工业AI落地场景解析：提升生产效率的关键应用

工业AI落地场景：数字化转型与智能化应用的结合

在当今快节奏的商业环境中，数字化转型已成为企业提升竞争力的重要手段。尤其是在工业领域，随着人工智能（AI）技术的快速发展，工业AI的落地场景愈发丰富，帮助企业在运营效率、成本控制和产品质量等方面实现质的飞跃。本文将深入探讨工业AI的落地场景，结合数字化转型的顶层思维和智能化的底层原理，以期为企业提供可行的参考。

王明哲：《数字专员培训》

【课程收益】掌握数字化转型背后的3个顶层思维掌握智能化的2大底层原理及6大套路理解工业领域7大核心系统的作用深入数字化质量提升场景深入数字化供应链降本场景深入数字营销场景掌握2套数字化转型落地方法论理解数字化转型的“最佳案例模板”【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】规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干，各级政府相关骨干。【课程时间】2-3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、智能化的底层原理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、工业领域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三、工业领域的7大数字化系统1、7大核心系统串讲人类神经系统运作过程产企业7大核心系统配合过程案例：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。2、7大核心系统深入ERP：企业赚了多少钱SRM-如何帮助企业节流CRM-如何帮助企业开源PLM-企业产品的顶层设计MES-企业的神经中枢WMS-神经中枢的延伸APS-企业数字化转型深水区四、数字化转型实战1、如何帮企业“提质、增效、降本、增收”数字质量产业数字化转型供应链数字化数字化营销人力数字化案例：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。2、数智化的成功经验和失败教训企业数字化转型的黄金定律数字化转型成功的三大要素数字化转型成功的最大阻碍数字化转型的顶层规划法数字化转型的项目突破法案例：桥水资本数字化案例，三一集团数字化案例，金风科技数字化案例等

王明哲 培训咨询

一、数字化转型的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的应用，更是一种全新的经营思维。在这一过程中，企业需要掌握以下几个关键的顶层思维：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化入手点，提高效率和效益。
• 编程思维：理解计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

例如，某企业在实施数字化转型时，运用精益思维对现有流程进行分析，发现了多个瓶颈，进而实现了流程的优化和效率的提升。这种顶层思维的运用，对工业AI的落地也起到了积极的推动作用。

二、智能化的底层原理

在工业AI的应用中，理解其底层原理至关重要。人工智能的两大底层原理包括：

• 逻辑固化：通过知识的固定化，使得AI系统具备一定的决策能力。
• 知识抽取：从大量数据中提取有价值的信息，进而指导决策。

结合这些原理，企业可以构建出适合自身的智能化解决方案。例如，通过数据模型的建立，企业能够实现对市场需求的预测，从而优化生产计划，降低库存成本。

三、工业AI的七大落地场景

工业AI的落地场景丰富多样，主要包括以下七个方面：

• 销量预测：利用历史销售数据和市场趋势，预测未来的销量，以优化库存和生产计划。
• 产品质量检测：通过机器视觉和深度学习技术，实现对产品质量的自动检测，减少人工干预。
• 耗品寿命预测：基于数据分析，预测设备耗品的使用寿命，提前安排更换，减少停机时间。
• 设备预测性维护：运用传感器和数据分析技术，实时监测设备状态，提前预警故障。
• 场地巡检：通过无人机或机器人进行自动巡检，提高巡检效率和安全性。
• 智能排产及调度：利用AI算法优化生产排程，实现资源的高效配置。
• 工艺参与自动优化：通过分析生产数据，自动调整工艺参数，提高生产效率。

以某知名汽车品牌为例，其通过销量预测和产品质量检测，显著提升了市场响应速度和产品合格率，成为行业的标杆。

四、数字化系统在工业AI落地中的作用

在工业AI的落地过程中，数字化系统的构建和整合显得尤为重要。企业应关注以下七大核心系统：

• ERP（企业资源计划）：用于整合企业内部资源，优化财务和生产管理。
• SRM（供应链管理）：帮助企业在供应链中实现成本控制和效率提升。
• CRM（客户关系管理）：通过分析客户数据，提升客户满意度和忠诚度。
• PLM（产品生命周期管理）：实现产品从设计到退市的全生命周期管理。
• MES（制造执行系统）：作为企业的神经中枢，实时监控生产过程。
• WMS（仓储管理系统）：优化仓储运作，提高物料管理效率。
• APS（高级计划调度系统）：提供智能化的生产计划和调度方案。

通过这些系统的有机结合，企业能够实现数据的互联互通，为AI的应用奠定基础。例如，中国航天在数字质量管理上，通过ERP和MES的整合，提升了整体生产效率，确保了产品质量。

五、如何实现数字化转型的成功

在数字化转型过程中，企业需关注以下几个关键要素，以确保成功。

• 顶层规划：制定清晰的数字化转型战略，明确目标和路径。
• 团队建设：培养跨部门的数字化人才，形成合力推动转型。
• 技术选型：选择适合自身的数字化工具和技术，确保其可落地性。
• 持续改进：在转型过程中，及时反馈和调整策略，确保持续优化。

例如，三一集团在数字化转型中，通过顶层规划和团队建设，成功实现了生产效率的提升和成本的控制，成为行业内的领军企业。

六、总结与展望

工业AI的落地场景为企业提供了丰富的机遇。在未来，随着技术的不断进步，工业AI的应用将更加普及，企业应积极拥抱这一变化，通过数字化转型提升自身的竞争力。无论是在销量预测、产品质量检测，还是在设备维护等方面，工业AI都将发挥不可或缺的作用。通过深入理解数字化转型的顶层思维和智能化的底层原理，企业可以更好地把握科技革命带来的机遇，走在行业发展的前列。

在这个充满挑战与机遇的时代，企业唯有不断学习、创新，方能在数字化转型的浪潮中立于不败之地。