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大数据驱动的智能工厂运行管理培训课程

 

课程介绍:随着大数据技术的成熟和规模化应用,大数据驱动的智能工厂成为制造业重要发展方向,为了提高教师学生、科研人员以及相关从业者对智能工厂技术的理解和掌握,促进大数据技术的工业化应用,特邀请上海交通大学大数据领域专家及相关企业资深从业人员举办大数据驱动的智能工厂运行管理培训班。通过本课程的学习,学员能初步掌握大数据的重要概念及常用算法(决策树、关联规则、聚类、神经网络、支持向量机、CNNRNNGAN等);初步掌握智能工厂管理体系的基本架构,主要场景、业务需求、技术开发等技能。

课程特色:本课程全程干货+实战,强调从零开始,注重体系化和应用性,以实际应用场景为核心,穿插讲解理论知识,通过理论与技术相结合的培训,并通过多门类的实战项目,切实解决实际应用中的疑难问题。

主讲老师:拥有丰富的大数据分析算法、深度学习、机器学习、以及智能工厂信息化、智能化等领域的教学与研究工作经验,企业资深从业与管理人员。

 

第一天:背景基础篇

课程一:智能制造

1. 智能制造发展历程

2. 智能制造基本概念

3. 智能工厂构成体系

4. 智能工厂管理需求

课程二:工业大数据

1. 大数据发展概述

2. 工业大数据来源

3. 智能工厂数据特点

4. 智能工厂大数据应用场景

第二天:关键技术篇

课程一:大数据驱动的智能工厂管理体系

1. 智能工厂性能指标

2. 智能工厂运行管理常用模式

3. 大数据驱动的智能管控模式

4. 智能工厂管控新模式关键方法

课程二:智能工厂大数据处理方法

1. 大数据清洗方法

2. 大数据抽取方法

3. 大数据分类方法

4. 时序特征提取方法

5. 大数据融合处理平台

第三天:典型应用篇

课程一:智能工厂产品工期优化方法

1. 产品工期优化问题

2. 产品工期关键因素识别方法

3. 产品工期智能预测方法

4. 产品工期智能调控方法

5. 应用案例

课程二:智能工厂产品质量控制方法

1. 产品质量控制问题

2. 产品质量关键影响因素分析方法

3. 产品质量智能预测模型

4. 产品质量智能调控方法

5. 应用案例

课程三:智能工厂设备智能运维方法

1. 设备智能运维问题

2. 设备运行状态关键特征提取方法

3. 设备运行状态智能预测方法

4. 预防性维护与智能规划方法

5. 应用案例

课程四:企业实践(航天八院、商飞或某纺织企业)(待邀)