供应链数字化转型：提升企业效率的关键策略

供应链数字化：迈向智能制造的未来

在现代企业管理中，供应链的数字化转型正逐渐成为行业转型和发展的重要驱动力。随着信息技术和人工智能的迅速发展，企业迫切需要通过数字化手段提升供应链的效率、灵活性和透明度。本文将围绕“供应链数字化”这一主题，结合相关培训课程内容，从多个角度深入探讨这一重要议题。

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、数字化转型的顶层思维

数字化转型并非一蹴而就，它需要企业从顶层进行战略规划。根据《十四五规划》，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素。数字化的概念可以简单理解为业务与IT的深度融合，这一过程不仅仅是技术的更新换代，更是企业思维方式的转变。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发掘数字化入手点，从而提升整体效率。
• 编程思维：通过掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率，使企业在技术变革中游刃有余。
• 数据思维：让数据发挥价值，展望数字化转型的未来，推动决策的科学化和精细化。

在数字化转型的过程中，企业应关注数字化技术基础设施的建设，解除计算机能力的封印，推动数据应用的深度挖掘。例如，谷歌云计算和华为5G等技术的应用都在帮助企业实现高效的数据处理和分析。

二、数字化转型的必经阶段

数字化转型可分为三个必经阶段：

• Digitization（无纸化）：通过电子化手段减少纸质文档的使用，提高信息传递的速度与准确性。
• Digitalization（高效化）：借助数字技术提升工作效率，实现信息流和物流的优化。
• Digital Transformation（无人化）：通过智能化技术实现无人化生产和管理，极大地提升生产力。

每个阶段都有其关键技术，数字化的成功在于掌握这些关键因素。例如，人员绩效智能评估系统就是在数字化转型中取得的重要成果之一。

三、工业领域的数字化转型—智能制造

智能制造是供应链数字化的重要组成部分，它通过将信息技术与制造业深度融合，推动生产模式的变化。智能制造的核心技术包括精益生产、智能制造的标准模板等。

智能制造的发展可以分为多个阶段，企业应根据自身情况选择合适的发展路径。以“三一重工灯塔工厂”为例，它通过数字化转型实现了生产效率的显著提升。

四、数字化在企业中的应用

数字化如何帮助企业提质、增效、降本、增收？这主要体现在以下几个领域：

• 数字质量场景：通过数字化手段提升产品质量，降低缺陷率。
• 供应链数字化场景：提升供应链的透明度和响应速度，减少库存成本。
• 数字营销场景：借助数据分析提升市场营销的精准度和效果。
• 人力数字化场景：通过智能化手段提升人力资源管理的效率。

例如，中国航天通过数字质量手段提升产品质量，而美的则通过供应链数字化实现了成本的降低和效率的提升。

五、推进智能制造的有效方法

企业在推进智能制造时，需采用系统的顶层规划方法和项目推进方法，并关注智能制造中的普遍问题。数字化转型成功的黄金定律在于明确目标、加强协作、持续反馈和优化调整。

六、智能化底层原理及展望

在智能制造的过程中，人工智能的底层原理显得尤为重要。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。这些原理为智能制造提供了强大的技术支持，推动了企业在制造、物流和管理等多方面的智能化转型。

人工智能的六大底层套路，如X-Y pairs、聚类算法和知识图谱等，正在为企业的数字化转型提供丰富的应用场景。例如，百度的智能客服和谷歌的药物预测系统都是在人工智能技术的推动下取得成功的案例。

七、制造业AI落地的实际场景

在制造业中，AI的落地应用场景具体包括：

• 销量预测：通过数据分析预测产品销量，优化库存管理。
• 产品质量检测：利用AI技术进行自动化的质量检测，降低人力成本。
• 设备预测性维护：通过数据监测设备状态，提前预警可能的故障。
• 智能排产及调度：实现生产的智能化调度，提高生产效率。
• 工艺参与自动优化：通过数据分析优化生产工艺，提升产品质量。

例如，某著名汽车品牌通过销量预测实现了市场需求的精准把握，而焊接故障检测则利用AI技术降低了生产中的缺陷率。

八、结论

供应链数字化是现代企业发展的必然趋势。通过顶层思维、智能制造的核心技术、数字化的有效应用，企业可以在激烈的市场竞争中占据优势。随着人工智能技术的不断演进，未来的智能制造将实现更高的生产效率和更低的运营成本，为企业创造更大的价值。

在实施数字化转型的过程中，企业应重视数据的收集和分析，构建坚实的数字化基础设施，以确保在数字经济时代的可持续发展。

总之，数字化转型不仅是技术的应用，更是企业文化和管理理念的全面变革。通过不断探索和实践，企业将能够在数字化的浪潮中把握机遇，实现跨越式发展。