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    辛辛那提大學特聘講座教授;智能維護系統(IMS)中心主任 大數據與智能工業、工業4.0時代制造新思維 、工業大數據與創新轉型 提供專業企業內訓,政府培訓。 13439064501 陳老師
      2015-01-18 22:59:55       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師
    1. 引言 
    2014 年 3 月 17 日,中國工程院“制造強國戰略研究”重大咨詢項目組特邀美國辛辛那提大學特聘講座李杰教授、美國辛辛那堤大學 IMS 中心主任與上海交通大學先進產業技術研究院顧問院長 在中國工程院做了題為“智能機器和工業 4.0 制造系統的智能分析”的學術報告,而此前,德國產業和學術界率先提出了工業 4.0 的概念并被德國政府《高技術戰略2020》確定為十大未來項目之一。 
    德國在 2013 年提出了工業 4.0 的概念。他們認為,18 世紀引入機械制造設備的工業是 1.0時代,20 世紀初的電氣化與自動化是 2.0 時代,20 世紀 70 年代開始的信息化是 3.0 時代,現在正在進入工業 4.0 時代,即,實體物理世界和虛擬網絡世界融合的時代。但是所謂虛擬網絡——實體系統(Cyber-Physical System, CPS)融合的主要思想,美國早在 2006 年前就提出來了但應用領域包括能源,健康服務, 航空, 天然災害等級。德國在工業 4.0 的內容兄針對信息與制造。 雖然德國先提出了概念,但他們方在起步著手轉型,相較于美國,以 CPS 為概念的先進制造一直在做。 在美國,以通用電氣為代表的工業大數據計劃已經啟動,通用電氣同亞馬遜(Amazon),埃森哲(Accenture)以及威睿(VMware)等企業共同合作,投資數十億美金,致力于工業大數據的產業浪潮。其目的是將航空,電力,采油,
    醫療器械等命脈行業通過傳感器同互聯網連接,經云計算平臺的數據分析,來控制調節工業機器的正常運轉及維護,提高機器效率,節省使用維護成本等。 
    而在中國,工業大數據領域的研究和應用剛剛起步,隨著大數據、物聯網及云計算技術的發展,數據蘊含的價值正在飛速提高。但以工業大數據為主線的技術創新與產業發展趨勢正在顯現。為探 尋大數據、物聯網及云計算技術在工業領域中的綜合應用途徑,促進工業領域產業結構升級、提升企業運營效率,系統地尋找技術突破點、李杰教授特別做一工業 4.0 的制造戰略報告,從而推動大數據、物聯網及云計算技術與 工業產業的結合并催
    生新的產業技術創新機會。 
    培訓計劃以將引導參與學員學習「工業 4.0 創新設計」之方法,說明如何由客戶需求端思考跨領域整合創新服務模式,創造產品使用附加價值及永續服務收益。課程中將教授學員運用由李杰教授所提出之主導式創新方法,搭配國內外企業運用以發展服務之實際案例介紹,以期提升學員系統整合與服務創新研發管理能力,內化于業務能創造創新產品及服務之附加價值,挖掘出客戶潛在需求、完善企業的創新產品主題,進而提供其他業者難以模仿且具市場區隔的產品及服務,才能于全球產業競爭中確立企業的主導地位,為企業取得競爭優勢。 
    本次報告的主要內容包括以下幾方面: 
    一、 介紹工業 4.0、CPS 及工業大數據的概念、發展及推動產業創新的方
    法和實例; 
    二、 分享各工業大數據領域的工作,探討大數據、物聯網及云計算技術與
    工業產業相結合的機會及發展方向; 
    三、 如何建立工業大數據分析系統與應用。   
    2. 課程規劃  
    第一部分: 全球性企業競爭模式的轉變  
    第二部分: 工業大數據,虛擬網絡——實體系統(Cyber-Physical 
    System, CPS),與工業 4.0  第三部分: 工業 4.0 與工業大數據分析案例與實踐 (產品和服務系統的 智能數字服務和預測分析技術) 
     
    案例分析: GE Aviation, Alstom High Speed Train, Komatsu, GM, Omron, Goodyear, 等 o 5S數據信息化流程、 智能維護系統技術(數據處理、特徵擷取、健康評估、故障診斷預測), 可遞送大量智能信息之產品服務技術, 下一代產品服務技術趨勢(云計算、預測型制造、產品結合傳感器之物聯網 建設)
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