1、大数据时代的制造业
/这是最好的时代，这是最糟的时代，这是理性的时代，这是困惑的时代，这是迷 信的时代，这是怀疑的时代。这是希望之春，这是失望之冬。人们拥有一切，人们一无 所有。由此将坠入地狱，由此将升上天堂。”狄更斯
人类社会进入工业文明以来，创造了农业文明的千万倍的财富。经历了机械化，电气化 和自动化三次技术推动的工业革命，现在正在进入由万物互联和数据驭动的智能化革命时 代。
麦肯锡提出大数据的概念，马上风行全球。美国，中国等国家都纷纷把大数据定义为国 家战略。在2015年9月大数据被定义为国家战略，今年10月份，习主席把大数据基础设施 定义为政府提供的公共服务战略资源。
今天,制
2、造业运营产生的数据的戒瘟 近精宓受在快速增加，提供了海量的数据来驱 动基于场景的人工智能。
制造业中香砌助蹈毂物作使得自适应，协作性企业成为可能。
大数据和先进的分析已经被集成到制造业运营中的葺甄7拷拿产品研发、客户管理、 工艺和制造、供应链协同、服务和再生g 这大幅度提升了制造业管理的水平。
78%的企业CEO认为大数据分析是一个翔g崖要新技术，成为组织长期变革管理的 基础。.
基于大数据的场景化的人工智能,大幅提升对企业策略，战略和运营对财务月标的影响 因素的深度认知。
数龈是现实世界的DNA,随着物联网的广泛应用，制造业已经和将要安装各种传感器, 和软件平台，把客户需求，天气，
3、各个学科技术能力，制造资源和能力，网络，物流，营销 策略，产品售后服务等全方位信息收集起来。大量的数据让我们有计划通过大数据对客户需求，产品设计、工艺优化，供应链和生态
求，产品设计、工艺优化，供应链和生态
求，产品设计、工艺优化，供应链和生态
等纬度进行深度/洞
ZJX
并基于不断拓展显知
识和隐知识的认知来深度优化制造业的经营.从而可以把企业的经营提升到全价值链的智
能化管理水平。
培训大纲
大数据技术的历史、现状和未来
◊数据诉说真相的三个故事
◊数据分析和数据挖掘
◊大数据概念的产生
◊大数据和小数据
◊大数据，机器学习和人工智能
◊大数据技术-数
4、据摩尔定律-数据会说话-大数据技术基础架构
-工业大数据的特点工业大数据发展现状和趋势
◊大数据实践-Walmart数据驱动供应链管理实战分析
工业互联网、大数据和工业云
◊物联网——工业互联网的基础从嵌入式系统到物理信息融合系统-智能化产品 物联网-敏感元件，通讯协议和技术标准物联网的地基
◊云计算和云存储
◊ 公有云和私有云
◊ 数据集成驱动横向集成，整合价值链上企业之间的流程，减少流程节点提升效率
◊ 数据集成驱动纵向集成，让企业流程层级大幅减少，大幅提升决策速度和质量
◊数据集成驱动端到端集成，数据高速公路让制造业敏捷。
工业大数据、机器学习和人工智能
◊ 数据挖
5、掘、机器学习、深度学习和人工智能概述
◊ 用数据为原料，经过机器学习产生、优化和升级人工智能
◊人工智能正在改变世界-从抢答诞生的沃森正在改变医疗，银行和数个行业。
-谷歌人工智能正在影响人类的未来-GE基于人工智能改变能源，航空和医疗行业
智能化大数据时代带来的挑战
◊传统的营销和销售模式失灵了，精准的个性化营销和销售成为主流。
◊ 如果我们不转型，我们很快就会回到“石器时代。”
◊产品智能化是供应链转型的加速器。
◊ 自适应的智能化的制造体系是保证转型成功的基石。
◊ 数据驱动、分布决策、专家型公司将成为供应链上的明珠。
◊ 产品服务化，服务及时化是大势所趋。
大数据
6、如何提升企业经营
◊大数据改变营销和销售-数据带来细分市场的各种依据，直至精准营销-精准营销中的精准定价，精准媒介，精准推送，精准互动。
-智能产品带来精准的需求管理，和精准配销-数据驱动的精准销售规划，精准销售行动和精准话术-数字化和互联带来的智能化管理
◊大数据驱动精准的需求预测-天气，活动，社交媒体，用户交互等等各个纬度数据与需求的关系-大数据洞察需求变异的动因和联系-大数据带来精准的天气预测
-未来确定性因子如事件，天气和不确定事件和测不准的需求-"天下武功唯快不破"实时的预测系统快速把确定性事件变成确定性需求变异
◊大数据驱动供应链网络优化-公路、铁路、航空和水路数据转化为
7、时间成本的数据-物流供应商的数据采集-需求和物流仓储的地理分析
-货品物流需求数据-大数据，大洞察，大愿景和大机会-合并和增加网点的优化机会决策
◊全网精准数据追溯和场景再现的价值-精准的数据，带来精准的问题陈诉-精准的数据，带来精准的解决方案
◊智能制造给链接整个供应链-智能制造企业的数据高速公路网一一集成，互联，共享-大规模个性化定制CTM的业务模式中精准扁平的供应链-协同制造中敏捷，扁平，精准的供应链
-从需求到设计，到制造，到供应链，到服务整条数据链的链接颠覆传统的业务模式 和管理模式
◊工业大数据在研发中的应用-产品需求优化-产品设计优化产品工艺优化
-材料和部件优化
8、◊工业大数据在制造中的应用-先进生产排程生产工艺优化设备监控和质量管控
-资源效率优化
◊工业大数据在服务中的应用-设备大数据与失效模式，预测性维护远程运维和服务化
◊大数据让策略行动和财务结果之间的关系透明化-KPI——如何考核决定如何行动“屁股决定脑袋"-KPI中很多指标是矛盾的，不同的侧重，带来不同的结果-大数据洞察策略和行动和财务结果的直接关系
-大数据优化KPI从而优化财务绩效
◊ 大数据和知识自动化-知识自动化-大数据是知识自动化的源头-大数据助飞知识自动化
◊大数据实施的障碍分析
◊如何推进和实施供应链大数据-将数据作为战略资产进行管理-打破数据壁垒，跨价值链分阶段整合数据-构建供应链大数据管理与分析团队
-确保数据安全和隐私
◊大数据最佳实践
◊如何部署供应链大数据实现企业供应链转型升级
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