人工智能底层原理的全面解析
随着数字化转型的不断深入，人工智能（AI）作为推动这一变革的重要力量，正逐渐渗透到各个行业，尤其是供应链管理领域。了解人工智能的底层原理，不仅能帮助我们更好地掌握这一技术，还能为企业数字化转型提供有力支撑。本文将结合相关培训课程内容，从人工智能的基本原理、应用场景到实际案例，全面解析人工智能的底层原理及其对供应链的影响。
【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来盘点数字化技术对供应链降本增效的四个阶段理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路建立数据思维，解封你未曾意识到的资源和力量理解智慧供应链的5大痛点了解大量相关案例，以及背后的经验与教训在动手实战中将智慧供应链知识内化【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】供应链相关中高层管理者。【课程时间】2天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化转型是什么企业中的流程与人类的神经企业中的信息与人类的神经信号数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统2、数字化顶层思维框架感知：获取原始数据认知：抽取关键信息推理决策：形成计划反馈动作：实施计划小互动：如果你在跟心仪的女神约会……3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术5、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统二、供应链核心概念导入1、供应链在企业中的地位企业中唯二能“挣钱”的部门工业领域的企业竞争核心是供应链案例：通用电气供应链案例2、供应链的管理要素供应商基础管理招标及寻源管理订单及物流管理供应商绩效考核合同管理兑付账款管理案例：特斯拉供应链解析，戴尔的基本供应链3、工业企业供应链的管理痛点20%的间接物料吃掉企业80%的时间成本传统采购中的：低、慢、差、弱、散案例：海尔生产外包装模块化，通用汽车与波音公司供应链挑战4、供应链金融概念导入供应链金融的核心玩法供应链金融的不同种类汽车领域供应链金融案例案例：UPS物流金融业务5、数字化供应链标杆事务性工作系统处理寻源与采购高效处理品类管理及采购策略着重处理数字化供应链的提质、降本、增效、风控案例：华能集团如何解决电力行业供应链数字化挑战，传统供应链与数字化供应链比较三、供应链数字化转型1、供应链数字化转型战略供应链数字化转型的时代契机供应链数字化转型的战略思维供应链数字化转型的战略趋势案例：世界最大航空发动机公司供应链转型案例、IBM数字化供应链转型案例2、数字化引发的供应链变革数字化引发采购计划变革案例：COSTA采购需求预测平台数字化引发采购过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发生产过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发供应链运营变革案例：世界500强电子生产企业数字供应链解决方案数字化引发的逆向供应链变革案例：亚马逊可持续发展供应链计划数字化供应链控制塔概念导入案例：宝洁供应链控制塔3、供应链数字化经典案例京东的智慧供应链案例：京东无界智能供应链阿里巴巴的数智化供应链案例：菜鸟供应链网络数字化技术重塑美的供应链案例：美的智联供应链-制造业供应链标杆联想的数字化供应链及背后方法案例：联想供应链数字化转型全过程回顾4、供应链数字化的度量方法传统供应链度量方法数字化供应链成熟度指标数字意识成熟度指标如何使用上述指标四、智能化底层原理，及其带给供应链的新可能1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据 ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈ 最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、人工智能的在智慧供应链中的应用预测需求提前备战仓储机器人替代人工路径最优化提升效率案例：某著名汽车品牌销量预测，亚马逊VS京东仓储机器人对比，百度AI物流调度最优化案例五、数智化项目推进方法1、方法串讲：先发散再收敛2、以价值为导向的头脑风暴痛点问题罗列痛点问题排序3、数据准备阶段的可行性收敛数字化项目机理分析数字化项目数据关联性分析数字化项目数据质量分析4、数据使用阶段的可行性收敛谁可以成为AI的“师傅”我们能否请得起这个“师傅”5、行政可行性收敛横向行政跨越分析纵向行政跨越分析6、方案展示及讨论专业可行性提升行业可行性提升
一、人工智能的基本概念及底层原理
人工智能是一种模拟人类智能的技术，旨在通过机器学习和数据处理来执行复杂的任务。其底层原理主要包括两个方面：
- 逻辑固化：这一原理类似于师傅教徒弟的过程，通过对大量数据的学习，机器能够固化逻辑规则，从而进行知识的传递和应用。
- 知识抽取：这一过程可以被视为师傅带徒弟，机器通过分析数据提取出有价值的信息，以作出更为准确的判断和决策。
通过这两个底层原理，人工智能能够在复杂的环境中进行自我学习与适应，从而为企业提供更为智能化的解决方案。
二、人工智能的六大底层套路
在理解了人工智能的基本原理后，我们还需要掌握其六大底层套路，以便于在实际应用中灵活运用。具体包括：
- X-Y pairs：通过知识抽取建立X和Y之间的关系，以便进行更精确的预测。
- Y→X：这一套路强调从结果推导出原因，适合用于生成新的数据或信息。
- X1-X2 pairs：用于推荐匹配，比如在电商平台中根据用户的历史行为推荐商品。
- X only：聚类算法，通过对相似数据的聚合进行分类。
- Y only：强调超越人类的能力，通过机器分析数据得出更为精准的结果。
- Dot & Line：构建知识图谱，将不同的信息进行关联，为决策提供支持。
掌握这些套路，能够帮助企业在不同的场景下灵活应用人工智能技术，从而提高效率和决策质量。
三、人工智能在智慧供应链中的应用
人工智能的底层原理和套路在智慧供应链中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：
- 预测需求：通过历史数据分析，利用机器学习算法预测未来的市场需求，帮助企业提前备战，降低库存成本。
- 仓储机器人替代人工：随着技术的发展，仓储机器人逐渐取代人工，实现自动化管理，提高仓储效率。
- 路径最优化：通过数据分析与算法优化，帮助企业在物流运输中选择最佳路径，降低运输成本。
例如，某著名汽车品牌通过应用机器学习技术，实现了销量的精准预测，大大提升了生产效率和市场反应速度。
四、数字化转型与人工智能的结合
数字化转型是企业在现代商业环境中生存和发展的必然选择，而人工智能则是这一转型中的核心驱动力。数字化转型分为三个主要阶段：
- Digitization：无纸化，通过数字化手段提高信息传递和处理的效率。
- Digitalization：高效化，利用数字化技术优化业务流程，减少成本。
- Digital transformation：无人化，全面实现自动化管理，提升企业的整体竞争力。
在这一过程中，人工智能作为关键技术，将为企业提供数据分析、预测、决策支持等多方面的帮助，从而加速数字化转型的进程。
五、案例分析：人工智能在供应链管理中的成功应用
通过实际案例，我们可以更直观地理解人工智能在供应链管理中的应用效果。例如：
- 京东的智慧供应链：京东通过构建无界智能供应链，利用人工智能技术实现了库存管理的智能化，提升了客户满意度。
- 阿里巴巴的数智化供应链：菜鸟网络通过数据分析和智能调度，优化了物流配送效率，减少了运营成本。
- 美的智联供应链：美的通过人工智能和物联网技术，实现了供应链的智能化管理，提升了生产效率。
这些案例充分展示了人工智能在供应链管理中发挥的重要作用，值得其他企业借鉴和学习。
六、推进人工智能项目的方法论
为了有效推进人工智能项目，企业需要建立一套系统的方法论，主要包括：
- 先发散再收敛：通过头脑风暴等方式，广泛收集痛点问题，进行有效的排序和归纳。
- 数据准备阶段的可行性分析：评估项目所需的数据是否充足，数据质量是否达标。
- 数据使用阶段的可行性分析：确定谁可以成为AI的“师傅”，以及是否具备必要的技术条件。
- 方案展示及讨论：通过专业和行业可行性分析，确保项目方案的有效性。
通过以上方法论的系统应用，企业能够更好地推进人工智能项目的落地，实现业务的持续优化与提升。
总结
人工智能的底层原理及其在智慧供应链中的应用，正在重塑企业的运营模式和管理理念。通过理解人工智能的基本原理、掌握其底层套路，以及结合实际案例分析，企业可以更好地利用这一技术，推动数字化转型，提升竞争力。在未来的发展中，持续关注人工智能的进步和应用，将是企业能够立于不败之地的关键所在。
免责声明：本站所提供的内容均来源于网友提供或网络分享、搜集，由本站编辑整理，仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题，请联系本站管理员予以更改或删除。
让一部分企业先学到真知识！
王明哲
培训咨询
