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互联网转型、大数据、工业4.0、人工智能、智能制造、区块链
张靖笙:面向集成供应链的工业大数据分析应用及数据治理专题培训
2019-09-14 2081

培训地点:国防某重点装备制造企业

培训时间:2019年9月中旬3天

培训内容:

 第一部分:课程导读

 1、课程导读

 第二部分:工业大数据理论研究与发展

 2、工业大数据的定义与边界

 3、工业大数据与智能制造的关系

 4、工业大数据与工业互联网的关系

 5、工业大数据应用参考架构

 6、工业大数据典型应用场景

 7、工业大数据产业现状与发展分析

 第三部分:系统认知大数据来龙去脉

 8、第四次工业革命及其成因分析

 l  互联网带来什么商业新常态?

 l  互联网大数据对企业传统冲击

 l  互联网如何推动第四次工业革命

 9、为什么需要大数据和数字化转型

 l  第四次工业革命大数据必然趋势

 l  大数据推动企业转型的基本原理

 10、应用大数据和数字化转型思维法则

 l  大数据思维和大数据思维法则

 l   用大数据思维创新商业模式案例

 课堂互动

   分析企业和部门受到互联网和大数据的冲击和挑战

   分享工作的数据思维和应用场景

 第四部分:企业信息化过程与工业大数据

 11、回顾企业信息化发展历程

 l  企业信息化发展历程回顾

 l  企业信息化发展阶段规律和特征

 l  商业智能产生背景和发展历程与趋势

 l  大数据应用(DT)和传统企业信息化(IT)的对比

 12、企业信息化发展规律和评价模型

 l  新时代对企业IT组织的新要求

 l  国内外大型集团公司的IT组织转变趋势

 l  信息科技组织在企业中的新定位

 l  企业IT组织功能定义和核心职能介绍

 l  对于企业开展信息化建设正确的认识

 l  企业IT工作人员知识结构发展方向

 13、企业大数据需求分析及其应用场景

 l  管理中常见的数据分析需求

 l  数据与业务流程优化融合方法

 l  如何建构工作中的数据应用场景

 14、工业信息化需求向大数据的演进路径与趋势

 l  工业生产的信息化需求及演进路径和发展趋势

 l  工业大数据有效实现企业数字化转型的关键技术手段

 l  如何让新信息技术推动数字化转型并让生产更加高效和智能

 第五部分:工业企业大数据分析应用案例

 15、传统信息化如何提升企业管理效率案例(某整车装配厂案例)

 16、工业大数据应用实现生产数字化转型案例(某大型能源企业案例)

 第六部分:复杂装备制造业的工业大数据技术的典型应用场景及应用价值分析研讨

 17、面向集成供应链的工业大数据技术典型应用场景研讨(以师生互动方式开展,下同)

   请列举涉及到集成供应链在本单位中的生产活动和相关工作

   请列出集成供应链管理工作中遇到的相关问题

   根据您对当前面向集成供应链工作的了解,分析用工业大数据实现信息和物理空间全体生产要素高度融合的必要性

 18、面向集成供应链在工业大数据技术解决复杂装备制造业现实问题的思路研讨

   用商业模式画布分析单位某制造场景

   列出其中支撑该场景工作的数据内容

   数据应用解决集成供应链哪些问题

 第七部分:面向复杂装备制造行业的工业大数据研究方向研讨

 19、面向复杂装备制造行业的工业大数据研究课题研讨

   请提出您觉得在实际工作中有必要结合工业大数据开展研究的课题

   开展这方面工作的行动计划,会产生什么有价值的研究成果?

 20、复杂装备制造业的工业大数据技术的应用价值分析研讨

   请用商业模式分析方法提出您觉得有必要实现的工业大数据应用场景

   当前开展这方面的工业大数据分析应用相关问题和风险、价值分析

 21、面向复杂装备制造行业的工业大数据应用现状与发展方向研讨

   分析当前本单位的工业大数据分析应用水平和现状评估

   当前开展这方面的工业大数据分析应用相关问题和风险分析

   应用工业大数据改进工作的思路

 第八部分:工业大数据驱动的复杂装备制造业数据治理

 22、为什么需要开展数据治理工作

 23、如何开展有效的数据治理工作

 24、快速评价组织数据治理能力成熟度的方法介绍

 25、快速评价本企业数据治理能力成熟度与短板分析研讨

   根据《GB/36073-2018数据管理能力成熟度评估模型》分析当前本单位的数据管理能力成熟度现状评估

   分析当前本单位的数据管理能力短板

 26、工业大数据驱动的复杂装备制造业数据治理策略研讨

 第九部分:企业数据治理案例及本单位行动计划研讨

 27、企业数据治理案例

 28、本单位数据治理行动计划研讨

   结合学员日常工作探讨适合的IT治理方式,如何建立与其他部门更好地工作协同沟通机制

   本单位数据治理希望优先解决那些问题?

   本单位数据治理路径思路探讨



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