大数据流程培训

课程背景
随着科技的飞速发展，人工智能与大数据技术在钢铁行业中的应用日益凸显其重要性。本课程将深入探讨AI与大数据技术在钢铁行业中的具体应用，旨在帮助钢铁企业实现智能化升级，提高生产效率与质量控制水平。

课程收获
深入理解“黑灯工厂”及智能制造的概念与技术原理。
 掌握大数据分析在钢铁行业中的核心作用。
了解人工智能技术的发展历程及其在钢铁行业的应用前景。
学习并掌握大数据技术全流程，重点关注数据治理与数据安全的重要性。
通过实际案例，深入了解钢铁行业AI大数据应用的具体实践与效果。

课程对象
钢铁企业技术和管理人员

课程大纲
课题一：智能制造
1. 智能制造的定义与目的
2. 评估智能制造的指标：效率、产品质量、用户体验
3. 智能制造的技术原理：基于大数据驱动的科学决策和智能控制
4. 科学决策的三大要素：业务模型、数据和算力

课题二：业务模型与AI
1.AI技术的基本概念与发展历程
(1) AI的定义与主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）。
(2) AI技术的发展历程与重要里程碑。
(3) 当前AI技术的热点领域与前沿动态(生成式AI、大模型与AI agent)。
2.AI技术的基本原理与核心算法
(1) 机器学习的基础理论与常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。
(2) 深度学习的原理与神经网络架构（卷积神经网络、循环神经网络。生成对抗网络等）。
(3) 自然语言处理的关键技术与挑战（语义理解、机器翻译等）。
(4) AGI与大模型
3.AI技术的应用领域与前景展望
(1) AI在各行各业的应用案例与成功经验。
(2) AI技术的未来发展趋势与潜在影响。
(3) 面临的挑战与伦理问题。

课题三：大数据技术
1. 大数据技术：涵盖数据全生命周期的技术集合
2. 大数据技术的使命：确保数据的完整性、可用性、可靠性、隐私性、时效性
3. 数据分析的流程：
（1）数据分析流程网络图
（2）业务人员与IT人员数据分析的主要流程
4. 基于数据分析的技术
（1）数据采集与数据处理
（2）数据集成与数据管理
（3）数据挖掘与数据建模
（4）数据资产化与数据可视化
（5）数据治理：数据治理的概念、意义、体系、内容、流程、方法、组织
（6）数据安全：数据安全治理的组织、内涵、架构、流程、方法
数据安全的定义
数据安全保障的目的：CIA
数据安全常见的问题
数据安全治理委员会
数据分层、分类
数据安全常见的风控措施

课题四：AI大数据在钢铁行业的应用
1. 智能制造整体模型解析
（1）信息化支撑系统
（2）设备设施运维管理系统
（3）生产计划管理系统
（4）3D数字孪生系统
（5）生产工艺管理系统
（6）一体化大数据管理决策系统
2.实施设备全生命周期智能化管理
（1）BIM设计
（2）区块链+大数据采购
（3）BIM+物联网+大数据+AI建造
（4）基于数据分析的智能运行监控
（5）大数据分析的智能故障预警、问题诊断和故障检修
（6）大数据+AI设施设备的报废与重建
3.数字化产品创新、质量控制、生产计划、绿色、安全
（1）大数据赋能新品研发
（2）大数据赋能科学的生产计划
（3）大数据提升原材料质检
（4）大数据赋能供应链管理
（5）大数据精准工艺控制，提升产品品质
（6）大数据赋能做好进度控制、成本控制和资源投入控制
（7）大数据赋能生产安全
（8）大数据赋能绿色生产
4. 智慧化经营管理
（1）精细化经营管理
（2）基于RPA的管理流程自动化
（3）财务风控的智慧化

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