提升数据应用价值的五大关键策略

数据应用价值：智能制造与数字化转型的未来

在当今快速发展的数字经济时代，数据的应用价值愈发凸显。企业在数字化转型过程中，如何有效利用数据，提升竞争力，成为了管理者们需要面对的重要课题。通过掌握数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术以及人工智能的落地方法，企业能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，创造更大的经济价值。

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

数字化转型不仅仅是技术的更新迭代，更是企业经营理念和管理模式的深刻变革。从国家的“十四五”规划来看，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的有效结合。数字化转型要求企业实现业务与IT的深入融合，通过数字化的手段提升运营效率，优化资源配置。

• 精益思维：通过梳理业务，找出数字化的切入点，确保资源的高效利用。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生实际价值，展望数字化转型的最终目标。

例如，某企业通过精益思维，优化了生产流程，减少了人工成本，提升了产品质量，从而实现了生产效率的显著提升。

数字化转型的必经阶段

在数字化转型过程中，企业通常经历三个必经阶段：

• Digitization（无纸化）：通过数字化手段提高信息处理效率。
• Digitalization（高效化）：实现业务流程的自动化，提升决策效率。
• Digital Transformation（无人化）：将企业运营完全数字化，实现智能化管理。

每个阶段都有其关键技术的支持，例如在数字化转型的第二阶段，企业需要引入大数据分析与人工智能技术，以实现更高效的资源配置和决策支持。

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，其核心在于通过数字化技术提升生产效率、降低成本、提升产品质量。智能制造的7大核心系统包括生产管理系统、供应链管理系统、产品生命周期管理系统等，这些系统共同构成了智能制造的“大脑”。

• 数字质量场景：通过数据分析实现产品质量的实时监控与控制。
• 供应链数字化场景：优化供应链管理，提升响应速度与灵活性。
• 数字营销场景：通过数据分析了解市场趋势，制定精准营销策略。

例如，中国航天通过数字质量管理，实现了产品的全生命周期追踪，大幅提升了产品质量，增强了市场竞争力。

人工智能的底层原理与应用

人工智能作为推动智能制造的重要技术，其底层原理主要体现在逻辑固化与知识抽取两个方面。通过对大量数据进行分析，企业能够识别出潜在的市场机会与客户需求，从而制定相应的策略。

• 逻辑固化：通过机器学习等技术，将经验与知识固化为算法，提高决策的科学性。
• 知识抽取：从数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。

在制造业中，AI的应用场景广泛，包括销量预测、产品质量检测、设备预测性维护等。例如，某知名汽车品牌通过AI技术实现了销量的精准预测，从而优化了生产计划，提升了市场响应能力。

智能化的落地方法与成功案例

虽然人工智能技术在各个领域展现出巨大的潜力，但将其落地应用仍面临诸多挑战。企业需要明确价值驱动与数据驱动的思维，合理选择机器学习模型，以实现实际收益。

• 价值驱动 vs 数据驱动：明确项目的目标与预期收益，确保数据的有效支撑。
• 大数据与深度学习：结合行业专家的经验与客观数据，提升模型的准确性。

某大型工程机械企业通过数据分析与机器学习技术，实现了故障预测，提前识别潜在问题，降低了维修成本，提高了设备的利用率。

结语：数据应用的未来展望

在数字经济的浪潮中，数据的应用价值将持续提升。企业通过掌握数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术与人工智能的落地方法，能够在未来的市场竞争中获得先机。随着技术的不断进步，数据的价值将不断被挖掘，企业的运营模式也将随之演变。

因此，供应链相关的中高层管理者需要不断更新自己的知识体系，紧跟数字化转型的步伐，才能在新时代的竞争中立于不败之地。