課程(cheng)描述INTRODUCTION
日程(cheng)安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數據驅動增長課程
【課程背景】
隨著全球經濟進入數字化轉型的關鍵時期,油氣田行業也在不斷尋求突破和創新。傳統油氣田企業面臨著生產成本高、運營效率低、風險管理難等諸多挑戰,而數智化技術的崛起為這些問題提供了新的解決方案。人工智能、大數據、云計算和數字孿生技術的融合應用,不僅顯著提升了油田的生產效率和管理水平,還為企業帶來了前所未有的業務創新機會和競爭優勢。
在數智化技術的推動下,油氣田企業可以實現從數據采集、處理、分析到決策支持的全流程智能化管理。通過部署數字孿生技術,企業能夠創建油田的虛擬模型,實現對油田設備和生產過程的實時監控和預測性維護,極大地降低了運營成本和風險。同時,人工智能和大數據分析技術的應用,使得油氣田企業能夠更加精準地進行市場預測和資源調配,提高了資源利用率和經濟效益。
本課程專為數字化部門負責人及數字化轉型的領導者設計,旨在通過案例與場景式教學,深入解析數智化技術在油田現場智能化管理中的實際應用。課程內容覆蓋了人工智能大模型的業務創新、數據資產的價值轉化、數字孿生技術的全生命周期應用等多個方面,幫助學員掌握從理論到實踐的系統知識和操作技能。
通過兩天密集的學習和互動,學員將能夠理解數智化技術的*發展趨勢,掌握數據治理和決策支持的*實踐,應用數字孿生技術優化油田管理,推動企業實現全方位的數字化轉型與創新發展。課程強調通俗易懂的講解和實用工具的應用,確保學員能夠將所學知識高效地應用到實際工作中,助力企業在激烈的市場競爭中保持領先地位。
課(ke)(ke)堂(tang)運營方面,本課(ke)(ke)程采(cai)用互動問答、核心知識點復盤、主題研討等方式,借助(zhu)各種教(jiao)學模型(xing)和工具,在(zai)學中(zhong)練,在(zai)練中(zhong)學,將(jiang)課(ke)(ke)堂(tang)所學有(you)效地轉化為(wei)工作績效。
【課程收益】
掌握人工智能、大數據、云計算和數字孿生等技術的基本原理和應用。
學習如何利用人工智能大模型實現業務的顛覆式創新。
理解數據治理體系框架、數字化決策架構、數據確權認責的方法。
了解數字孿生在油田全生命周期中的應用,提升運營效率和安全性。
獲(huo)得實(shi)現數字化(hua)轉型的(de)戰(zhan)略與實(shi)踐指(zhi)南,助力企業高(gao)效運營。
【課程特色】
案例與場景式(shi)教學,通俗易懂;基于(yu)*實踐的方法模型(xing)工具,簡單(dan)實用
【課程對象】
中高層管理人員、數字(zi)化部門負責人、數字(zi)化轉型領導者(zhe)/推(tui)動(dong)者(zhe)
【課程大綱】
一、 智能引領:人工智能大模型的顛覆式業務創新
1、 人類步入自然人機器人數字人三人共舞的時代
機器人
數字人
三人協同共舞
2、 鳶尾花分類與機器學習技術及應用創新實踐
分類算法
聚類算法
案例:焊接工藝流程優化
3、 基于腦科學的深度學習技術與應用創新實踐
卷積神經網絡CNN
遞歸神經網絡RNN
案例:網絡故障預測
4、 生成式人工智能AIGC與大語言模型創新實踐
Transformer模型
Diffusion模型
案例:網絡故障排查(全球(qiu)首創,已在(zai)廣(guang)電(dian)和電(dian)信運營商立(li)項)
二、數據變現:構建數據驅動增長的策略與解決方案
1、 數據治理是成功數字化轉型的前提
數據治理面臨的10大挑戰
全球數據治理理論體系概覽
華為企業級數據綜合治理體系
華為數據治理演進路線圖
數據管理的12項原則
數據管理的5項關鍵要求
2、 數字化決策方法論
數字化決策總體架構框架
決策分析四步法
分類樹
決策矩陣
儀表板
3、 數據確權認責
數據認責管理模型
數據認責實施六步法
數據認責監督評價模型
4、 認知偏誤
確定偏誤、近因偏誤、錨定偏誤、結果偏誤等
自負效應、從眾效應、聚類錯覺、鴕鳥效應等
案例:產品決策、營銷決策、銷售決策、運營決策
工具:數字化決策(ce)架構(gou)框(kuang)架
三、孿生增長:打造油氣田數字孿生體實現全方位創新賦能
1、 數字孿生技術概述
數字孿生的基本概念
數字孿生的核心組件
數字孿生在油田中的價值
2. 數字孿生在油田建設中的應用
勘探與開發階段
設計與規劃階段
施工與安裝階段
3. 數字孿生在油田運營中的應用
實時監控與管理
預測性維護
安全與風險管理
4. 數字孿生技術的未來發展趨勢
數字孿生技術創新與突破
數字孿生生態系統的構建
案例:斯(si)倫貝謝、殼牌(預測(ce)性維護(hu))、交通(tong)部(bu)海(hai)事(shi)局(ju)、軸承設備(bei)健康管理等
數據驅動增長課程
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