主讲：赵春国老师
【课程背景】
当前正处于数据化转型的关键阶段，行业普遍面临生产效率优化、质量管控升级、供应链协同等核心挑战，亟需通过“数据驱动” 破解业务痛点。在此背景下，课程以行业趋势为切入点，结合新能源储能电池头部企业（如宁德时代、比亚迪、LG 新能源等）的转型实践，聚焦具体业务需求—— 其在材料研发、产能优化、供应链协同三大核心场景中，存在数据采集不系统、决策缺乏数据支撑、业务与数据脱节等问题，亟需构建一套从数据采集到决策落地的完整体系，实现数据资产向业务价值的转化。
【课程收益】
课程从“企业战略 - 业务运营 - 团队能力” 三个维度，为企业及参与学员提供切实可落地的价值，具体如下：
1. 企业层面：建立数据驱动决策闭环
• 形成专属能力体系：帮助企业搭建“数据采集 - 治理 - 建模 - 可视化 - 决策执行” 的全流程体系，覆盖材料生产、产能管理、供应链等核心业务场景；
• 输出定制化方案：通过实战工作坊，直接产出企业专属的材料生产良率提升、产能利用率优化、供应链风险预警等方案，及数据应用路线图；
• 构建长效机制：明确数据驱动文化落地路径（如组织架构调整、绩效考核制度、BI 系统升级计划），确保数据价值持续释放。
2. 业务层面：解决实际业务痛点
• 借鉴标杆经验：通过宁德时代（生产周期缩短10-15%）、LG 新能源（降本与产能动态调整）、比亚迪（梯次利用效率提升 20%）等头部案例，为企业提供可复用的业务优化方法论；
• 落地工具与系统：掌握智能决策支持系统（如异常预警、模拟决策）、可视化工具（Tableau、图扑 HT）的应用，实现生产监控、供应链风险预警、市场趋势预测的数字化；
• 提升业务效率：通过数据模型（如随机森林、时间序列预测）优化产能调配、良率提升，参考亿纬锂能“储能订单满产调配” 等案例，降低成本、减少风险。
3. 团队层面：提升数据应用能力
• 掌握核心工具：熟练运用Python（数据预处理、爬虫、API 调用）、Tableau（高级钻取、动态筛选）、图扑 HT（数字孪生）等工具，具备数据采集、分析、可视化能力；
• 积累实战经验：通过“选题 - 采集 - 建模 - 输出报告” 的完整项目流程，掌握 EDA 分析、特征工程、模型验证等实战技能；
• 获得持续支持：享受3 个月免费线上答疑、案例库更新，及关键工具清单、知识体系回顾，保障能力持续提升。
【课程特色】
1. 行业深度：聚焦新能源储能电池赛道，案例极具针对性
• 案例来源均为行业头部企业：覆盖宁德时代、比亚迪、LG 新能源、松下新能源、三星 SDI 等 5 家核心标杆 + 2 家扩展案例，涵盖材料研发、生产优化、供应链管控、技术创新全链条；
• 贴合邦普业务场景：所有理论、工具、实战项目均围绕企业 “材料研发、产能优化、供应链协同” 核心需求设计，避免 “通用化” 内容，确保落地性。
2. 工具落地：聚焦 “实战操作”，拒绝 “理论空转”
• 覆盖全流程工具：从数据采集（Python 爬虫、API 调用）、数据分析（EDA、特征工程、随机森林 / 时间序列模型），到可视化（Tableau 高级功能、图扑 HT 数字孪生）、决策系统（异常预警、模拟决策），工具覆盖数据驱动全环节；
• 强实操导向：设置“交互式可视化工具实操”“Python 实战”“数据看板设计” 等模块，提供具体操作步骤（如 Tableau 动态筛选器设置、图扑储能园区数字孪生搭建），学员可直接上手应用。
3. 成果导向：直接产出可落地的业务成果
• 实战项目闭环：以“企业实战项目工作坊” 为核心，从 “选题（如良率提升）- 数据采集 - 建模 - 可视化报告 - 决策建议” 形成完整闭环，学员需输出针对邦普业务的具体方案；
• 专属成果输出：课程结束后，企业可获得“专属数据应用路线图”“实战项目报告（如产能优化方案）”“数据驱动制度与架构规划” 等直接可落地的成果，而非仅 “知识传递”。
【课程对象】 企业高层、中层、基层管理人员，业务骨干
【课程时长】2天（6小时/天）
【课程大纲】
第一模块：数据驱动决策体系构建
1.1 行业趋势与数据价值解析
• 新能源储能电池行业数据化转型现状与挑战（引用）
• 数据驱动决策的三大核心价值：效率提升、风险管控、创新突破
• 企业业务场景适配分析：材料研发、产能优化、供应链协同
1.2 数据采集与治理体系设计
• 生产全链条数据采集方案：设备物联网（如松下DAS 系统）、工艺参数实时抓取
• 多源数据融合技术：MES 系统与 ERP 系统集成（参考宁德时代 "厂中厂" 模式）
• 数据质量管控策略：异常值检测、数据标准化流程设计
1.3 决策模型构建方法论
• 需求分析→指标体系→算法选型→模型验证的全流程框架
• 案例：比亚迪电池寿命预测模型（微分特征数据+ 机器学习）
• 工具应用：Python 数据预处理（引用）与 Tableau 可视化基础
第二模块：标杆企业实战案例深度剖析
2.1 智能制造与生产优化
• 宁德时代："厂中厂" 模式下的分钟级响应系统
◦ 数据互通机制：MES 与整车排产系统实时对接
◦ 效率提升：生产周期缩短10-15%，物流成本降低 35%
• 松下新能源：全流程质量追溯体系
◦ 设备保全系统与Tableau 看板实现生产透明化
◦ 质量闭环：单电池2000 + 监测数据云端同步
2.2 供应链与市场策略优化
• LG 新能源：北美产能动态调整与成本控制
◦ 数据驱动决策：暂停亚利桑那工厂建设，提前启动LFP 电池生产
◦ 降本路径：高镍NCM 配方减少钴用量，供应链数字化管理
• 国轩高科：全球化产能布局与订单管理
◦ 海外订单占比超60% 的数据分析逻辑
◦ 智能排产：基于需求预测的产能弹性调配模型
2.3 产品研发与技术创新
• 比亚迪：电池寿命预测专利技术应用
◦ 微分特征数据采集与模型参数映射
◦ 实际价值：梯次利用效率提升20%，报废判断准确率达 95%
• 三星SDI：46 系列圆柱电池研发数据闭环
◦ 客户需求分析：Stellantis 与宝马的定制化参数建模
◦ 研发迭代：基于测试数据的材料配比优化流程
第三模块：数据可视化与决策支持系统
3.1 动态数据看板设计
• 生产监控看板：实时产能、良率、能耗多维展示（参考图扑三维可视化方案）
• 供应链看板：供应商绩效评估与风险预警（LGChem 供应链可视化案例）
• 市场看板：价格趋势预测与订单动态跟踪
3.2 智能决策支持系统搭建
• 异常预警机制：电池温差超5℃自动触发处置流程
• 模拟决策功能：充放电策略调整的经济效益预测
• 案例：阳光电源储能系统收入确认周期优化
3.3 交互式可视化工具实操
• Tableau 高级功能：钻取分析、动态筛选器设置
• 图扑HT for Web 应用：储能园区数字孪生场景搭建
• 数据故事化表达：如何通过可视化驱动业务决策
第四模块：企业实战项目工作坊
4.1 项目选题与数据采集
• 选题方向：材料生产良率提升/ 产能利用率优化 / 供应链风险预警
• 数据采集方案设计：结合企业现有系统确定关键数据点
• 工具应用：Python 爬虫与 API 接口调用实战
4.2 数据分析与模型构建
• 数据探索：EDA 分析与特征工程（引用）
• 模型训练：随机森林/ 时间序列预测模型构建
• 验证优化：交叉验证与超参数调优
4.3 可视化报告与决策建议
• 可视化报告框架设计：问题诊断→分析结论→行动方案
• 决策建议输出：基于数据分析的优先级排序与资源分配
• 案例参考：亿纬锂能储能订单满产的产能调配策略
第五模块：成果展示与长效机制建设
5.1 项目成果汇报与点评
• 各组案例报告展示（每组10 分钟）
• 专家点评：数据严谨性、分析深度、决策可行性
• 优秀案例表彰与经验分享
5.2 数据驱动文化落地规划
• 组织架构调整：数据分析师岗位设置与跨部门协作机制
• 制度建设：数据应用绩效考核体系设计
• 技术路线图：BI 系统升级与 AI 模型迭代计划
5.3 课程总结与后续支持
• 知识体系回顾与关键工具清单发放
• 企业专属数据应用路线图建议
• 3 个月免费线上答疑与案例库更新服务
标杆案例索引（5 个核心案例 + 2 个扩展案例）
1. 宁德时代：智能制造数据互通与分钟级响应系统（生产优化）
2. 比亚迪：电池寿命预测模型构建（研发创新）
3. LG 新能源：北美产能动态调整与成本控制（供应链优化）
4. 松下新能源：全流程质量追溯与设备监控（质量管控）
5. 国轩高科：全球化产能布局与订单管理（战略决策）
6. 三星SDI：46 系列圆柱电池研发数据闭环（产品创新）
7. 亿纬锂能：储能订单满产的产能调配策略（产能管理）
课程特色
• 行业深度：案例均来自新能源储能电池头部企业，涵盖材料、生产、供应链全链条
• 工具落地：Python、Tableau、图扑 HT 等主流工具的实战教学
• 成果导向：直接产出企业专属的数据应用方案与分析报告
• 师资保障：邀请新能源行业数据专家参与案例点评与方案指导
授课老师
赵春国 10年以上财税咨询与培训经验
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
