● 掌握(wo)智(zhi)能(neng)制造(zao)基本邏(luo)輯、框架和核心技術體系；

● 熟悉各國對智能制造領域的戰略與發展趨勢；

● 掌握工(gong)業大數(shu)據與智(zhi)能(neng)制造其(qi)他模塊(kuai)的關系；

● 掌(zhang)握(wo)工業大(da)數據的(de)治理(li)與管理(li)的(de)方法與策略(lve)；

● 熟悉(xi)工(gong)業互聯(lian)網、智慧(hui)工(gong)廠(chang)體系；

● 熟悉工業大數(shu)據的(de)技術體系與各類數(shu)據平臺邏輯；

● 熟悉制造業企業數據(ju)化轉型(xing)的核(he)心方向與邏輯；

● 掌握(wo)基于大數據在業務領域的創新變革之(zhi)法；

● 深入(ru)熟悉(xi)掌握工業大數據在(zai)智(zhi)能制造各相關(guan)領域創(chuang)新場景。

導(dao)入：中美貿易戰

案例：中興事件始末、華為有所為

研討(tao)：(GP-分組對抗記分點)分組列出你(ni)所(suo)知道的與(yu)美(mei)國對話(hua)制裁的關鍵組織與(yu)事件，并分組三句話(hua)評(ping)述，老師點評(ping)記(ji)分。

備注：GP-為(wei)短時(shi)時(shi)間討論，一般(ban)不(bu)超過5分鐘，LGP為長時間(jian)討論，一(yi)般在5-20分(fen)鐘；GP活(huo)動將(jiang)根據現(xian)場情況發(fa)起或不(bu)發(fa)起，非固定活(huo)動。下同。

第(di)一講：從工業(ye)革(ge)命到智能制造(zao)

一、工(gong)業革命(ming)的演(yan)變與發展趨勢

1. 四(si)次工業革(ge)命的演(yan)變

2. 世(shi)界各國對推動本國第四次工業(ye)革命的(de)技術路(lu)線與(yu)戰略

3. 中(zhong)國制造業現狀與發(fa)展(zhan)趨(qu)勢

4. 中國制(zhi)造2025

5. 我國智能制造的(de)發(fa)展(zhan)規劃

案例分(fen)析(xi)：“從制(zhi)造大國到制(zhi)造強國之路(lu)”

二(er)、制造業智能化轉型的趨(qu)勢(shi)

1. 萬物互聯

2. 數據驅動

3. 軟件定義

4. 平(ping)臺(tai)支撐(cheng)

5. 組織重(zhong)構

案例分析：全球著名(ming)制造企(qi)業的轉型之(zhi)路

三(san)、智能制(zhi)造(zao)核心技術體系

1. CPS

2. 工(gong)業互聯網

3. 工業大數據

4. 智(zhi)能裝備(bei)、智(zhi)能生產(chan)線到智(zhi)慧工廠(chang)

5. 工業機器(qi)人

研(yan)討：（GP）請(qing)各組舉例你(ni)所(suo)在企業又已經上馬的(de)數字化或智能化項目、設(she)施

第二講：工(gong)業互(hu)聯(lian)網與工(gong)業互(hu)聯(lian)網平臺

一(yi)、工(gong)業互(hu)聯(lian)網

1. 互(hu)聯網、產(chan)業(ye)互(hu)聯網、工業(ye)互(hu)聯網的聯系與區別(bie)

2. 制(zhi)造業與互(hu)聯網融合的(de)基本邏(luo)輯

3. 我(wo)國工(gong)業互聯網相關戰略部(bu)署與(yu)政策

4. “新(xin)四基”與(yu)兩化融合

案例分析：工(gong)業互聯(lian)網賦能“中國制造”轉型升級(ji)

二(er)、工業(ye)互聯網平臺

1. 工(gong)業互聯(lian)網平(ping)臺的產業生(sheng)態

2. 工(gong)(gong)業(ye)互聯(lian)網平臺技術架構與工(gong)(gong)業(ye)大數據

3. 工(gong)業APP與生(sheng)態

4. 工業(ye)互聯網平臺的商業(ye)模式創新

案例分析：基于工(gong)業互聯網平臺的六種商業模式(shi)

5. 工業互聯網平臺(tai)與平臺(tai)經濟在企(qi)業數字化轉型(xing)中(zhong)的啟(qi)示

第三講：從大數(shu)據到工業(ye)大數(shu)據

一、從互聯網到大數據(ju)時代的演變過(guo)程

1. 從互(hu)聯(lian)網(wang)、Web2.0、移動互聯網看人類在線化過程(cheng)

2. 人(ren)類在線(xian)化過程與行(xing)為數據的關系(xi)

案例分析(xi)：以(yi)商(shang)業購物場景為例，分析人類活動(dong)的在線(xian)變化及其產生的行為數據

小組(zu)研討：(GP)分組(zu)設計其他場景(jing),延伸到物(wu)聯傳感網

3. 大數據的來源與全(quan)球數增(zeng)長情況分(fen)析

4. 數據計量單位的(de)換算

5. 5G的戰略地位與價值

6. 大數據的兩個重要(yao)特征

二、國際與國內對大數據的(de)認識(shi)與現狀

1. 全球對大數據的認知與共(gong)識

2. 中國：大數(shu)據上升到國家戰略(lve)

3. 數(shu)據資(zi)產化的6種主要業務模式

小組(zu)研討(tao)：(GP)找出我們(men)生活中常見的大數據業務

三、大數據的科學本質

1. 大數據的(de)三種定義(yi)與含(han)義(yi)辨(bian)析

2. 大(da)數(shu)據的(de)4V特征

3. 大數(shu)據VS小數據

小(xiao)組研討：(GP)大(da)(da)數(shu)據中的大(da)(da)與小的哲學邏(luo)輯，分組答題(ti)，老師點評

四(si)、工(gong)業大數據相關概(gai)念

1. 工業大數(shu)據的界定(ding)

2. 工業(ye)大數據(ju)基本特征

3. 工業大數據與大數據技術

案例分析：商務大數據(ju)(ju)與工業大數據(ju)(ju)的(de)差(cha)異

4. 工業大數(shu)據應(ying)用領域

案例分析：工業大數據在工業設計、產(chan)品設計、產(chan)品需(xu)求分析預測(ce)、供應(ying)鏈優化等領域(yu)的應(ying)用

5. 我國工業大(da)數據現狀與發展(zhan)趨勢

6. 工(gong)業大(da)數據(ju)標準體系

案例分析：解讀“工業大(da)數據(ju)標準白(bai)皮書(shu)”

五(wu)、工(gong)業大數(shu)據基本數(shu)據交(jiao)換(huan)與服務

1. 數據(ju)交換與服務技術演(yan)進(jin)

2. 工業企業數據交換與(yu)服(fu)務標準

第四講：工(gong)業企(qi)業大數據治(zhi)理

一(yi)、數(shu)據(ju)治(zhi)理(li)相關概念(nian)與分類

1. 數(shu)據治理(li)

2. 數據(ju)的分類

3. 數據治理的頂層架構

4. 數據治(zhi)理的核心內部

二、數據(ju)治理的標準(zhun)與(yu)框架

1. 數據治理國際標準(zhun)

2. 中國數據治(zhi)理(li)標準與模型

案例分(fen)析：數據治理體系比較研(yan)究

三、數(shu)據(ju)治(zhi)理(li)的挑戰與(yu)趨勢

1. 工(gong)業(ye)企業(ye)數(shu)據治理(li)面臨的挑戰(zhan)

2. 數據治理體系的演變與(yu)發展

3. 數據(ju)穩私與(yu)保護(hu)

案例分析：解讀《數據安全法》

4. 區塊鏈技術與數據共(gong)享

5. 數(shu)據文化與倫理(li)道德(de)

案例(li)分析：企(qi)業不重視(shi)數據(ju)治理埋下(xia)的“禍根”

第五講：數(shu)據(ju)資產化過(guo)程：數(shu)據(ju)戰略到數(shu)據(ju)管理

一(yi)、數據戰略(lve)

1. 數據戰(zhan)略(lve)(lve)的內涵：企(qi)業戰(zhan)略(lve)(lve)的新成員

2. 如何做數據戰略(lve)規劃

3. 數(shu)據(ju)戰略的實施

案例分析：讓你擁有的數據成為你的資產，并通過數據資產增(zeng)值實現(xian)企業轉(zhuan)型

二、主數據管理(li)

1. 主數據(ju)與主數據(ju)管理(li)的內涵(han)

2. 企(qi)業常見的主數(shu)據分類

3. 主數(shu)據(ju)應用管理

4. 主(zhu)數(shu)據(ju)的(de)全生命(ming)周期(qi)管理

三、元數據管理

1. 元(yuan)數據定義

2. 元數據分類

3. 元數據的核心(xin)能力與價值

四、時序(xu)數(shu)據管(guan)理(li)

1. 時序數據的內涵(han)

2. 時序數據的特點

3. 時序(xu)數據(ju)的應(ying)用(yong)

五、數據質量與安全

1. 數據質量

2. 數據(ju)質量管理流(liu)程與質量評估

3. 數據安全體系與框架

4. 數據安(an)全(quan)風(feng)險與評估

5. 數據安(an)全(quan)管理與審計

六(liu)、數(shu)據指標管理(li)(li)與(yu)數(shu)據管理(li)(li)成熟(shu)度(du)評估

1. 數(shu)據指標

2. 數據(ju)質(zhi)量管(guan)理

研討：討論以(yi)資(zi)產增值為核(he)心(xin)的數(shu)據經營邏(luo)輯

第六講(jiang)：從(cong)數據中臺到企業數字化轉型(xing)

一、數(shu)據中(zhong)臺(tai)概述

1. 從(cong)數據管理平臺到(dao)數據中臺

2. 數據中臺(tai)基(ji)本架構邏輯

3. 基于數據中臺的數據流技術體系

3. 數據中(zhong)臺的(de)核(he)心五要素

4. 數據中臺的建設(she)與實施

5. 運營數據中(zhong)臺的問題與誤區

案(an)例分析(xi)：那些在推崇“數據中臺”概念的企業(ye)賦能邏輯

二、工業大數據平臺與數據挖掘

1. 通用大數(shu)據平(ping)臺架(jia)構

2. 行業大(da)數據平臺

3. 向數據(ju)要效(xiao)益

三、數(shu)字化賦能(neng)論

1. 企業戰略轉型與數字(zi)化(hua)賦(fu)能

2. 企業數字(zi)化賦能問題

3. 企(qi)業(ye)數字化轉型賦能問(wen)題

4. 平臺化戰略轉型的幾個關(guan)鍵問題

四、企業數字化轉(zhuan)型的戰略選(xuan)擇

1. 什么是產業(ye)數(shu)字化(hua)、數(shu)字產業(ye)化(hua)

2. 企業數字化轉型(xing)與企業數字化的定位

3. 企業數字化(hua)轉(zhuan)型(xing)的前提(ti)條件

4. 企業數(shu)字化轉(zhuan)型(xing)規(gui)劃

5. 企業數字化轉型的(de)路徑與(yu)方法(fa)

五、基于大(da)數據價值實現的(de)方法論

1. 大數據頂(ding)層設計邏輯與(yu)方法

2. 基于大(da)數據的商業/產業模式規劃

3. 大數(shu)據應(ying)用場景規劃與設(she)計

4. 大數據業務規劃與管理

5. 大數據(ju)技術(shu)架構體系

6．大(da)數據運營(ying)模式

小(xiao)組(zu)研討：以某制造企業為原型(xing)，逐步分解工(gong)業大數(shu)據在(zai)企業全流(liu)程環節的應用價值與要點。

結(jie)束語：老(lao)師(shi)的一些創新(xin)經驗總(zong)結(jie)與祝(zhu)福