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辛玉军

泛在电力物联网

辛玉军 / 国内高德拉特组织认证的TOC应用讲师

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课程大纲

泛在网是物联网和互联网的集成,是物(设备设施)与物,物与人,人与人之间基于业务逻辑和技术逻辑的深度耦合和链接,是构建基于数据和知识的高效电力网络的基础条件。

是随着5G的商用,融合现在广泛商用的射频技术、智能芯片技术、传感技术以及通讯和组网技术,构建一张低成本、高带宽、低时延、高可靠的物联网,已经成为可行的实践。

基于大数据、云和AI技术,可以实现数据的深度集成和贯通,消除数据壁垒和数据孤岛,所有的数据都实现,数据源的唯一性,数据采集的时效性,数据链条的完整性,数据质量得到空前提升。各个学科知识在数学维实现深度耦合和集成。基于数据和知识的驱动各个业务单元实现共享和集成,各个业务部门业务流实现深度自主、自适应和自愈。

基于边缘计算和控制技术,环境,设备,产品都可以自适应的精准高效运作。再加上云服务,和各方资源的高效对接。基于数据的知识化,知识的模型化,软件化,进而产生增值的微服务,一个基于知识和共享的蓝图在全世界的正在展开。

物联网和深度的工业互联带来海量的数据,工业大数据应用成为可能,数据产生知识,知识指导行动,行动产生结果。

人工智能是用海量的大数据,淬炼出的超级算法,赋予某一领域的超人类认知和决策能力。人工智能将赋予人类超级能力,用于优化医疗,交通,制造,管理等等各个领域。

区块链技术是一种去中心化,分布式记账的基于行为的信用和交易技术。使得知识的产生和使用有了大众创新,大众使用的可能。必将优化社会的知识、资产和服务的产生,使用和付费的模式,也将改变人类社会的治理结构。

工业互联网是基于边缘计算、云平台(云存储云计算)、工业云应用(工业软件SaaS和众多工业微服务APP)构建的一整套泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新的工业智能生态系统。工业互联网的本质是物联网、边缘计算、云平台、大数据、人工智能等信息技术的集成,构建精准、高效和实时的数据采集,建设互联、存储、分析、优化的使能平台,实现数据、技术和经验知识化、知识模型化软件化复用化,**SaaS和种类繁多的APP让制造业简洁快速地实现数字化转型升级,**终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同进化的制造生态系。这将使企业的数字化转型的门槛大大降低,数字换的转型的收益得深度挖掘。

基于泛在物联网和工业互联网的赋能,国家电网、南方电网齐发文进一步推进公司向综合能源服务商转型。

需求分散化和供给分布式,需求和供给之间需要用数字化、网络化和智能化的技术进行高效链接。运维如何实现远程智能化运维,以提升设备设施的运行效率,降低运维的成本是综合能源服务商转型的技术关键。

基于物联网、智能化技术,降级运营风险,进行数字化业务模式创新,推进综合能源的建设资本化、金融化、社会化。这也是综合能源转型的商业成功的关键。



课程大纲


一、 泛在互联网的认知

1. 泛在互联网的概念

2. 泛在互联网是利于知识创新的数据网

3. 泛在互联网是利于产品和服务创新的知识网

4. 泛在互联网是利于组织创新的共享网

5. 泛在互联网是利于产业创新的生态网

6. 泛在互联网是利于企业数字化转型的综合网

二、 IPV6和5G

1. 互联网技术发展史

2. 世界互联网技术构架

3. 从IPV4和IPV6

4. IPV6和物联网

5. 移动互联网技术发展史

6. 2G/3G/4G/5G/6G的技术发展简介

7. 5G应用前景展望

三、 互联制造——物联网在工业中的应用场景

1. 物联网——唤醒万物

2. 从互联制造走到智能制造

3. 机器和机器的互联,流程的自适应,自优化制造系统

4. 物料和机器的互联——分布式控制,自适应制造

5. 工具工装和设备物料的互联

6. 人和设备的互联——快速优化,快速维护和高可用性

四、 数字化技术为企业赋能——制造业企业在数字化时代的“七十二变”

1. 精准的数字化感知,深刻客户“痛点”洞察

2. 平台化、模块化、参数化的个性化定制产品和服务

3. 基于MBD的研发、工艺、制造、采购、服务一体化的数据驱动业务流程

4. 实时互联、远程运维、预测性维护、精准服务,垂直渗透,高粘性客户。

5. 数字双生,虚实同步,无限试错,以虚优实

6. 泛在互联、数据驱动、知识快速富集并模型化软件化复用化、快速迭代进化、创新无限。

五、 云技术和应用

1. 云存储和云计算

2. ISSA, PAAS, SAAS

3. 云制造概念和应用

4. 微服务和云化服务

5. 云化生态

六、 大数据

1. 大数据的概念。

2. 大数据技术——数据采集,联网,存储,数据清洗,白机理,算法,黑机理、预测和决策。

3. 营销大数据——大数据-消费者画像,需求识别,精准推荐

4. 供应链大数据——需求预测,物流优化,网络优化。

5. 质量大数据——人机料法环的失效因素精准定位,预测维护,快速提升。

6. 制造大数据——人机料法环的高效精准配合,输出卓越的竞争力

7. 研发大数据——对需求精准理解,精准选材料,优化技术,优化供应商,优化技术标准,优化人员任务配置。

七、 人工智能

1. 人工智能的概念和发展历程

2. 人工智能的分类

3. 人工智能的技术生态

4. 人工智能的对世界的影响

5. 人工智能的生态和文化

6. 人工智能的应用场景

7. 人工智能的产业规划

八、 工业互联网——本质就是描述了数字化时代制造业的生态系统

1. 工业互联网概述

2. 日益复杂和集成的数字化技术驱动的数字化蓝图需要海量的玩家来绘制

3. 资源富集、多方参与、高精尖的云端服务和应用、低成本无限复用是出路

4. 工业互联网平台的构架解读

5. 现在世界上**的几个工业互联网平台实践分享

6. 日星月异的工业互联网技术解读

7. 工业互联网的技术标准和趋势解读

8. 参与工业互联网的大潮七大姿势

九、 综合能源运维的数字化、网络化和智能化

1. 泛在物联是基础

2. 设备设施工业机理是灵魂

3. 云端和边缘智能协同

4. 金风科技远程运维和商业模式

十、 综合能源建设的资本化、证券化、社会化

1. 政策环境

2. 基于数字化技术赋能的商业模式设计

3. 资本化、证券化、社会化实践。

十一、 企业业数字化转型的路线图

1. 认知革命先行

2. 树立转型的文化,组织保障

3. 集中精力搞特区

i. 打造卓越的数字化领导力

ii. 创造数字化愿景、数字化文化和数字化组织

iii. 用数字化技术记录和描述客户,创建体验场景,发掘客户的痛点

iv. 创造解决痛点产品和服务

v. 用MBD理念构建数字流一体化的设计、工艺、制造、采购和服务数据基准

vi. 以工业互联网的姿态构建生态

4. 按价值量和基础条件评估,制定分批分步转型路径

5. 快速原型、快速迭代、一日一新、交付价值

6. 敏捷转型——天下武功唯快不破


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