智能工廠運營大數據的應用

智能工廠運營大數據的應用(李老師)課程介紹：

課程收益：
    掌握大數據的應用特點和基本算法；理解工業(yè)大數據的體系架構，初步掌握工廠各類運營場景（預測、設備、質量、工藝等）大數據分析的基本方法，逐步實現工廠管理的數據化與智能化。

授課形式：
知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。

課程大綱：

1. 解讀智能制造與工業(yè)大數據
 ◇ 德國，美國，中國智能制造戰(zhàn)略的差異本質
 ◇ 工業(yè)互聯網與工業(yè)大數據的應用場景舉例
 ◇ 模式創(chuàng)新：服裝行業(yè)大數據的案例介紹

2. 工業(yè)大數據及其技術基礎
 ◇ 運營管理人員的四項必備技術：概率、算法、構架與應用
 ◇ 何為“大”？__工業(yè)大數據的兩個界限
 ◇ 工業(yè)大數據與商業(yè)大數據的區(qū)別
 ◇ 核心算法舉例：分類、聚類
 ◇ 案例介紹“基于CNN算法的現場安全管理”
 ◇ 關聯背景簡介：人工智能，hadoop，數據挖掘……

3. 工業(yè)大數據的項目實施
 ◇ 目前工業(yè)大數據實施的熱點與難點分析
 ◇ 正確評估大數據項目實施的期望與技術
 ◇ 工業(yè)大數據的實施重點：
    數據采集：從ERP到物聯網
    數據處理：數據質量、成熟度、建模
    應用場景：產品設計、設備診斷、質量管理等

4. 工業(yè)大數據目前應用場景
 ◇ 主要典型場景概述
 ◇ 產品研發(fā)與仿真
    產品仿真：CPS和西門子數字孿生技術
    產品研發(fā)應用：谷歌醫(yī)藥技術、半導體工藝材料
 ◇ 大數據與車間排程
    管理現狀：計劃趕不上變化
    改變原有認知：預測的價值？
    無約束計劃與現實存在的多種變量
    案例討論：APS系統(tǒng)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(tǒng)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

講師介紹：李老師
 ◇ 精益供應鏈與工廠物流管理資深專家
 ◇ 國內制造業(yè)供應鏈與物流管理領域中具有豐富實踐經驗和深刻理解的咨詢顧問
通過對日本豐田元圢工廠以及德國工業(yè)4.0的研究，對精益物流與智能制造具有深刻的理解和應用，其企業(yè)內部培訓和咨詢輔導客戶數量超過100家，各期公開課學員人數累計超過10000人次，既有管理系統(tǒng)的外資企業(yè)，也有快速擴張的民營企業(yè)。
豐富的智能制造與智能物流系統(tǒng)規(guī)劃經驗。
李老師學識豐富、思維敏銳，條理清晰，邏輯性、實務性強，善于針對學員和企業(yè)的實際需求組織課程內容，用生動豐富的實際咨詢案例與學員共同探討解決方案，課程內容翔實，案例生動。

中國首批創(chuàng)業(yè)板上市公司鄭州XX電子運營管理咨詢
第一期項目6個月，擔任項目經理和高級顧問
精益項目，負責生產計劃改善和庫存控制咨詢項目。對企業(yè)實現大規(guī)模產業(yè)化能力的提升奠定了堅實的基礎，其中一期庫存周轉率提升15％，SOP（銷售運作計劃）機制的建立對企業(yè)銷售模式與生產模式的匹配確定了具體的方法。

中國運動服飾著名品牌香港上市公司XX集團工廠倉儲物流優(yōu)化項目
項目時間2期，共計14個月，擔任項目經理和高級顧問
對其服裝原材料、鞋業(yè)原材料以及服裝和鞋業(yè)成品倉庫實施系統(tǒng)化改善，包括倉儲規(guī)劃、現場布局、物流設備、標識系統(tǒng)建設、呆滯物料清庫盤點、倉儲作業(yè)流程規(guī)范、績效指標建立等內容，大幅提高倉儲進出庫效率（成品倉出貨時間縮短35%），有效降低倉儲作業(yè)成本和勞動強度，得到客戶高度好評。

上海XX智能儀表有限公司（德資）智能工廠規(guī)劃項目
項目時間18個月，擔任項目經理和高級顧問
結合上海G60科創(chuàng)走廊建設，XX上海工廠為打造集團智能化標桿工廠，結合廠區(qū)擴建和MES、APS系統(tǒng)實施，立足智能化和系統(tǒng)化布局建設啟動智能工廠規(guī)劃項目。
項目工作分為兩個大的階段，工廠大布局和車間精益運營。經過一年半的規(guī)劃實施和建設，工廠格局與運營管理煥然一新。其中工廠物流整體效率提高25%。結合XX工廠各個不同工藝車間的特點，完成自
動化和信息化升級，其中注塑車間的集中供料和自動化傳輸，直接降低40%以上的WIP，節(jié)省30%的物流成本。

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