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工業大數據推進卓越經營

【課程編號】:MKT036207

【課程名稱】:

工業大數據推進卓越經營

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:戰略管理培訓

【時間安排】:2026年06月26日 到 2026年06月27日3800元/人

2025年06月06日 到 2025年06月07日3800元/人

2024年06月21日 到 2024年06月22日3800元/人

【授課城市】:北京

【課程說明】:如有需求,我們可以提供工業大數據推進卓越經營相關內訓

【課程關鍵字】:北京公司經營管理培訓,北京工業大數據培訓

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課程介紹

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

如何讓沉淀已久的企業數據真正發揮價值?

如何利用大數據思維革新增長停滯的商業模式?

如何拓展新時代的企業戰略?

針對以上問題,我們特邀原GE總部持續改善黑帶經理周容海老師,與我們一同分享《工業大數據推進卓越經營》課程。本課程從大數據入手,圍繞企業經營、業務數據、大數據分析統計等方面,幫助企業在經營管理的過程中,根據自身企業的特性,利用大數據提升產品的銷售、持續改進以及質量控制,從多案例研討中幫助學員分析大數據,發揮工業大數據的效能,改善質量,獲得市場較高的占有率!

課程收獲

1、系統了解互聯網與移動互聯網革命下大數據科學與應用的產生和發展;

2、了解互聯網大數據與工業大數據商業應用的價值表現與不同側重;

3、了解工業大數據對傳統工業企業在轉型工業4.0以及互聯網+中的核心作用;

4、學習大數據在質量保證、持續改進以及質量過程控制,提高設備效率等方面的應用。

課程對象

針對希望能夠提升企業整體數據應用能力的制造行業中高層管理人員。

課程大綱

上篇:工業大數據:原理、價值與戰略部署

一、大數據的由來

1、誰創造了大數據?

2、神奇案例之一:利用大數據預測感冒的爆發與流行

3、神奇案例之二:谷歌翻譯系統

4、神奇案例之三:大數據提升線上化妝品銷售

5、從互聯網大數據邁向工業大數據

二、大數據如何創造價值之一:從數據中挖掘智慧

1、數據創造價值的傳統方法:數據分析

2、數據創造價值的新方法:機器學習

3、什么是機器學習

4、機器學習的原理

5、同時代的關聯術語:機器學習、數據挖掘、預測分析、人工智能

(1)機器學習在設備維保中的運用:監控、預測與優化)

(2)售后質量的大數據分析

6、人類認知系統與掌控系統的新時代

三、大數據創造價值之二:體系與過程感知力的新境界

1、構建工業大數據的基礎:傳感的IOT物聯網

2、工業大數據與工業4.0

3、全價值鏈的可視化感知

4、提升經營管理的感知力

(1)提升售后質量感知力

四、企業戰略:大數據推進卓越經營

1、企業經營的數據化

2、數據化是工業4.0的核心與基石

3、識別大數據價值點

4、用大數據建立/增強核心競爭力

5、工業企業的大數據規劃

(1)研討:企業大數據規劃

6、大數據時代的組織架構

下篇:工業大數據:技術,實戰與能力構建

五、業務數據化

1、業務的需求:我想解決什么問題?這個問題需要什么樣的數據?

2、業務的數據化表達

3、數據的采集:

4、頻率、顆粒度、維度與時序

(1)研討:數據化實例

六、數據化的電子化實現

1、數據采集:傳感與記錄

2、數據的傳輸:有線以及無線方案

3、數據存儲:數據庫的選擇

(1)規劃研討

七、分析與展示

1、用分析理解業務的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、分別以維保數據與售后質量數據為例,展示分析成果并討論

八、分析與展示的工具與平臺

1、大數據時代的分析工具與平臺概述

(1)傳統分析軟件:小型,大型

(2)大數據時代:開源分析工具,Hadoop與spark

2、工具/平臺的選擇:數據量,實時要求,可擴展性

九、數據洞察:從數據中挖掘智慧

1、機器學習(數據挖掘)的工作流程

2、有監督學習,無監督學習,強化學習

3、算法介紹:

(1)回歸

(2)決策樹與規則

(3)聚類分析

(4)基于核方法

(5)貝葉斯方法

(6)人工神經網絡

(7)深度學習

4、案例:

(1)設備預見性分析

(2)質量異常狀態的自主識別與調整

5、研討:已有數據的挖掘分析方法探討

十、構建大數據經營能力

1、用離線模型推進業務改善

2、在線模型推進實時控制

3、自主學習實現智慧經營

周老師

原GE總部持續改善黑帶經理 周容海

實戰經驗

六西格瑪的黑帶大師,擁有16年以上的業務持續改善工作經驗,擔任GE持續改善經理、瑪珂林咨詢首席顧問等職務,為多個中國區的跨國型企業領導和管理大型戰略項目。期間,曾從通用電氣獲得六西格瑪的實踐經驗,從德爾福汽車獲得精益實踐的經驗,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”方面為國內外知名企業提供咨詢服務,積累了豐富的企業咨詢經驗。曾領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備公司推行精益實施項目,實現商業收益280萬美金;領導生產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。

專業背景

他長期專注于質量持續改善領域,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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在線報名:工業大數據推進卓越經營(北京)

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