智能化落地法助力企业转型升级新路径

智能化落地法：数字化转型的必经之路

在当今快速发展的科技时代，智能化已经成为企业数字化转型的重要方向。智能化落地法不仅是对技术的应用，更是企业实现高效运营、提升竞争力的关键。本文将深入探讨智能化在制造业的实际应用，分析其底层原理及成功案例，帮助管理者掌握智能化落地的有效方法。

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

数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度融合。数字化不仅仅是技术的变革，更是企业业务模式的重塑。在这一背景下，顶层思维显得尤为重要。企业应从以下几个方面进行思考：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化转型的切入点。
• 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：聚焦数据的价值，让数据为企业创造更多的商业机会。

例如，通过对“精益趣解”的案例分析，企业可以理解如何通过数据思维来找出业务中的问题，进而提出针对性的解决方案。

数字化转型的三个阶段

数字化转型通常经历三个必经阶段：

• Digitization：无纸化，主要是将传统纸质资料转化为数字格式。
• Digitalization：高效化，利用数字技术优化业务流程，提升效率。
• Digital Transformation：无人化，最终实现智能化运营。

每个阶段都有其关键技术和应用案例。例如，人员绩效智能评估系统的应用，正是数字化转型中一个成功的典范。

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、智能制造标准模板以及智能制造的七大核心系统。智能制造的实施不仅可以提高生产效率，还能有效降低成本。

• 精益生产：通过消除浪费，提高生产效率。
• 智能制造标准模板：构建大脑、中枢神经和周围神经的智能制造体系。
• 七大核心系统：包括生产计划、物料管理、设备管理等，确保整个生产过程的高效运转。

以三一重工的灯塔工厂为例，该企业通过智能制造的实施，成功提升了整体生产效率与产品质量，成为行业的标杆。

如何推进智能制造

推进智能制造，需要管理者具备清晰的顶层规划和项目推进方法。企业在实施过程中，常常面临六大普遍问题，如资源配置不当、技术应用不熟悉等。为此，企业可以遵循以下黄金定律，助力数字化转型的成功：

• 明确目标，结合企业实际情况制定可行的数字化转型战略。
• 注重团队建设，培养数字化人才，提高员工的数字化素养。
• 持续优化，定期评估数字化转型的效果，根据反馈不断调整策略。

智能化的底层原理

人工智能作为智能化的重要组成部分，其底层原理包括逻辑固化与知识抽取。逻辑固化是通过模型将“师傅教徒弟”的经验固化下来，而知识抽取则是通过大量数据分析提取出有价值的信息。

• X-Ypairs：通过知识抽取实现信息的有效利用。
• Y→X：生成万物，提升系统的智能化程度。
• X only：聚类算法，帮助企业识别潜在市场。

例如，百度智能客服和谷歌药物预测系统都是利用人工智能底层原理成功应用的实例，展示了智能化在各行业的广泛应用潜力。

制造业AI落地的七大场景

在制造业中，AI的应用场景主要包括：

• 销量预测：通过历史数据分析，预测未来的销售趋势。
• 产品质量检测：利用机器视觉技术，确保产品的质量。
• 耗品寿命预测：通过数据分析，提前预测耗品的使用寿命。
• 设备预测性维护：监测设备状态，避免突发故障。
• 场地巡检：利用无人机等技术实现自动化巡检。
• 智能排产及调度：根据实时数据优化生产计划。
• 工艺参与自动优化：通过数据反馈持续优化生产工艺。

例如，某著名汽车品牌在销量预测上取得了显著成效，通过精准的数据分析，成功减少了库存积压，提高了市场响应速度。

总结与展望

智能化落地法是企业数字化转型的重要工具，掌握其底层原理与应用场景，将为企业的未来发展奠定坚实基础。通过系统化的培训和实践，管理者能够更好地理解智能制造的内在联系，推动企业在数字经济时代的竞争力提升。

随着科技的不断进步，智能化的应用场景将愈加丰富，企业需要不断学习、适应和创新，以保持在行业中的领先地位。未来，只有那些善于利用智能化技术的企业，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。