数字化转型助力企业提升竞争力与创新能力

数字化转型：推动智能制造的未来

在当今快速发展的时代，数字化转型已成为各行各业提升竞争力、实现可持续发展的关键。尤其是在制造业，智能制造的引入使得企业能够更高效地运作，节约成本，提升产品质量。本文将围绕数字化转型的顶层思维、智能制造核心技术及应用场景等方面进行深入探讨，帮助相关管理者理解数字化转型的重要性及其实施路径。

王明哲：《数字化转型与智能制造》

【课程收益】掌握1套数字化转型的顶层思维理解智能制造7大系统的内在联系了解推进智能制造的2套方法论掌握智能化的底层原理盘点AI在智能制造领域的7大场景了解大量相关案例，以及背后的经验与教训【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】0.5-1天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维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、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5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、工业领域的数字化转型-智能制造1、智能制造核心技术盘点精益生产：智能制造之道发展阶段总述：点→线→面→点智能制造标准模板：大脑→中枢神经→周围神经智能制造的7大核心系统：谁是大脑谁是中枢神经案例：三一重工灯塔工厂2、数字化如何帮助企业提质、增效、降本、增收数字质量场景供应链数字化场景数字营销场景人力数字化场景案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。3、企业如何推进智能制造智能制造顶层规划方法智能制造项目推进方法智能制造的6大普遍问题数字化转型成功的黄金定律三、智能化底层原理及智能制造终局展望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、制造业AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化

王明哲 培训咨询

一、数字化的顶层思维

数字化转型并非单纯的技术升级，而是业务与IT的深入融合。通过对数字经济的理解，我们可以更好地把握数字化转型的核心——数据要素。

• 精益思维： 通过梳理业务，发现数字化入手点，帮助企业提高效率。
• 编程思维： 理解计算机语言，提升数字化项目成功率，让技术应用更为顺畅。
• 数据思维： 通过数据分析，挖掘潜在价值，展望数字化转型的未来。

例如，某企业通过精益思维的实践，发现原有生产流程中的冗余环节，进而优化生产流程，实现了效率的显著提升。

二、数字化转型的阶段与核心技术

数字化转型可以分为三个必经阶段：

• Digitization（无纸化）： 通过数字化手段减少纸质文件的使用，提高信息传递的效率。
• Digitalization（高效化）： 利用数字技术重构业务流程，提升运营效率。
• Digital Transformation（无人化）： 实现智能化生产，实现无人值守的自动化生产。

在这一过程中，企业需要关注核心技术的应用，例如人工智能、物联网等。在这些技术的助力下，企业能够实现更高效的生产和管理。

三、智能制造的核心技术与应用场景

智能制造作为数字化转型的重要组成部分，其核心技术包括精益生产、数据分析、云计算等。这些技术相互结合，形成了智能制造的七大核心系统。

• 大脑： 负责数据的处理与决策，确保生产过程中的智能化管理。
• 中枢神经： 负责信息的传递和协调，确保各个环节的高效运作。
• 周围神经： 负责与外部环境的交互，保持企业与市场的紧密联系。

例如，三一重工的灯塔工厂通过智能制造实现了生产过程的全面数字化，极大提升了生产效率和产品质量。

四、数字化如何提升企业价值

数字化转型不仅是技术的更新换代，更是企业战略的重塑。通过数字化，企业能够在多个方面实现质的飞跃：

• 提质： 通过数据分析与智能化监控，提升产品的质量和一致性。
• 增效： 优化生产流程，减少资源浪费，提高生产效率。
• 降本： 通过智能化管理，降低运营成本，提升盈利能力。
• 增收： 通过数字化营销，拓展市场，提升产品的市场占有率。

中国航天在数字质量管理方面的成功案例，展示了如何通过数字化手段确保产品的高质量输出。

五、智能化底层原理及未来展望

在智能制造的实践中，人工智能的底层原理至关重要。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取，这些原理使得机器能够学习并优化生产过程。

• 逻辑固化： 通过经验的积累，使机器能够自主决策。
• 知识抽取： 从海量数据中提取有用信息，推动智能化进程。

在未来，人工智能将继续在制造业中发挥重要作用，推动制造业向更高层次的智能化发展。这包括销量预测、产品质量检测、设备预测性维护等多个场景的应用。

六、数字化转型的案例分析

在数字化转型过程中，许多企业都积累了宝贵的经验与教训。例如，某著名汽车品牌通过销量预测系统，成功预判市场需求，调整生产计划，从而提升了市场反应速度。

同样，某大型设备制造企业通过故障预测系统，成功降低了设备故障率，提升了生产效率，节约了大量的维修成本。这些案例都为其他企业提供了宝贵的参考。

七、结语：数字化转型的未来

数字化转型是一个持续的过程，企业需要不断学习与适应，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过掌握数字化顶层思维、智能制造核心技术及其应用场景，企业将能够更好地应对未来的挑战。只有在数字化转型的浪潮中，才能抓住机遇，实现可持续发展。

在这个过程中，管理者的角色尤为重要。他们需要具备前瞻性的视野和敏锐的洞察力，才能带领团队顺利完成数字化转型的目标。数字化转型不仅是技术的革新，更是管理理念的变革。只有把握了这一点，企业才能在未来的竞争中脱颖而出。