数据分析的基本概念
内容重点
- 什么是数据分析
- 数据分析的目的
- 数据类型
- 信息类数据
- 行为类数据
数字化及生产智能化AI转型培训
数字化及生产智能化AI转型培训适合带着现有问题进入课堂，通过数据分析的工具和方法：提炼可落地的方法、工具和…把做法和跟进节奏校准清楚
授课讲师：
吴正伟 · 精益生产与数字化转型实战专家
课程大纲
数据分析的工具和方法
内容重点
- 1. 层别法
- 用途：对收集到的数据进行分类，根据业务需求来分析
- 应用场景：时间别实际产量水准，不良类型占比等
- 2. 检查表
- 用途：为了稳定日常工作，以及某个特定的目的来调查状态
什么是数据分析模型？
内容重点
- 什么是数据分析模型
- 数据模型及分类
- 概念数据模型
- 逻辑数据模型
- 物理数据模型
数据分析程序
内容重点
- 数据分析及步骤
- 数据分析|挖掘
建立数据分析模型方法论
内容重点
- 数据仓库实时方法论
- 逻辑数据模型设计步骤
- 1. Step 1:定义业务需求与范围
- 2. Step 2:定义实体
- 3. Step 3: 定义关系
问题及PDCA概述
内容重点
- 什么是问题？
- 设定目标SMART原则
- PDCA戴明环管理循环方式
- 简易的目标称述
- 数字化转型PDCA四个阶段
数据现状推动PDCA闭环
内容重点
- 1. 数据分析→问题解决PDCA八个步骤
- 2. 数据差距的两种问题
- 3. 数据差距的问题分解
- 4. 问题现状 数据
- 5. 问题现状 原因
数据分析与挖掘
内容重点
- 分析类型
- 七大工具方法
- 数据分析在流程优化中的应用
- 常用数据挖掘思路算法
- 建立数据分析模型的过程
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- 数据分析的基本概念：提炼可落地的方…和数据分析的工具和方法：提炼可落地的…会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
查看更多收益 收起更多收益
- 形成什么是数据分析模型？：提炼可落地的…相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
全球制造业的深刻变革和数字化转型的趋势。近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，传统制造业正面临着一场前所未有的转型升级。智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正逐渐成为制造业发展的新趋势
1. 制造业转型升级的需求：随着全球竞争的加剧和消费者需求的多样化，制造业需要不断提高生产效率、降低成本、优化供应链管理等方面的能力。智能制造数字化转型通过引入先进的信息技术和智能化设备，可以帮助制造业实现这些目标，提高企业的竞争力
2. 技术创新的推动：人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，为制造业的数字化转型提供了强大的技术支持。这些技术可以实现对生产过程的实时监控、智能分析和优化，提高生产效率和产品质量
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01数据分析的基本概念：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
02数据分析的工具和方法：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
03什么是数据分析模型？：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
04数据分析程序：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
讲师介绍
吴正伟
精益生产与数字化转型实战专家
吴正伟，智能制造与数字化转型实战专家。23年实战经验，曾任三星电机经营革新事务局局长。擅长精益管理与AI智能制造结合，主导100+项目落地，助力企业实现数字化转型升级与效能飞跃。可结合数字化转型与AI智能制造方向补充授课视角，聚焦AI智能制造、智慧物流、智能运维
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《数字化及生产智能化AI转型培训》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适用于业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，也适合承担AI任务拆解、流程嵌入和输出复核支持工作的关键岗位。
学习这门课可以获得什么收益？
先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体；数据分析的基本概念：提炼可落地的方…和数据分析的工具和方法：提炼可落地的…会被串成一组可练习的AI应用。
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
