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大數據流程培訓

課程背景
 隨著科技的飛速發展，人工智能與大數據技術在鋼鐵行業中的應用日益凸顯其重要性。本課程將深入探討AI與大數據技術在鋼鐵行業中的具體應用，旨在幫助鋼鐵企業實現智能化升級，提高生產效率與質量控制水平。

課程收獲
深入理解“黑燈工廠”及智能制造的概念與技術原理。
 掌握大數據分析在鋼鐵行業中的核心作用。
了解人工智能技術的發展歷程及其在鋼鐵行業的應用前景。
學習并掌握大數據技術全流程，重點關注數據治理與數據安全的重要性。
通過實際案例，深入了解鋼鐵行業AI大數據應用的具體實踐與效果。

課程對象
鋼鐵企業技術和管理人員

課程大綱
課題一：智能制造
1. 智能制造的定義與目的
2. 評估智能制造的指標：效率、產品質量、用戶體驗
3. 智能制造的技術原理：基于大數據驅動的科學決策和智能控制
4. 科學決策的三大要素：業務模型、數據和算力

課題二：業務模型與AI
1.AI技術的基本概念與發展歷程
(1) AI的定義與主要分支（機器學習、深度學習、自然語言處理等）。
(2) AI技術的發展歷程與重要里程碑。
(3) 當前AI技術的熱點領域與前沿動態(生成式AI、大模型與AI agent)。
2.AI技術的基本原理與核心算法
(1) 機器學習的基礎理論與常用算法（監督學習、無監督學習、強化學習等）。
(2) 深度學習的原理與神經網絡架構（卷積神經網絡、循環神經網絡。生成對抗網絡等）。
(3) 自然語言處理的關鍵技術與挑戰（語義理解、機器翻譯等）。
(4) AGI與大模型
3.AI技術的應用領域與前景展望
(1) AI在各行各業的應用案例與成功經驗。
(2) AI技術的未來發展趨勢與潛在影響。
(3) 面臨的挑戰與倫理問題。

課題三：大數據技術
1. 大數據技術：涵蓋數據全生命周期的技術集合
2. 大數據技術的使命：確保數據的完整性、可用性、可靠性、隱私性、時效性
3. 數據分析的流程：
（1）數據分析流程網絡圖
（2）業務人員與IT人員數據分析的主要流程
4. 基于數據分析的技術
（1）數據采集與數據處理
（2）數據集成與數據管理
（3）數據挖掘與數據建模
（4）數據資產化與數據可視化
（5）數據治理：數據治理的概念、意義、體系、內容、流程、方法、組織
（6）數據安全：數據安全治理的組織、內涵、架構、流程、方法
數據安全的定義
數據安全保障的目的：CIA
數據安全常見的問題
數據安全治理委員會
數據分層、分類
數據安全常見的風控措施

課題四：AI大數據在鋼鐵行業的應用
1. 智能制造整體模型解析
（1）信息化支撐系統
（2）設備設施運維管理系統
（3）生產計劃管理系統
（4）3D數字孿生系統
（5）生產工藝管理系統
（6）一體化大數據管理決策系統
2.實施設備全生命周期智能化管理
（1）BIM設計
（2）區塊鏈+大數據采購
（3）BIM+物聯網+大數據+AI建造
（4）基于數據分析的智能運行監控
（5）大數據分析的智能故障預警、問題診斷和故障檢修
（6）大數據+AI設施設備的報廢與重建
3.數字化產品創新、質量控制、生產計劃、綠色、安全
（1）大數據賦能新品研發
（2）大數據賦能科學的生產計劃
（3）大數據提升原材料質檢
（4）大數據賦能供應鏈管理
（5）大數據精準工藝控制，提升產品品質
（6）大數據賦能做好進度控制、成本控制和資源投入控制
（7）大數據賦能生產安全
（8）大數據賦能綠色生產
4. 智慧化經營管理
（1）精細化經營管理
（2）基于RPA的管理流程自動化
（3）財務風控的智慧化

大數據流程培訓