現工廠管理的(de)數(shu)(shu)據(ju)化與智能化。

課 程 大 綱
1.解讀智能制造與工業大數據
① 德國工業4.0與中國智能制造的技術差異
② 工業4.0的三項集成與大數據技術
③ 工業大數據的來源與特點
④ 視頻案例：工業大(da)數據的三種創新(xin)模式

2.工業大數據技術基礎
① 課堂討論：評估工業大數據應用現狀
② 系統集成：解決信息孤島
③ ESB與SOA的簡介
④ 工業數據采集的主要技術：從ETL到OPC
⑤ 舉例：MES數據采集若干應用
⑥ 大數據核心算法舉例：分類、聚類、相關性分析等
⑦ 案例介紹“基于CNN算法的現場安全管理”
⑧ 數據(ju)可視化技術(shu)與(yu)平(ping)臺簡介

3.工廠大數據的典型應用
① 工業大數據的應用前提與原則
② 工業大數據目前應用場景簡介
③ 產品研發與仿真
④ 產品仿真：CPS和西門子數字孿生技術
⑤ 產品研發應用：谷歌醫藥技術、半導體工藝材料
⑥ 大數據與車間排程
⑦ NP難問題與遺傳GA算法
⑧ 改變原有認知：預測的價值？
⑨ 無約束計劃與現實存在的多種變量
⑩ 案例討論：APS系統與數據應用
質量分析與管理
目前質量分析工具：精益6西格瑪等
案例“基于大數據分析的白車身2MM裝配誤差”改善
數據相關性的工藝傳遞路線質量分析
設備故障
傳統故障診斷技術與設備維護
案例：大數據在風電設備診斷中的應用
不同設備機理的故障診斷現狀
其他(ta)應用簡介(jie)（物流路線優化與(yu)工(gong)藝(yi)優化等）

大數據集成培訓