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數據中臺課程

課程背景：
未來已來，工業4.0、工業5.0如期而至，大家熟知工業互聯網ABC（AI人工智能、Bi
gdata大數據、Cloud云），智能化工廠、燈塔工廠建設如火如荼，世界制造大國強國，均
有提出國家制造發展戰略：德國于2011年提出：工業4.0；美國2012年發布：先進制造業
國家戰略計劃；中國2015年推出：中國制造2025。德國工業4.0、美國先進制造、中國制
造2025，核心都是智能制造。
智能制造的核心是人工智能、基礎是數字化，人工智能的實現是底層邏輯是統計學，
統計學的基礎是大數據。科學、真實、有效的生產經營數據，對智能制造的實現至關重
要；同樣，數據不科學、數據失真、數據缺失等基礎有問題的企業，要實施智能制造，
必需要先進行流程梳理、工藝優化、完善產品生產、工藝及交付等方面的數據庫建立，
推進精益變革改善，在實施數字化、智能化。
數字化+智能化=數智化，數字會說話，實現智能化。智能制造是制造業發展趨勢，沒
有成功的企業，只有時代的企業，時勢造英雄，時代成就企業。企業應審時度勢，積極
擁抱時代，學習及實施數智化，做百年常青企業。
智能制造構建，需要結合企業現狀痛點問題及現實工作場景，依據智能制造實現有七
大路勁：標準化、精益化、模塊化、自動化、信息化、數字化、智能化，智能制造七大
路勁實施：即有遞進關系、也有并行關系。智能化工廠建設，我們梳理出十大步、86小
步，智能化工廠的實現，不是一蹴而就的，更不能理解為買些自動化設備、上線一些IT
信息化系統就能實施智能化了。智能制造：標準化作業是基層，精益化是前提。沒有精
益化，就沒有數字化；沒有數字化，就沒有智能化！
本課程，結合企業現狀痛點問題及發展需求，深入探討數據中臺和企業數據化轉型的
發展路徑；規劃企業數字化轉型藍圖，認清產品生產基層數據庫底層邏輯，幫助企業認
知數智化制造技術，引導企業務實有序有效的推進智能制造，提升企業現代先進制造實
力，做時代發展企業。
智能制造是有科學理論方法的，智能制造是能有效落地實施的。

課程收益：
提升：企業對數據中臺和數字化轉型的理解
幫助：企業建立切實可行的智能工廠和數字化轉型戰略規劃
讀懂：理解智能工廠的規劃和構建策略
體驗：工業互聯網與數字化智能制造典型場景
掌握：一套行之有效的企業數字化轉型/智能工廠的構建與落地實施的方法

課程方式： 
講師講授+理論解析+案例解讀+小組研討+實操演練
問題導向啟發+釋疑解惑教練+行動學習研討+落地工具咨詢

課程對象：
公司高管、管理人員、政府機關人員，以及對工業4.0/智能制造/數字化轉型感興趣的人員。

定制化課程開發說明：
本課程可以根據每個企業所在的行業、企業的不同而對課程內容做定制化開發和調整
，突出以客戶需求、解決問題為導向。

課程大綱
1. 數據中臺概述
1. 從數據管理平臺到數據中臺
2. 數據中臺基本架構邏輯
3. 基于數據中臺的數據流技術體系
4. 數據中臺的核心五要素
5. 數據中臺的建設與實施
6. 運營數據中臺的問題與誤區
案例解讀：國酒茅臺數據中臺
2. 工業大數據平臺與數據挖掘
1. 通用大數據平臺架構
2. 行業大數據平臺
3. 向數據要效益
3. 數字化賦能論
1. 企業戰略轉型與數字化賦能
2. 企業數字化賦能問題
3. 企業數字化轉型賦能問題
4. 平臺化戰略轉型的幾個關鍵問題
案例解讀： 騰訊VS阿里 數字化轉型
4. 企業數字化轉型的戰略選擇
1. 什么是產業數字化、數字產業化
2. 企業數字化轉型與企業數字化的定位
3. 企業數字化轉型的前提條件
4. 企業數字化轉型規劃
5. 企業數字化轉型的路徑與方法
案例解讀： 騰訊VS阿里 中臺戰略
5. 基于大數據價值實現的方法論
1. 大數據頂層設計邏輯與方法
2. 基于大數據的商業/產業模式規劃
3. 大數據應用場景規劃與設計
4. 大數據業務規劃與管理
5. 大數據技術架構體系
6. 大數據運營模式
小組研討：（LGP）以某制造企業為原型，逐步分解工業大數據在企業全流程環節的應用
價值與要點。

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