《制造业大数据综合应用和发展解析》







讲授专家：李勇

培训对象：1、企业希望了解大数据时代新经济体、大数据基础概念和商业架构以及商业
应用和落地的人士。

课程时间：2天 (12小时）

课程背景：
➢
通过本次培训中实际案例的分享，帮助企业认识到大数据时代的发展趋向，新的经
济形态的发展形式，把握住大数据时代的发展机遇；使企业掌握在大数据时代，如
何进行企业发展和管理创新的方式、方法，把大数据作为工具，促进企业的发展。




本课程亮点：
➢
未来时代是DT的时代、是万物互联的时代，是竞争是机遇和挑战并存的时代，在新
经济下，如何能让我们的平台脱颖而出，根据产业机会，如何做好产品创新和平台
创新，本课程将详细介绍以上部分，理论结合实际案例，课程落地性极强。

课程收益：
培训完结后，学员能够：
← 了解大数据和云计算时代给企业带来的机遇
← 了解大数据和云计算时代新经济体的模型和服务及盈利模式；
← 了解大数据应用经验和技术架构；
← 了解DT时代新零售、新技术、新能源、新制造及新金融之间的关系；
← 了解DT时代客户画像的建立方法以及产品设计的优化策略
← 了解DT时代数据营销的基本方式
← 了解DT时代数据分析的逻辑思路和具体的办法
← 了解DT时代产品定位和市场营销定价策略


课程大纲：
|单元 |大纲 |内容 |时间 |
|单元一 |企业为什么 |什么是大数据 | |
| |要重视大数 |互联网时代带来的大数据的革命 | |
| |据 |大数据的思考 | |
| | |大数据、云计算、人工智能及物联网之间的逻 | |
| | |辑关系 | |
| | | |0.5天 |
|单元二 |制造行业面 |如何通过云计算和大数据让自身产业的物流仓 | |
| |对产业互联 |储效率最大化提升 | |
| |和数据时代 |智能仓储是物联网时代的趋势 | |
| |的企业效率 |智能仓储和智慧物流对于我们有哪些帮助 | |
| |提升 |云计算和大数据是如何改变产业金融的 | |
| | |传统企业应该如何面对新金融 | |
| | |传统企业在新金融中的机会点 | |
| | |产业互联网金融和数据金融的区别是什么 | |
|单元三 |大数据时代 |DT时代产品定位核心功能 | |
| |产品设计和 |UED设计师应该具备的三种心态及知识图谱 | |
| |用户画像及 |理解什么是数据时代下的设计体验及产品交互 | |
| |大数据营销 |产品管理体验管理与创新 | |
| | |什么是数据设计，如何做好数据链条设计 | |
| | |数据时代用户画像概述 | |
| | |数据时代企业营销概述 | |
| | |案例：阿里内部产品设计，滴滴打车全体验设 | |
| | |计。 | |
|单元四 |传统制造业 |数据化与智能制造 |0.5天 |
| |如何通过数 |人工智能特征分析 | |
| |据化向智慧 |工业机器人与智能制造 | |
| |制造转型 | 物联网与智能制造中的应用 | |
| | |大数据与智能制造中的应用 | |
| | |制造业向智慧服务业的转型 | |
| | |雷军如何用“互联网+”制造业？ | |
| | |【小组讨论】小米模式可以复制吗？ | |
| | |【案例分析】海尔的互联网工厂与智能制造创 | |
| | |新实务分析 | |
| | |【群策群力】智能制造如何在我们公司落地生 | |
| | |根？ | |
|单元五 |数据化将对 |良品优化 | |
| |制造业带来 |工业AI质检 | |
| |的影响 |能耗优化 | |
| | |预测性维护 | |
| | |销售预测 | |
| | |远程运维 | |
| | |智能排产 | |
| | |精益管理 | |
|单元八 |制造业如何 |数据分析是神马?数据分析基本过程？ |0.5天 |
| |做好数据分 |数据分析面临的常见问题 | |
| |析 |不知道分析什么（分析目的不明确） | |
| | |不知道怎样分析（缺少分析方法） | |
| | |不知道收集什么样的数据（业务理解不足） | |
| | |不知道下一步怎么做（不了解分析过程） | |
| | |看不懂数据表达的意思（数据解读能力差） | |
| | |担心分析不够全面（分析思路不系统） | |
| | |认识数据分析 | |
| | |什么是数据分析 | |
| | |数据分析的三大作用 | |
| | |数据分析的三大类别 | |
| | |数据分析需要什么样的能力 | |
| | |懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现 | |
| | |4、大数据应用的四层结构 | |
| | |数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务 | |
| | |应用层 | |
| | |5、数据分析与挖掘在企业中的应用 | |
|单元九 |制造业数据 |数据分析的六步曲 |0.5天 |
| |分析基本过 |步骤1：明确目的--理清思路 | |
| |程 |先有数据还是先有问题？ | |
| | |确定分析目的 | |
| | |确定分析思路 | |
| | |步骤2：数据收集—理清思路 | |
| | |明确收集数据范围 | |
| | |确定收集来源 | |
| | |确定收集方法 | |
| | |步骤3：数据预处理—寻找答案 | |
| | |数据清洗、转化、提取、计算 | |
| | |数据质量评估 | |
| | |步骤4：数据分析--寻找答案 | |
| | |分析方法选择 | |
| | |构建合适的分析模型 | |
| | |分析工具选择 | |
| | |步骤5：数据展示--观点表达 | |
| | |选择合适的可视化工具 | |
| | |选择恰当的图表 | |
| | |步骤6：报表撰写--观点表达 | |
| | |选择报告种类 | |
| | |完整的报告结构 | |
| | |数据分析的三大误区 | |

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《大数据综合应用和发展解析》

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