課程(cheng)描述INTRODUCTION
日程安排(pai)SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數據集成培訓
培訓對象:
制(zhi)造型(xing)企業(ye)高管(guan),廠長,運營總監(jian),生產管(guan)理,設備管(guan)理,質量管(guan)理,信息化(hua)系統等相關部門負責人(ren)
課程收益:
了解(jie)大(da)(da)數(shu)據(ju)創新(xin)思維,掌(zhang)握(wo)大(da)(da)數(shu)據(ju)的技術基礎包括數(shu)據(ju)集成與(yu)典型算(suan)法;理(li)解(jie)工業(ye)大(da)(da)數(shu)據(ju)的體系架構,初步(bu)(bu)掌(zhang)握(wo)工廠各類運營場(chang)景(預測、設(she)備(bei)、質量、工藝(yi)等(deng))大(da)(da)數(shu)據(ju)分析(xi)的基本方法,逐步(bu)(bu)實現工廠管理(li)的數(shu)據(ju)化與(yu)智能化。
課 程 大 綱
1.解讀智能制造與工業大數據
① 德國工業4.0與中國智能制造的技術差異
② 工業4.0的三項集成與大數據技術
③ 工業大數據的來源與特點
④ 視頻案(an)例:工業(ye)大(da)數據的三種創(chuang)新模式
2.工業大數據技術基礎
① 課堂討論:評估工業大數據應用現狀
② 系統集成:解決信息孤島
③ ESB與SOA的簡介
④ 工業數據采集的主要技術:從ETL到OPC
⑤ 舉例:MES數據采集若干應用
⑥ 大數據核心算法舉例:分類、聚類、相關性分析等
⑦ 案例介紹“基于CNN算法的現場安全管理”
⑧ 數據可視化技(ji)術與平臺簡(jian)介
3.工廠大數據的典型應用
① 工業大數據的應用前提與原則
② 工業大數據目前應用場景簡介
③ 產品研發與仿真
④ 產品仿真:CPS和西門子數字孿生技術
⑤ 產品研發應用:谷歌醫藥技術、半導體工藝材料
⑥ 大數據與車間排程
⑦ NP難問題與遺傳GA算法
⑧ 改變原有認知:預測的價值?
⑨ 無約束計劃與現實存在的多種變量
⑩ 案例討論:APS系統與數據應用
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
其他應用簡介(物流路線優(you)化(hua)與工藝優(you)化(hua)等)
大數據集成培訓
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已(yi)開課時間Have start time
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