智能化落地法：助力企业转型升级的关键策略

智能化落地法：数字化转型与智能制造的深度融合

在当今快速发展的科技时代，数字化转型已成为各行业企业提升竞争力的关键所在。尤其是在制造领域，智能制造技术的引入不仅改变了传统的生产方式，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。本文将围绕“智能化落地法”的主题，深入探讨数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术、AI在智能制造中的应用场景，以及如何有效推进智能制造的实施。

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

数字化的顶层思维

数字化转型的核心在于将业务与信息技术进行深度融合。根据《十四五规划》，数字经济是未来发展的重要方向，而数字化转型则是实现这一目标的必经之路。以下是数字化转型过程中需要关注的几个关键点：

• 数字化概念导入：数字化不仅仅是无纸化办公，而是通过技术手段对业务流程进行重新设计与优化。它要求企业在业务和技术层面都进行全面的数字化思考。
• 数字化顶层思维框架：精益思维、编程思维和数据思维是数字化转型的三大支柱。企业需要梳理业务流程，掌握计算机语言，并让数据产生真正的价值。
• 关注数字化技术基础设施：企业需要解除计算机能力的封印，合理利用云计算和大数据等技术，提升自身的数字化能力。

通过这些顶层思维的引导，企业能够更清晰地认识到数字化转型的必要性，进而制定出符合自身发展战略的数字化转型方案。

智能制造的核心技术

智能制造是数字化转型在制造领域的具体体现，其核心在于将先进的信息技术与制造技术相结合，实现生产的智能化、柔性化和高效化。智能制造的主要特点包括：

• 精益生产：通过消除浪费、提升效率来实现生产的最优化。
• 智能制造标准模板：智能制造可视为一个系统工程，包括大脑（决策层）、中枢神经（数据处理层）和周围神经（执行层）的协同工作。
• 智能制造的七大核心系统：这些系统包括生产计划、质量控制、设备管理、供应链管理等，构成了智能制造的全面框架。

例如，三一重工的灯塔工厂就是智能制造的成功案例，通过数字化和智能化技术的全面应用，实现了生产效率和品质的显著提升。

数字化如何提升企业效益

数字化转型不仅能够提升生产效率，还能在多个方面带来显著的经济效益。实现企业效益提升的关键在于：

• 数字质量场景：通过实时监控和数据分析，企业能够更好地把控产品质量，降低次品率。
• 供应链数字化场景：实现供应链各环节的数字化管理，提升响应速度和灵活性。
• 人力资源数字化场景：通过数据驱动的人力资源管理，提升员工绩效和满意度。

中国航天、美的和一汽等企业在各自领域的数字化转型案例中，均取得了显著的效益提升，证明了数字化转型的巨大潜力。

推进智能制造的方法论

在推进智能制造的过程中，企业面临着多种挑战。因此，制定一套系统的方法论至关重要。以下是推动智能制造实施的几种有效方法：

• 智能制造顶层规划方法：通过全面评估企业现状，制定符合企业发展的智能制造战略。
• 智能制造项目推进方法：结合项目管理经验，制定明确的项目目标和实施路径。
• 解决智能制造的普遍问题：企业需要针对智能制造实施过程中遇到的问题，寻求有效解决方案。

数字化转型成功的黄金定律在于，企业在实施过程中必须做到有目标、有计划、有执行，确保每一步都能落到实处。

智能化底层原理及展望

人工智能作为智能制造的重要推手，其底层原理和应用场景值得深入探讨。人工智能的两大底层原理包括：

• 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟的方式，形成稳定的知识体系。
• 知识抽取：通过实践经验的积累，提取和总结有效的知识。

在实际应用中，企业可以通过人工智能的六大底层套路，例如知识图谱、聚类算法等，来实现智能制造的落地。这些技术的应用不仅能够提升生产效率，还能降低企业运营成本。

制造业AI应用的七大场景

在智能制造的实践中，人工智能可以在多个场景中发挥重要作用，以下是制造业AI应用的七大场景：

• 销量预测：通过数据分析预测市场需求，优化生产计划。
• 产品质量检测：利用机器视觉技术自动检测产品质量，提高检测效率和准确性。
• 耗品寿命预测：通过数据分析，预测设备耗品的使用寿命，降低维护成本。
• 设备预测性维护：实时监控设备状态，提前预警故障，减少停机损失。
• 场地巡检：利用机器人和无人机等技术，提升巡检效率和安全性。
• 智能排产及调度：通过数据算法优化生产排程，提升整体生产效率。
• 工艺参与自动优化：利用AI技术持续优化生产工艺，提升产品质量和生产效率。

例如，某著名汽车品牌通过销量预测技术，有效提升了生产的灵活性和市场响应能力，而大型设备的故障预测则显著降低了设备维护成本。

结语

智能化落地法不仅是数字化转型的重要组成部分，也是智能制造成功实施的关键。通过掌握数字化顶层思维、智能制造核心技术、AI应用场景以及有效的方法论，企业能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，随着科技的不断进步，智能制造将会越来越普及，成为各行业企业发展的新常态。