数字化转型助力企业创新与增长新机遇

数字化转型：从理念到实践的全面解析

在当今快速发展的商业环境中，数字化转型已经成为企业提升竞争力的关键因素。数字化不仅仅是技术的应用，更是企业战略的深度变革。随着“十四五”规划的实施，数字经济已成为推动经济增长的重要引擎，而数字化转型则是实现这一目标的基础。本文将深入探讨数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术、人工智能的底层原理以及企业如何有效推进数字化转型，旨在为供应链相关中高层管理者提供全面的理论指导和实践建议。

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

数字化转型的顶层思维

数字化转型的成功离不开顶层思维的指导，这一思维框架帮助企业从战略的高度审视数字化过程中的重要因素。

数字化概念导入

数字化转型的核心在于业务与IT的深入融合。这一转型不仅是技术的更新，更是对传统业务流程的全面再造。企业在进行数字化转型时，需要高度重视数据要素的价值，确保数据能够为决策提供支撑。

数字化顶层思维框架

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生价值，推动企业的长期发展。

案例分析表明，企业如能将这三种思维融入到数字化转型中，必将能有效提高转型的成功率。

数字化技术基础设施

在推进数字化转型时，企业必须关注基础设施的建设。解除计算机能力的封印，才能使企业在数据应用中如鱼得水。比如，谷歌的云计算和华为的5G技术，都是数字化转型过程中不可或缺的基础设施。

数字化转型的阶段

数字化转型通常经历三个必经阶段：

• Digitization：实现无纸化办公。
• Digitalization：提升效率，优化流程。
• Digital Transformation：实现自动化和智能化。

每个阶段都有其关键技术，企业应根据自身情况制定相应的转型策略。

工业领域的数字化转型-智能制造

智能制造是数字化转型的重要组成部分，涉及到多个核心技术的应用和整合。

智能制造的核心技术

智能制造的核心在于精益生产与智能制造的标准化，企业需要认识到智能制造的七大核心系统及其内在联系。以三一重工的灯塔工厂为例，该企业通过智能化技术的应用，实现了生产效率的显著提升。

数字化如何提升企业的各项指标

数字化转型能够帮助企业在多个方面取得显著成效，包括：

• 提升质量：通过数字质量场景的应用，确保产品质量稳定。
• 降低成本：数字化的供应链管理能够减少库存，降低运营成本。
• 增收：通过数字营销场景，提升市场竞争力和销售额。

例如，中国航天在数字质量管理上的成功实践，为其他企业提供了宝贵的参考。

推进智能制造的有效方法

企业在推进智能制造时，需遵循顶层规划和项目推进的方法。通过对智能制造的普遍问题进行分析，企业能够总结出数字化转型成功的黄金定律。

智能化底层原理及智能制造展望

人工智能作为数字化转型的重要驱动力，其底层原理的理解对于企业的实际应用至关重要。

人工智能的底层原理

人工智能的两大底层原理包括逻辑固化与知识抽取。这些原理帮助企业在学习过程中，将经验转化为可操作的知识，并推动智能化的落地。

人工智能的应用场景

在制造业中，人工智能的应用场景多种多样，包括：

• 销量预测
• 产品质量检测
• 设备预测性维护
• 智能排产及调度

例如，某著名汽车品牌通过销量预测，成功提升了市场响应速度和生产效率。

人工智能的落地方法

人工智能的落地并非一蹴而就，需要经过以下六个步骤：

• 价值驱动或数据驱动的选择。
• 机器学习与数据模型的有效结合。
• 大数据与深度学习的融合。
• 行业专家的参与和客观事实的验证。
• 行政可行性与技术的结合。

这些步骤的有效实施，能够为企业带来显著的效益，如提升产线良品率，实现大型工程机械的故障预测等。

总结及展望

数字化转型是企业应对未来挑战的必经之路。通过建立顶层思维框架、掌握智能制造的核心技术、理解人工智能的底层原理，企业才能在竞争中立于不败之地。对于供应链相关的中高层管理者而言，积极参与数字化转型的培训，将有助于提升自身的管理水平和企业的市场竞争力。展望未来，随着数字化技术的不断发展，企业将在智能制造的道路上走得更加坚定和从容。