工業互聯網和智能制造
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課程大綱
智能制造整個業務鏈、全生命周期的數據的無縫鏈接
集成優化的數字化制造:數字化設計、數字化工藝、數字化制造、數字化服務、數字化供應鏈。
實時優化的價值鏈,開放式企業平臺,生態化生存
互聯制造——物聯網在工業中的應用場景
物聯網——喚醒萬物
從互聯制造走到智能制造
機器和機器的互聯,流程的自適應,自優化制造系統
物料和機器的互聯——分布式控制,自適應制造
工具工裝和設備物料的互聯
人和設備的互聯——快速優化,快速維護和高可用性
數字化技術為企業賦能——制造業企業在數字化時代的“七十二變”
精準的數字化感知,深刻客戶“痛點”洞察
平臺化、模塊化、參數化的個性化定制產品和服務
基于MBD的研發、工藝、制造、采購、服務一體化的數據驅動業務流程
實時互聯、遠程運維、預測性維護、精準服務,垂直滲透,高粘性客戶。
數字雙生,虛實同步,無限試錯,以虛優實泛在互聯、數據驅動、知識快速富集并模型化軟件化復用化、快速迭代進化、創新無限。
數字化技術賦能驅動制造業業務模式創新
大規模個性化定制
體驗良好,精準用戶需求表達
強大的數字化設計體系和產品配置體系
模塊化參數化超柔的自適應制造體系
高效協同的供應鏈
產業鏈高效協同——生態體系構建
格局決定結局,認知決定高度
以*的模式為客戶創造價值的方式出發,跨界整合資源
共創、共榮、共生的合作生態
升維思考、降維打擊。
結果經濟實戰化——制造業服務化轉型
云技術和應用
云存儲和云計算
ISSA, PAAS, SAAS
云制造概念和應用
微服務和云化服務
云化生態大數據重塑制造業大數據的概念。
大數據技術——數據采集,聯網,存儲,數據清洗,白機理,算法,黑機理、預測和決策。
營銷大數據——大數據-消費者畫像,需求識別,精準推薦
供應鏈大數據——需求預測,物流優化,網絡優化。
質量大數據——人機料法環的失效因素精準定位,預測維護,快速提升。
制造大數據——人機料法環的高效精準配合,輸出卓越的競爭力
研發大數據——對需求精準理解,精準選材料,優化技術,優化供應商,優化技術標準,優化人員任務配置。
人工智能
人工智能的概念和發展歷程
人工智能的分類
人工智能的技術生態
人工智能的對世界的影響
人工智能的生態和文化
人工智能的應用場景
人工智能的產業規劃
區塊鏈
區塊鏈技術發展史
區塊鏈技術原理和運作方式
區塊鏈企業級應用場景
區塊鏈產業級應用場景
區塊鏈生態應用場景
《工業互聯網白皮書2017》本質就是描述了數字化時代制造業的生態系統——云化思維中小企業數字化的困境和出路——工業互聯網
日益復雜和集成的數字化技術驅動的數字化藍圖需要海量的玩家來繪制
資源富集、多方參與、高精尖的云端服務和應用、低成本無限復用是出路
工業互聯網平臺的構架解讀
現在世界上最好的幾個工業互聯網平臺實踐分享
日星月異的工業互聯網技術解讀
工業互聯網的技術標準和趨勢解讀
參與工業互聯網的大潮七大姿勢
制造業數字化轉型的路線圖
集中精力搞特區
打造卓越的數字化領導力
創造數字化愿景、數字化文化和數字化組織
用數字化技術記錄和描述客戶,創建體驗場景,發掘客戶的痛點
創造解決痛點產品和服務
用MBD理念構建數字流一體化的設計、工藝、制造、采購和服務數據基準
以工業互聯網的姿態構建生態
按價值量和基礎條件評估,制定分批分步轉型路徑
快速原型、快速迭代、一日一新、交付價值
敏捷轉型——天下武功唯快不破新型制造業轉型成功案例分享
紅領服飾
尚品宅配博世洪堡閥門工廠
博世汽車配件廠
崔克自行車
哈雷戴維森摩托
寶馬工廠
荷蘭菲仕蘭乳業公司
西門子安貝格智能工廠
海爾cosmo工業互聯網平臺
GE 工業互聯網平臺
ABB瑞士智能工廠
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