| 主講老師: | 韓迎娣 | ![]() |
| 課時安排: | 1天 | |
| 學習費用: | 面議 | |
| 課程預約: | ![]() |
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| 課程簡介: | 請看詳細課程介紹 | |
| 內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
| 更新時間: | 2022-11-15 09:41 |
【課程背景】
在信息技術高速發(fā)展的今天,一個開放、全球化的網絡,將人、數據和機器連接起來,成為一個龐大的物理世界,這些由機器、設備、集群和網絡組成的環(huán)境,能夠在更深的層面和連接能力、數字化,大數據、數據分析相結合,形成萬物互聯與智聯。對于工業(yè)數字化、工業(yè)大數據與工業(yè)創(chuàng)新應用發(fā)展來說,如何利用這些大規(guī)模數據是提升運營質量與效率關鍵,面對這些痛點則是“有數據不會用,無法產生實際應用價值”
課程將以數字化轉型與應用為切入點,還原生產環(huán)境中的實際案例,幫助學員認知數字化是什么?數字化的本質是什么?數字化在工業(yè)應用領域及地鐵有哪些?地鐵運營的數據分析、用戶數據分析及商業(yè)洞察有哪些?學員如何根據所學來釋放數據能效?如何提升企業(yè)數字化方面的創(chuàng)新能力?使學員學之解惑,學之能用
【課程收益】
? 互聯網、產業(yè)互聯網發(fā)展趨勢與工業(yè)數字化變革,數字化本質
? 數字化創(chuàng)新思維,軌道交通的數字化應用與工業(yè)大數據,工業(yè)大數據特征與特點
? 5G對地鐵應用的影響與賦能,地鐵數字化轉型8大方法
? 數字化轉型運營體系框架,基于數字化轉型的敏捷管理
? 數據分析的5大步驟,數據表達,數據分析5W1H標簽
? 地鐵用戶數據分析與商業(yè)洞察,數字應用場景與場景邏輯
? 數字化與地鐵智能設備安全漏洞,數據安全管理
【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰(zhàn),學之能用;投入,案例精彩
【課程對象】地鐵及軌道交通從業(yè)人員,地鐵運營管理,管理干部人員
【課程時間】6小時
【課程大綱】
一、思維創(chuàng)新與數字化戰(zhàn)略
1、思維創(chuàng)新的路徑
2、互聯網與產業(yè)互聯網發(fā)展態(tài)勢
3、數字化改變生產、生活、工作方式
4、數字化與工業(yè)數字化
5、數字化本質是什么?
6、數字化創(chuàng)新思維
? 連接
? 賦能
? 破界
7、物聯網支撐下的工業(yè)4.0
? 物聯網
? 工業(yè)4.0變革
? 數字孿生:構建基于模擬擇優(yōu)的新體系
8、軌道交通的數字化應用與工業(yè)大數據
9、工業(yè)大數據特征與特點
10、大數據與工業(yè)大數據的差異性
11、5G對地鐵應用的影響與賦能
案例:
二、地鐵數字化轉型
1、數字化轉型升級戰(zhàn)略價值
2、數字化轉型的難點及痛點
3、企業(yè)數字化轉型8大方法
? 愿景
? 數字化程度
? 單點啟動
? 優(yōu)化創(chuàng)新
? 快速迭代
? 擴展延伸
? 運行管理
? 體驗與安全
4、數字化轉型運營體系框架
5、數字化轉型提升運營精益化管理
6、基于數字化轉型的敏捷管理
7、敏捷管理5個進程
? 構想
? 推測、啟動
? 探索、發(fā)布
? 迭代循環(huán)
? 收尾結束
案例:
三、數據分析與數據應用場景
1、數據分析的5大步驟
? 明確目標
? 數據預處理
? 特征分析
? 算法建模
? 數據表達
2、數據表達
? 分布數據可視化
? 分類數據可視化
3、數據分析5W1H標簽
4、地鐵用戶數據分析與商業(yè)洞察
5、數字應用場景與場景邏輯
6、數據應用場景案例
7、海量數據的挑戰(zhàn)
8、數字化與地鐵智能設備安全漏洞
9、數字化環(huán)境下的數據安全
? 數據安全管理組織結構
? 數據安全管理策略
? 數據生命周期與防護措施
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