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課程介紹

人口紅利的時代已經(jīng)過去，制造業(yè)增長滯緩。加之工業(yè)4.0智能制造的興起，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析成為未來制造智能化的重要方向。加強大數(shù)據(jù)方法論的研究和使用，能幫助企業(yè)從多方面提升管理及產(chǎn)品能力。目前，大多管理者對于工業(yè)大數(shù)據(jù)的利用仍存在以下困惑——

如何讓沉淀已久的企業(yè)數(shù)據(jù)真正發(fā)揮價值？

如何利用大數(shù)據(jù)思維革新增長停滯的商業(yè)模式？

如何拓展新時代的企業(yè)戰(zhàn)略？

針對以上問題，我們特邀原GE總部持續(xù)改善黑帶經(jīng)理周容海老師，與我們一同分享《工業(yè)大數(shù)據(jù)推進卓越經(jīng)營》課程。本課程從大數(shù)據(jù)入手，圍繞企業(yè)經(jīng)營、業(yè)務數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計等方面，幫助企業(yè)在經(jīng)營管理的過程中，根據(jù)自身企業(yè)的特性，利用大數(shù)據(jù)提升產(chǎn)品的銷售、持續(xù)改進以及質(zhì)量控制，從多案例研討中幫助學員分析大數(shù)據(jù)，發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)的效能，改善質(zhì)量，獲得市場較高的占有率！

課程收獲

1、系統(tǒng)了解互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)革命下大數(shù)據(jù)科學與應用的產(chǎn)生和發(fā)展；

2、了解互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與工業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)應用的價值表現(xiàn)與不同側(cè)重；

3、了解工業(yè)大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)在轉(zhuǎn)型工業(yè)4.0以及互聯(lián)網(wǎng)+中的核心作用；

4、學習大數(shù)據(jù)在質(zhì)量保證、持續(xù)改進以及質(zhì)量過程控制，提高設(shè)備效率等方面的應用。

課程對象

針對希望能夠提升企業(yè)整體數(shù)據(jù)應用能力的制造行業(yè)中高層管理人員。

課程大綱

上篇：工業(yè)大數(shù)據(jù)：原理、價值與戰(zhàn)略部署

一、大數(shù)據(jù)的由來

1、誰創(chuàng)造了大數(shù)據(jù)？

2、神奇案例之一：利用大數(shù)據(jù)預測感冒的爆發(fā)與流行

3、神奇案例之二：谷歌翻譯系統(tǒng)

4、神奇案例之三：大數(shù)據(jù)提升線上化妝品銷售

5、從互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)邁向工業(yè)大數(shù)據(jù)

二、大數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價值之一：從數(shù)據(jù)中挖掘智慧

1、數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值的傳統(tǒng)方法：數(shù)據(jù)分析

2、數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值的新方法：機器學習

3、什么是機器學習

4、機器學習的原理

5、同時代的關(guān)聯(lián)術(shù)語：機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、預測分析、人工智能

（1）機器學習在設(shè)備維保中的運用：監(jiān)控、預測與優(yōu)化）

（2）售后質(zhì)量的大數(shù)據(jù)分析

6、人類認知系統(tǒng)與掌控系統(tǒng)的新時代

三、大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值之二：體系與過程感知力的新境界

1、構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)：傳感的IOT物聯(lián)網(wǎng)

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)與工業(yè)4.0

3、全價值鏈的可視化感知

4、提升經(jīng)營管理的感知力

（1）提升售后質(zhì)量感知力

四、企業(yè)戰(zhàn)略：大數(shù)據(jù)推進卓越經(jīng)營

1、企業(yè)經(jīng)營的數(shù)據(jù)化

2、數(shù)據(jù)化是工業(yè)4.0的核心與基石

3、識別大數(shù)據(jù)價值點

4、用大數(shù)據(jù)建立/增強核心競爭力

5、工業(yè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)規(guī)劃

（1）研討：企業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)劃

6、大數(shù)據(jù)時代的組織架構(gòu)

下篇：工業(yè)大數(shù)據(jù)：技術(shù)，實戰(zhàn)與能力構(gòu)建

五、業(yè)務數(shù)據(jù)化

1、業(yè)務的需求：我想解決什么問題？這個問題需要什么樣的數(shù)據(jù)？

2、業(yè)務的數(shù)據(jù)化表達

3、數(shù)據(jù)的采集：

4、頻率、顆粒度、維度與時序

（1）研討：數(shù)據(jù)化實例

六、數(shù)據(jù)化的電子化實現(xiàn)

1、數(shù)據(jù)采集：傳感與記錄

2、數(shù)據(jù)的傳輸：有線以及無線方案

3、數(shù)據(jù)存儲：數(shù)據(jù)庫的選擇

（1）規(guī)劃研討

七、分析與展示

1、用分析理解業(yè)務的WHY & HOW

（1）描述性分析

（2）趨勢性分析

（3）對比分析

（4）識別異常

2、分別以維保數(shù)據(jù)與售后質(zhì)量數(shù)據(jù)為例，展示分析成果并討論

八、分析與展示的工具與平臺

1、大數(shù)據(jù)時代的分析工具與平臺概述

（1）傳統(tǒng)分析軟件：小型，大型

（2）大數(shù)據(jù)時代：開源分析工具，Hadoop與spark

2、工具/平臺的選擇：數(shù)據(jù)量，實時要求，可擴展性

九、數(shù)據(jù)洞察：從數(shù)據(jù)中挖掘智慧

1、機器學習（數(shù)據(jù)挖掘）的工作流程

2、有監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，強化學習

3、算法介紹：

（1）回歸

（2）決策樹與規(guī)則

（3）聚類分析

（4）基于核方法

（5）貝葉斯方法

（6）人工神經(jīng)網(wǎng)絡

（7）深度學習

4、案例：

（1）設(shè)備預見性分析

（2）質(zhì)量異常狀態(tài)的自主識別與調(diào)整

5、研討：已有數(shù)據(jù)的挖掘分析方法探討

十、構(gòu)建大數(shù)據(jù)經(jīng)營能力

1、用離線模型推進業(yè)務改善

2、在線模型推進實時控制

3、自主學習實現(xiàn)智慧經(jīng)營

周老師

原GE總部持續(xù)改善黑帶經(jīng)理 周容海

實戰(zhàn)經(jīng)驗

六西格瑪?shù)暮趲Т髱煟瑩碛?6年以上的業(yè)務持續(xù)改善工作經(jīng)驗，擔任GE持續(xù)改善經(jīng)理、瑪珂林咨詢首席顧問等職務，為多個中國區(qū)的跨國型企業(yè)領(lǐng)導和管理大型戰(zhàn)略項目。期間，曾從通用電氣獲得六西格瑪?shù)膶嵺`經(jīng)驗，從德爾福汽車獲得精益實踐的經(jīng)驗，是通過認證的精益六西格瑪大師和資深流程管理顧問。

從2000年起，就“精益六西格瑪整體實施”方面為國內(nèi)外知名企業(yè)提供咨詢服務，積累了豐富的企業(yè)咨詢經(jīng)驗。曾領(lǐng)導鞍鋼的六西格瑪咨詢項目及世界筆記本電腦廠商的六西格瑪項目，成本收益達到500萬美金以上；幫助一家全球領(lǐng)先的水泥制造商實施的卓越運營項目，一期收益達到1800萬人民幣；幫助中澳合資汽車公司和一家歐洲清潔設(shè)備公司推行精益實施項目，實現(xiàn)商業(yè)收益280萬美金；領(lǐng)導生產(chǎn)計劃與物料精簡咨詢項目，給一家大型美資柴油引擎公司帶來150萬美金的收益。

專業(yè)背景

他長期專注于質(zhì)量持續(xù)改善領(lǐng)域，是GE黑帶大師、IBM黑帶大師、George Group精益大師。

服務客戶

GE、IBM、德爾福汽車、聯(lián)想集團、東方航空、招商銀行、禮來制藥、諾華制藥、飛利浦、中興通訊總部、殼牌石油、博世電子、杜邦化學、庫柏電氣、HBFuller、仁寶科技、安森美半導體、威士柏涂料、英格索蘭、格蘭仕、科龍、太平人壽……

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