智能化落地法助力企业数字化转型新机遇

智能化落地法：推动数字化转型的有效路径

在当今快速发展的科技时代，数字化转型已经成为企业发展的必然趋势。智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正在为各行各业带来深刻的变革。本文将围绕“智能化落地法”这一主题，结合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底层原理，探索如何有效推进智能制造的落地实施，从而帮助企业提升竞争力。

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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数字化的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的应用，更是思维方式的变革。企业在进行数字化转型时，首先需要确立顶层思维框架。这一框架包括精益思维、编程思维和数据思维等三个重要维度。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，实现资源的最优配置和高效运用。
• 编程思维：掌握计算机的基本语言，提升项目的成功率和团队的协作能力。
• 数据思维：让数据发挥其价值，从海量信息中提取有用信息，以支持决策和创新。

通过这些思维方式的引导，企业可以更好地理解数字化转型的意义，并在实践中找到适合自己的数字化路径。

数字化转型的必经阶段

数字化转型并不是一蹴而就的，而是经历了三个必经阶段：

• Digitization（数字化）：实现无纸化办公，通过电子化手段提升信息流通效率。
• Digitalization（数字化化）：在传统业务流程中融入数字化技术，提高工作效率。
• Digital Transformation（数字化转型）：实现业务的智能化和无人化，推动企业向新商业模式转变。

每个阶段都有其关键技术和实现路径，企业需要结合自身实际情况，逐步推进数字化转型的进程。

智能制造的核心技术与应用场景

智能制造是数字化转型的重要组成部分，其核心在于利用先进的技术提升生产效率和产品质量。智能制造的七大核心系统包括：

• 感知层：通过传感器和物联网技术，实时采集生产数据。
• 网络层：构建安全稳定的网络环境，实现数据的高效传输。
• 平台层：数据处理和分析的平台，实现信息的可视化和智能决策。
• 应用层：基于数据分析结果，进行智能化生产调度和管理。
• 执行层：自动化设备的控制与协同，实现智能生产。
• 服务层：提供个性化服务，提升客户体验。
• 安全层：保障数据安全和生产安全。

通过这些核心系统的协同作用，智能制造能够实现提质、增效、降本和增收的目标。例如，中国航天在数字质量管理方面的成功案例，展现了数字化如何提升生产质量和效率。

推进智能制造的有效方法

在推进智能制造的过程中，企业往往面临着诸多挑战。为此，掌握有效的方法论至关重要。以下是一些推荐的方法：

• 智能制造顶层规划：企业需要从战略层面进行规划，明确数字化转型的目标和路径。
• 项目推进方法：通过制定详细的项目计划和实施步骤，确保各项工作有序进行。
• 应对普遍问题：识别并解决在数字化转型过程中可能遇到的共性问题，如人才短缺、系统整合等。
• 成功的黄金定律：总结成功案例的经验教训，为后续的数字化转型提供参考。

这些方法的有效应用，将大大提升企业推进智能制造的成功率。

人工智能的底层原理与应用

人工智能是推动智能制造实现的重要技术手段。其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。通过师傅“教”徒弟的方式，企业可以有效地将知识传承给新员工，并通过数据分析提高决策的科学性。

人工智能的应用场景非常广泛，涵盖了销量预测、产品质量检测、设备预测性维护等多个领域。以下是一些具体的应用案例：

• 销量预测：某著名汽车品牌利用AI技术预测市场需求，优化生产计划。
• 产品质量检测：通过图像识别技术，实时监测产品质量，降低不合格率。
• 设备预测性维护：利用传感器数据分析设备运行状态，提前预警故障，减少停机时间。
• 智能排产及调度：通过数据分析，实现生产计划的动态调整，提升生产效率。

这些案例充分展示了人工智能在智能制造领域的巨大潜力，企业应积极探索AI技术的落地应用，以提升自身的竞争优势。

结论

智能化落地法为企业的数字化转型提供了一条有效的路径。通过建立顶层思维框架、掌握智能制造的核心技术以及应用人工智能，企业可以在智能制造的浪潮中立于不败之地。未来，随着技术的不断发展，企业需要不断学习和调整，以适应日益变化的市场环境。

通过系统化的培训和实践，供应链相关中高层管理者将能够更好地理解和掌握智能化落地法，为企业的数字化转型奠定坚实的基础。只有不断创新和提升，企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。