《数据驱动决策体系构建与实战应用》

【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