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鋼鐵數字化培訓

課程背景
 隨著科技的飛速發展，人工智能與大數據技術在制造業中的應用日益凸顯其重要性。本課程將深入探討數字技術在制造業中的具體應用，旨在幫助制造業企業實現智能化升級，提高生產效率與質量水平。

課程收獲
1. 深入理解“鋼鐵數字化轉型”及智能制造的概念與技術原理。
2. 掌握大數據分析在制造業中的核心作用。
3. 通過實際案例，深入了智能制造具體的應用

課程對象：
制造業

課程大綱
課題一：鋼鐵數字化轉型
1. 數字經濟與產業數字化
2. 定義數字化、數字化轉型
3. 鋼鐵企業數字化轉型的背景、原因及戰略意義
4. 鋼鐵企業數字化轉型的方向和目標
5. 鋼鐵企業數字化轉型的內容
6. 鋼鐵企業數字化轉型的落地要素

課題二：數字化轉型的技術原理
1. 數字化的根本要求在于提升效率
2. 關鍵在于實現從信息化-數字化-智能化-智慧化
3. 數字化：依托數據分析，驅動科學決策
4. 智能化：借助AI賦能生產業務，提升效率
5. 智慧化：內化組織內部經驗和專家知識，為普通員工提供行動方案
6. 5G+云計算、大數據、物聯網、AI在數字化、智能化、智慧化中是如何發揮作用的
【案例】寶鋼數字化轉型的應用場景原理解析

課題三：鋼鐵企業的數字化轉型——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. 智能制造的關鍵：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
5. AI、大數據、云計算驅動制造業提效降本的技術邏輯
6. 鋼鐵企業數智化改造的路徑
（1）以戰略出發，梳理需要轉型的業務場景
（2）以業務場景為抓手，立項，進行項目評估和審批工作
（3）構建項目小組，對項目展開落地交付
（4）搭建大數據平臺，創建數據資產
（5）搭建數據中臺和業務中臺，豐富場景應用
（6）優化技術，借助強大的數據挖掘和AI驅動數字化改革邁向智能化

課題四：智能制造的應用場景
1. 總：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.設備管理：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
【案例】某制造業依托數字孿生技術實現設備的全生命周期監控與設備維護
3.生產控制：質量控制、生產計劃、綠色、安全
（1）大數據與AI賦能新品研發
（2）大數據賦能科學的生產計劃
（3）AI輔助原材料質檢
（4）大數據和AI賦能供應鏈管理
（5）AI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、物聯網、AI賦能生產安全
（8）智能化綠色生產
【案例】
1.某制造業以大數據驅動新品研發
2.某制造業通過AI視覺實現品質控制
3.某制造業借助APS算法實現生產計劃的自動優化
4.某制造業企業借助AI+大數據，實現生產安全的智能檢測
5.某制造業企業借助大數據，實現綠色生產
4.管理：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
【案例】某鋼鐵廠的智慧化經營管理
5.流程：實現研產供銷的全鏈條數字化
（1）大數據在產業鏈數字化中的應用
（2）AI與RPA技術在流程自動化中的應用
【案例】某制造業企業通過RPA技術實現以銷定產的自動化分析

課題五：智能制造的落地要素
1. 組建智能制造的管理團隊
2. 培育具有創新性的組織和文化
3. 搭建數字化系統
（1）數字化轉型的應用順序
（2）數字化系統的部署方式
（3）數字化系統的數據治理問題
（4）大數據與AI的接入
4. 培養數字化人才
【案例】煙草公司、電網、某汽車制造商的數字化轉型之路

課題六：鋼鐵數字化轉型的未來發展趨勢
1.全球鋼鐵行業數字化與智能制造趨勢
2.主要挑戰與應對策略
3.創新方向探索

鋼鐵數字化培訓