课程大纲：

大数据集成培训

培训对象：
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
① 德国工业4.0与中国智能制造的技术差异
② 工业4.0的三项集成与大数据技术
③ 工业大数据的来源与特点
④ 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
① 课堂讨论：评估工业大数据应用现状
② 系统集成：解决信息孤岛
③ ESB与SOA的简介
④ 工业数据采集的主要技术：从ETL到OPC
⑤ 举例：MES数据采集若干应用
⑥ 大数据核心算法举例：分类、聚类、相关性分析等
⑦ 案例介绍“基于CNN算法的现场安全管理”
⑧ 数据可视化技术与平台简介

3.工厂大数据的典型应用
① 工业大数据的应用前提与原则
② 工业大数据目前应用场景简介
③ 产品研发与仿真
④ 产品仿真：CPS和西门子数字孪生技术
⑤ 产品研发应用：谷歌医药技术、半导体工艺材料
⑥ 大数据与车间排程
⑦ NP难问题与遗传GA算法
⑧ 改变原有认知：预测的价值？
⑨ 无约束计划与现实存在的多种变量
⑩ 案例讨论：APS系统与数据应用
质量分析与管理
目前质量分析工具：精益6西格玛等
案例“基于大数据分析的白车身2MM装配误差”改善
数据相关性的工艺传递路线质量分析
设备故障
传统故障诊断技术与设备维护
案例：大数据在风电设备诊断中的应用
不同设备机理的故障诊断现状
其他应用简介（物流路线优化与工艺优化等）

大数据集成培训