【课程背景】
在中国机械工业百强企业数字化转型进程中,三类致命问题正持续吞噬企业竞争力:
1. 数据基建薄弱引发 "盲人摸象式决策"
设备联网率超 60%,但 90% 的振动、温度、压力传感器数据仅用于基础监控,未被转化为预测性维护的有效输入,导致非计划性停机频发(某重型装备企业年停机损失超 8000 万元)
工艺参数与质量数据的割裂存储,使工程师仍在用 Excel 手工匹配加工参数与成品缺陷关系,新产品良率爬坡周期长达 6 个月
供应商数据与生产系统未打通,库存预测误差率长期高于 35%,原材料积压与紧急采购并存成为常态
2. 技术应用陷入 "试点 - 废弃" 死亡循环
AI 质检系统因误报率过高(某变速箱企业误判率达 42%),被产线工人弃用,数百万投入沦为 "机房摆设"
算法团队开发的设备健康预测模型,因缺乏工艺专家参与,关键特征维度缺失,预警准确率不足 30%
管理层在 "点状创新" 中迷失:生产部门自研的智能排产系统,与供应链部门的动态补货模型数据标准不互通,形成新的数据孤岛
3. 组织机制缺失导致 "转型内耗"
工艺专家与数据科学家互斥:前者认为 AI 模型是 "黑箱玄学",后者抱怨 "老师傅经验无法量化"
生产部门为保 KPI,拒绝开放实时工况数据,技术部门只能在离线数据上构建 "温室模型"
高管层陷入两难:既担忧被跨界对手降维打击(如特斯拉用一体化压铸颠覆传统机加工),又恐重蹈同行 AI 项目 "投 300 万省 50 万" 的覆辙
这门课程的价值锚点:
针对机械制造企业 "有数据不会用、有技术不对症、有人才不协同" 的顽疾,以 "供需连模型 + 破界创新方法论" 为核心武器:
破除数据幻觉:教会企业从海量设备数据中提取 "会说话" 的关键特征(如通过主轴电流纹波识别刀具微崩刃)
根治试点陷阱:用动态 ROI 模型验证 AI 场景的真实经济价值,确保每个项目都具备 "投入 - 收益" 可量化性
打通组织栓塞:建立工艺参数与 AI 算法的双向翻译机制,让老师傅的经验转化为可迭代的数字资产
规避战略误判:通过三一重工、徐工等先行者的血泪教训,建立 AI 转型的风险预警雷达系统
本课程不是通用的 AI 科普,而是专为机械制造高管设计的转型手术刀 —— 用行业深度案例与实战工具,切除阻碍 AI 落地的三大毒瘤。
【课程收益】
ü 掌握 AI 需求识别双引擎:运用JTBD模型精准定位高价值场景,通过第一性原理方法论突破传统业务边界
ü 获得机械行业 AI 工具箱:包含 AI 机会矩阵画布、动态 ROI 测算仪表盘、工艺参数优化沙盘等 6 个实战工具
ü 了解标杆企业进阶路径:拆解三一重工智能运维、徐工 AI 质检等 5 个已验证成功场景的实施图谱
ü 带走可执行的 AI 路线图:完成从场景优先级排序到 12 个月落地计划的完整策略文档
ü 了解工业 AI 前沿突破点:掌握数字孪生、工业知识图谱等新技术在设备预测性维护中的实战用法
【课程特色】
痛点可视化、方法论显性化、行动导向、场景具象化
【课程对象】董事长 / CEO / 总裁:需把握 AI 转型战略方向与资源投入节奏
事业部总经理:负责具体业务线的 AI 价值落地验证
【课程时间】
1天(6小时/天)
【课程大纲】
一、AI 浪潮下,机械行业正在经历怎样的范式重构?
1. 行业变局的三重冲击波
Ø 数据维度:设备联网率突破 60% 带来的决策革命
Ø 政策维度:"智能制造 2025" 政策补贴的窗口期倒计时
Ø 竞争维度:徐工集团 AI 质检系统降低 30% 返修率的启示
2. 供需连模型下的机会扫描
Ø 需求侧:设备全生命周期服务需求图谱
Ø 供给侧:工业知识图谱与数字孪生技术成熟度评估
Ø 连接侧:设备数据与供应链金融的跨界融合可能性
二、为什么传统业务场景难以适配 AI 技术特性?
1. 机械行业 AI 应用的四大死亡陷阱
Ø 数据陷阱:SCADA 系统数据的 "三无" 困局(无标注 / 无时序 / 无场景)
Ø 价值陷阱:降本 1% VS 改造投入 500 万的 ROI 悖论
Ø 组织陷阱:工艺专家与算法团队的 "巴比伦之困"
2. 破界创新的三阶突破法
Ø 第一性原理思考:从 "提升精度" 到 "重构生产范式"
Ø 约束条件破除:用数字孪生突破物理实验次数的限制
Ø 价值网络重构:三一重工 "根云平台" 的生态玩法
三、如何构建 AI 场景的 "需求 - 价值" 匹配模型?
1. AI 机会矩阵工具实战
Ø 横轴:业务痛点烈度评估(质量 / 成本 / 交付维度)
Ø 纵轴:AI 适配度评估(数据可用性 × 技术成熟度)
2. 三步场景设计法
Ø 需求锚定:从客户投诉日志中提取高频关键词
Ø 价值验证:用蒙特卡洛模拟预测经济价值
Ø 技术选型:CV/NLP/ 知识图谱的适用边界
四、AI 应用如何跨越 "试点成功 - 规模复制" 的死亡鸿沟?
1. 实施路径双轨设计
Ø 1.1 技术轨:MVP 验证→模块解耦→平台沉淀
Ø 1.2 组织轨:AI 卓越中心建设的三阶段路线图
2. 风险控制的三道防火墙
Ø 2.1 数据安全:工业数据分级管控沙盒机制
Ø 2.2 人才断层:工艺专家 AI 赋能训练营设计
Ø 2.3 投资失控:动态 ROI 仪表盘构建
五、如何打造 AI 时代的组织进化飞轮?
3. 领导力升级的四个关键动作
Ø 1.1 从 KPI 驱动到数据驱动的决策模式转型
Ø 1.2 建立 "试错预算" 与创新容错机制
4. 文化基因再造工程
Ø 2.1 破除 "车间禁忌":设备数据透明化变革
Ø 2.2 构建 AI 人才 "三明治" 培养体系