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工业互联网:智能制造与数字化建设

讲师:张世民天数:1天费用:元/人关注:173

日程安排:

课程大纲:

智能制造与数字化建设培训

课程背景:
       近年来,在国家供给侧改革政策的强力推动下,工业领域的需求正在持续复苏,包括纺织、汽车、钢铁等多个行业的业绩不断回升。随着国家层面对产业升级、创新、经济新动能的进一步强调,工业互联网作为智能制造的基础平台,将会在整个制造业发展过程中起到越来越关键的作用。
       制造型企业的互联网化是我国从制造大国走向制造强国的重要一步,也是解决传统制造业装备和软硬件平台依赖进口,企业缺乏创新等问题的重要手段。
       工业互联网与智能制造密切相关,其重点在于网络、数据、安全这三个方面。网络是基础,数据是核心,安全是保障。网络为工业系统互联和工业数据交换的支撑基础,数据为工业智能化的核心驱动,安全为网络与数据在工业中应用安全的安全保障。通过工业互联网构建网络、平台、安全三大功能体系,深入推进“互联网+”,形成实体经济与网络相互促进、同步提升的良好格局。
       在新形势下,面临着消费者对物质产品需求的升级,人力成本不断高涨以及上游材料成本加剧等多重因素,企业在盈利模式上也面临新的挑战。这种现状也在促使企业不断向智能化靠拢,从传统制造型向生产服务型转变。而智能制造正是工业制造业新的发展路径,工业互联网则是实现智能制造的关键基础设施。

课程收益:
▲完整解读工业互联网的形成、要素、现状与趋势,把握智能制造未来发展脉络;
▲正确认知工业互联网的本质和构成体系,以及当前阶段在智能制造领域的应用;
▲了解大数据、5G、物联网、云计算、AI,掌握工业互联网平台搭建的关键节点;
▲汲取互联网思维精髓,强化创新意识,拥抱工业互联网万亿级市场的巨大机遇。

课程时间:1天,6小时/天
授课对象:政府相关部门干部、企业高层管理者
授课方式:讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑

课程大纲
第一单元:工业互联网的本质和架构

一、工业互联网平台构成体系
1 . 什么是工业互联网
2. 消费互联网VS工业互联网
*贸易战与5G之争
(1)抢夺技术与产业制高点
(2)重构全球产业分工体系
(3)5G背后12万亿美元市场
4 . 智能制造成为国家战略焦点
(1)实体回归和产业升级
(2)深化供给侧结构性改革
(3)前沿技术应用与创新驱动
5 . 工业互联网是智能制造的承载基础
6 . 工业互联网的三大架构
(1)网络体系
(2)数据体系
(3)安全体系
7 . 工业互联网的五大领域
8. 工业互联网的价值和趋势
二、工业互联网的时代背景和基础条件
1.互联网基础设施建设
--终端普及率
--用户习惯
--支付、物流
--信用体系
2.5G技术革命
(1)高速率:大幅提高传输速率
(2)低时延:端到端毫秒级时延
(3)大带宽:km?百万级设备接入
(4)广连接:应用场景更加丰富
3 . 物联网
(1)物联网的三个基本特征
(2)传感器--人类感官的延伸
【案例解析】万物互联--当尿不湿植入芯片
4 . 云计算
(1)为了无法计算的价值
(2)算力提升与算法优化
(3)大数据反哺云计算
【案例解析】黄奇帆:算力是国家之间竞争的核心竞争力
【案例解析】过去一百年人类离不开电力,未来人类离不开算力
5. AI人工智能
(1)京东、顺丰无人机投递
(2)富士康工业机器人作业
【案例解析】百度逆袭:AI战略--无人驾驶
第二单元:数字化背景下的行业变革
一、大数据的内涵及正确认知
1. 阿里巴巴新战略:数字经济体
2. 大数据三个要素
(1)大--海量,平台级
(2)数--信息,结构化
(3)据--精准、可依赖
3. 大数据的六个特征
【案例解析】五常大米,下单即送
大数据的三种类型
(1)消费数据--多维度记录
(2)机器和传感数据--图文、语音、影像
(3)行为数据--位置、轨迹、交易
大数据在各行业的应用
二、数据资产--传统制造业的短板
数据思维:数据意识较弱,人才储备不足
数据采集:数据积累时间长,但质量不佳
数据开发:应用场景不够,缺乏业务突破点
数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例
数据共享:数据不统一,难以发挥整体作用
【视频分享】什么是马云眼中的“新能源”
三、制造业大数据开发及应用方向
1. 产品研发:数据反馈与产品定位
2. 用户画像:消费者心理及行为分析
【案例解析】瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆?
3. 精准营销:痛点捕捉与需求触达
【案例解析】从产品定义到精准营销,看众安保险如何玩转大数据
4. 风险管控:数据监测与风险预警
【案例解析】上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示
5. 运营效率:智能化和精细化管理
创新服务:消费者个性化需求满足
【案例解析】门店暴增,“优剪”的大数据思维和颠覆式创新
四、大数据分析挖掘方法和要点
1. 统计性分析
(1)常规统计:关键指标
(2)不同维度的统计分析
(3)导向性的数据提取
【案例解析】飞机真的是最安全的交通工具?
【实战分享】从某外卖平台的统计数据中,你能看出什么?
2. 预测性分析
(1)捕捉各个因素之间的内在关联
(2)通过历史数据发掘规律和趋势
(3)风险评估,预判和管控
【案例解析】为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况?
3. 可视化分析
(1)形成观点和结论
(2)文不如表,表不如图
(3)呈现方式--Excel、PPT或其他工具
【案例解析】城市大脑--智能交通最重要的支点
4. 分析思维训练
(1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展
(2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际
(3)比数据分析更重要的是大数据思维和意识
【案例解析】为什么大部分人对中国房价走势分析判断失误?
【实战分享】如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?
第三单元:制造业如何植入互联网基因
一、用户思维--为懒人服务
1. 傻瓜式、简单可依赖
2. 别让消费者做选择题
3. 需求洞察与痛点捕捉
4. 用户需求VS应用场景
【案例解析】中国邮政VS顺丰速运,用户的槽点在哪里
二、产品思维--对一切有违人性的产品和服务保持愤怒
1. 无痛点,不产品(服务)
2. 做减法,不做加法(功能)
3. 小步快跑,快速迭代(效率)
4. 避免过度的产品设计(机制)
【案例解析】马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键
【案例解析】瞬间白痴论--乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
三、平台思维--规则制定者
1. 边际成本与规模效应
2. 利益相关者的交易结构
3. 四度法则:深度、广度、维度、力度
【实战分享】某新能源充电桩运营平台的纠结
四、跨界思维--乱拳打死老师傅
1. 挟用户数据重构市场空间
2. 瓦解竞争对手的惯性生存条件
3. “跨界打劫”的本质:场景转换与用户体验
【案例解析】谁夺走了分众传媒的电梯生意 
五、创新思维--做别人不做的事
1.创新不是瞎折腾
2. 创新不是耍小聪明
3. 创新是“有中生无”
【案例解析】马云声称的“珍珠港偷袭”
第四单元:创新管理与方法实践
一、痛点列举法
1. 保持觉察的本能
2. 停下来5秒钟,问“为什么”
3. 训练步骤--从不经意的细节开始
【案例解析】给纸箱装上拉链,一年卖6个亿
二、逻辑推演法
1. 5W2H、SWOT分析
2. 以终为始,步步为营
3.训练步骤--梳理、筛选、检验、论证
【案例解析】起点决定终点--摩拜VS小黄车
三、逆向思维法
1. 既异想天开,又实事求是
2. 避免灯下黑,发现更多可能性
3.训练步骤--存疑、摸索、试探、非常规
【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌
四、场景重构法
1. 先推到,再重建
2. 元素的确定和方案设计
3.训练步骤--目标、角色、排列、重构
【实战分享】某家电生产企业的互联网转型策略

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