供应链数字化转型：提升企业竞争力的关键策略

供应链数字化：迈向智能制造的新时代

在当今快速发展的商业环境中，供应链的数字化转型已成为企业提升竞争力的重要战略。数字化并不仅仅是技术的应用，它涉及到企业流程的重塑、管理模式的创新以及商业思维的转变。通过对数字化转型的深入理解，企业能够在供应链管理中实现更高的效率、质量和灵活性，为未来的智能制造打下坚实基础。

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

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数字化转型的顶层思维

数字化转型的核心在于将传统业务与现代信息技术深度融合。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的有效利用。数字化转型不仅是技术的更新，更是企业战略的全面升级。

数字化顶层思维框架包括精益思维、编程思维和数据思维。精益思维强调对业务流程的梳理，以发现数字化的切入点；编程思维则帮助管理者掌握计算机语言，从而提升数字化项目的成功率；数据思维强调通过数据创造价值，展望数字化转型的终局。通过这些思维框架，企业可以更好地制定数字化转型策略。

数字化技术基础设施

在数字化转型过程中，企业需要关注基础设施的建设，这包括解除计算机能力的封印和数据应用的转型。通过云计算、大数据和人工智能等技术，企业能够实现数据的高效应用。例如，谷歌的云计算服务和华为的5G技术为企业提供了强大的数据处理能力，帮助企业在竞争中保持领先。

数字化转型的必经阶段

数字化转型分为三个阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。每个阶段都有其关键技术，数字化的成功与否往往取决于企业在这些阶段中的表现。例如，人员绩效智能评估系统的运用，便是在数字化转型的一个重要体现。

数字化转型的两大核心

在数字化转型过程中，企业需要关注半场信息化和人工智能的应用。半场信息化涉及到流程的固化、信息的流转和数据的积累，而人工智能则是找准价值“点”和匹配“针”对性技术的关键。通过对这两大核心的理解与应用，企业能有效提升其整体运营效率。

智能制造的核心技术

智能制造是数字化转型的重要组成部分，其核心技术包括精益生产和智能制造的七大核心系统。精益生产的理念强调消除浪费，提高生产效率。而智能制造的标准模板则可以被视作智能制造的“大脑”、“中枢神经”和“周围神经”的有机结合。

以三一重工的灯塔工厂为例，该工厂通过智能制造技术的应用，实现了生产效率的显著提升和成本的有效控制，成为了行业中的标杆。

数字化如何提升企业竞争力

数字化能够帮助企业在多个方面提升竞争力，包括提质、增效、降本和增收。具体来说，数字质量场景能够通过数据分析提升产品质量；供应链数字化场景能够实现信息的实时共享，增强供应链的灵活性；数字营销场景则可以通过大数据分析精准定位客户需求，提高市场响应速度；人力数字化场景能够通过智能化手段优化人力资源配置。

推进智能制造的策略

推进智能制造的关键在于顶层规划和项目推进。企业需要制定清晰的智能制造顶层规划，明确各个项目的目标和实施路径。同时，在项目推进过程中，企业应关注智能制造所面临的六大普遍问题，并根据数字化转型成功的黄金定律进行调整和优化。

智能化底层原理与终局展望

智能化的底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过师傅“教”徒弟的方式，把知识固化为可复用的规则；知识抽取则是通过师傅“带”徒弟的方式，将经验转化为可操作的知识体系。这种方法不仅适用于人工智能的应用，也可以为企业的知识管理提供借鉴。

人工智能的应用场景

在生产制造领域，人工智能的应用场景非常广泛，包括销量预测、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、工艺参与自动优化等。通过这些应用场景，企业能够实现生产效率的提高和成本的降低。

例如，某著名汽车品牌通过销量预测和焊接故障检测的智能化应用，不仅提升了生产线的良品率，还有效降低了生产成本。此外，百度在物流调度的最优化上也取得了显著成果，为行业的数字化发展提供了有力支持。

案例分析与经验教训

通过对智能制造领域的多个案例进行分析，我们可以总结出一些成功的经验与教训。在推进数字化转型的过程中，企业需要灵活应对变化，及时调整策略。此外，重视员工的培训和技能提升也是确保数字化转型成功的关键因素之一。

总结

供应链数字化不仅是企业提升效率、降低成本的手段，更是实现智能制造的重要途径。通过深入理解数字化转型的顶层思维、核心技术及应用场景，企业能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。未来，随着技术的不断发展，数字化转型将成为更多企业的必经之路，推动整个行业向智能化、数字化方向不断迈进。

在这一过程中，企业应当保持敏锐的市场洞察力，积极探索和实践，将数字化转型与实际业务深度融合，从而在未来的智能制造浪潮中占据先机。