工业数字模型驱动引擎培训-中科信软培训

工业数字模型驱动引擎培训

培训对象：企业数字化转型项目组成员、产品数据管理人员、IT系统实施人员、工业软件开发运维人员，需要建立工业数据管理基础认知的企业相关人员。

培训目标：掌握工业数据管理的基本概念与理论知识，理解元数据建模、基础数据服务配置等核心功能，具备运用工业数字模型驱动引擎进行企业数据建模与服务配置的基础能力，为企业数字化转型奠定数据管理基础。

培训内容介绍：

工业数据管理概述：介绍工业数据管理的基本概念、范畴与发展历程，理解工业数据在数字化转型中的核心价值，了解国内外工业数据管理的发展趋势。
工业数据类型与特点：学习常见的工业数据类型（产品数据、工艺数据、生产数据、运维数据），掌握各类数据的特点、来源与采集方法，理解工业数据的复杂性、关联性与时序性特征。
工业数据管理基础理论：掌握工业数据管理的理论基础，包括数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等核心概念，理解数据治理的基本框架与流程。
工业数据管理工具原理：了解工业数据管理工具的工作原理与适用场景，学习数据管理平台的架构设计、功能模块与选型方法。
元数据建模基础：掌握元数据的基本概念与建模方法，学习实体类型定义、属性配置、关系建立、数据模型版本管理等基础操作。
基础数据服务配置：学习数据服务的基本概念与配置方法，掌握数据查询服务、数据更新服务、数据校验服务的定义与发布。
数据质量管理：掌握数据质量维度（完整性、准确性、一致性、及时性）的定义与度量方法，学习数据质量检查规则配置、质量问题监控与改进流程。
数据安全管理：学习工业数据的分级分类方法，掌握数据访问权限控制、数据加密、操作审计、数据备份恢复等安全机制配置。
数据治理框架：了解数据治理的组织架构、管理制度、流程规范，学习数据治理成熟度评估模型与持续改进方法。
数据建模实践案例：通过典型业务场景（如产品数据管理、设备数据管理），完成从业务需求分析、数据模型设计到服务配置的完整实践。
数据服务集成应用：学习工业数字模型驱动引擎与业务系统（PLM、MES、ERP）的集成方法，掌握数据服务API的调用与封装。
综合项目实战：选取企业实际业务场景，完成从数据调研、模型设计、服务配置到应用集成的全流程实战演练。

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