工厂运营大数据的集成与应用

类别:生产管理      编号:KC119842

  • 开课日期培训天数上课地区状态
  • 2023年06月27-28日2天北京市已过期
  • 原价:¥4680优惠价:¥4446

    招生对象:

    制造型企业高管,厂长,运营总监,生产管理,设备管理,质量管理,信息化系统等相关部门负责人

    课程介绍:

    课程收益:

    了解大数据创新思维,掌握大数据的技术基础包括数据集成与典型算法;理解工业大数据的体系架构,初步掌握工厂各类运营场景(预测、设备、质量、工艺等)大数据分析的基本方法,逐步实现工厂管理的数据化与智能化。

    课程大纲

    1.解读智能制造与工业大数据

    德国工业4.0与中国智能制造的技术差异

    工业4.0的三项集成与大数据技术

    工业大数据的来源与特点

    视频案例:工业大数据的三种创新模式

    2.工业大数据技术基础

    课堂讨论:评估工业大数据应用现状

    系统集成:解决信息孤岛

    ESBSOA的简介

    工业数据采集的主要技术:从ETLOPC

    举例:MES数据采集若干应用

    大数据核心算法举例:分类、聚类、相关性分析等

    案例介绍“基于CNN算法的现场安全管理”

    数据可视化技术与平台简介

    3.工厂大数据的典型应用

    工业大数据的应用前提与原则

    工业大数据目前应用场景简介

    产品研发与仿真

    产品仿真:CPS和西门子数字孪生技术

    产品研发应用:谷歌医药技术、半导体工艺材料

    大数据与车间排程

    NP难问题与遗传GA算法

    改变原有认知:预测的价值?

    无约束计划与现实存在的多种变量

    案例讨论:APS系统与数据应用

    11质量分析与管理

    12目前质量分析工具:精益6西格玛等

    13案例“基于大数据分析的白车身2MM装配误差”改善

    14数据相关性的工艺传递路线质量分析

    15设备故障

    16传统故障诊断技术与设备维护

    17案例:大数据在风电设备诊断中的应用

    18不同设备机理的故障诊断现状

    19其他应用简介(物流路线优化与工艺优化等)

    讲师介绍:

    李海

    李老师具有多年制造业咨询与供应链管理经验。

    针对国内制造型企业的特点和智能制造大趋势,李老师提炼出日臻完整的咨询体系和实施方法,结合在德国工业4.0研修和日本丰田汽车的交流成果,对智能制造和精益物流具有深刻的理解和应用。其企业内部培训和咨询辅导客户数量超过100家,各期公开课学员人数累计超过10000人次,既有管理系统的外资企业,也有快速扩张的民营企业。

    李老师善于与企业高层建立信任、畅通的沟通渠道,营造良好的项目运行环境。主要客户遍及汽车、电子、通信、机械、医疗、食品、服装等多个行业,咨询项目以制造型企业的供应链优化、生产计划与库存控制、仓储物流管理等为主。

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