Digitális transzformáció menedzser képzés

1. Digitális transzformáció és üzleti stratégia

• Digitális üzleti modellek és stratégiák: A kurzus első modulja a vállalati digitális transzformáció stratégiai irányainak kialakítására koncentrál. A résztvevők megismerkedhetnek a legújabb digitális trendekkel és azok beépítésével a vállalati stratégiába.
• Versenyképesség fenntartása a digitális korban: Hogyan maradhat egy cég versenyképes a folyamatos technológiai változások mellett? Hogyan alkalmazható a digitális transzformáció vezetői szinten?

2. IoT és Digital Twin

• Digital Twin: Az ipari termelésben alkalmazott digitális ikerpár alapjainak és alkalmazásainak bemutatása. A három szint: mester, árnyék és iker, és azok felhasználása a termelés és karbantartás optimalizálásában.
• IoT és beágyazott rendszerek: Az Internet of Things (IoT) szerepe a digitális transzformációban, IoT eszközök és szoftverek bevezetése az iparban, a valós idejű adatgyűjtés és -feldolgozás szerepe.

3. Adatvezérelt döntéshozatal és üzleti intelligencia

• Üzleti intelligencia (BI): A modern BI eszközök alkalmazása az iparban, különös figyelemmel az adatelemzésre és az irányítópultok készítésére, amelyek a termelési és karbantartási rendszerek hatékony irányítását segítik.
• Adatvizualizáció és adatkezelés: Hogyan segíthet a megfelelő BI eszköz a döntéshozatalban és miért fontos az adatok összegyűjtése és feldolgozása a valós idejű figyelmeztetésekhez és prediktív elemzésekhez?

4. Digitális karbantartás és prediktív technológia

• Okos karbantartás (CMMS): A digitális transzformáció hatása a karbantartási folyamatokra, különösen a prediktív karbantartásra. Milyen rendszerek segítenek abban, hogy a vállalatok előre láthassák a lehetséges meghibásodásokat, és hogyan csökkenthetők a leállások?
• Gépi tanulás a karbantartásban: Hogyan használhatók a gépi tanulás modellek és az előrejelzés a karbantartási költségek csökkentésére?

5. Automatizálás és robotika

• Termelési automatizálás: A termelési rendszerek automatizálásának folyamata és esettanulmányok az automatizált termelési cellák és robotizált munkafolyamatok alkalmazásáról.
• RPA és workflow optimalizálás: Az RPA (robotikus folyamat automatizálás) alkalmazása a napi működési folyamatokban, és hogyan javíthatják a termelékenységet és csökkenthetik az emberi hibákat.

6. Mesterséges intelligencia és gépi tanulás

• A mesterséges intelligencia alkalmazása: Hogyan használhatók a mesterséges intelligencia és gépi tanulás eszközei az üzleti folyamatokban, különösen a termelésben és a karbantartásban, hogy előrejelzéseket készíthessenek és optimalizálják a működést?
• Regressziós modellek és neurális hálózatok: A mélytanulás és a gépi tanulás alapjai, és azok ipari alkalmazásai.

7. Felhőalapú megoldások és IT biztonság

• Cloud Computing előnyei: A felhőszolgáltatások alkalmazása az ipari rendszerekben, hogyan választható ki a legmegfelelőbb megoldás a különböző iparági igényekhez.
• IT és OT biztonság: A kiberbiztonság és a fizikai rendszerek biztonsága, különös figyelmet fordítva a gyártó cégek speciális igényeire.

8. Vezetési készségek a digitális korban

• Digitális vezetés: A digitális transzformáció sikeres vezetéséhez szükséges készségek, hogyan támogathatják a vezetők az alkalmazottakat az átállás során.
• Agilis projektmenedzsment: Hogyan működik az agilis metodológia a digitális transzformáció során, és hogyan alkalmazható a termelési és karbantartási folyamatokban?

9. Környezeti és fenntarthatósági szempontok

ESG (Environmental, Social, Governance): A fenntarthatóság és a társadalmi felelősségvállalás szerepe a digitális transzformációban, és hogyan segíthet a digitalizáció a vállalatoknak a környezeti hatások mérséklésében.