工业AI落地场景分析：助力制造业智能转型

工业AI落地场景：数字化转型的关键驱动力

在当今快速发展的技术环境中，工业AI的落地场景已成为企业数字化转型的重要组成部分。从提升供应链效率到优化产品质量，工业AI正在不同领域展现出其强大的潜力。本文将深入探讨工业AI落地场景，包括数字化转型背后的顶层思维、智能化的底层原理、以及在工业领域的七大核心系统如何协同工作，以实现企业的可持续发展。

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

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一、数字化转型背后的顶层思维

数字化转型并不仅仅是技术层面的变革，更是一种顶层思维的重塑。在这一过程中，企业需要关注三个关键方面：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，以实现效率的提升。
• 编程思维：掌握计算机的语言，不仅可以提升数字化项目的成功率，还能够在复杂的技术环境中游刃有余。
• 数据思维：数据是数字化转型的核心资产，企业应通过数据分析提炼价值，展望未来的增长机会。

数字化转型的实施过程中，企业需要逐步经历三个阶段：无纸化、数字化高效化、以及无人化。这些阶段的转变不仅需要技术的支持，还需要管理层的战略规划和团队的协作。

二、智能化的底层原理

在工业AI的应用中，了解智能化的底层原理至关重要。人工智能的两大底层原理包括：

• 逻辑固化：企业可以通过对专家知识的提炼和固化，建立智能决策系统。
• 知识抽取：通过大数据和机器学习，企业能够从海量信息中提取出有价值的知识。

此外，人工智能的六大底层套路为企业提供了多种实现智能化的路径，包括知识图谱的构建、聚类算法的应用等。有效地利用这些技术可以帮助企业在复杂的市场环境中实现精准决策。

三、工业AI的七大落地场景

在实际应用中，工业AI可以在多个场景中落地，以下是七个典型的应用场景：

• 销量预测：通过历史数据分析，企业能够准确预测未来的市场需求，从而优化生产计划。
• 产品质量检测：利用机器视觉和深度学习，自动检测产品的缺陷，提高质量控制的效率。
• 耗品寿命预测：通过监测设备的运行状态，预测耗品的更换周期，降低维护成本。
• 设备预测性维护：实现设备的状态监控，提前识别潜在故障，防止生产停滞。
• 场地巡检：利用无人机和机器人进行现场检查，提升安全性和效率。
• 智能排产及调度：通过AI算法，实现生产线的智能调度，优化资源配置。
• 工艺参与自动优化：实时监控生产工艺，自动调整参数以达到最佳生产效果。

这些落地场景不仅展示了工业AI的广泛应用潜力，还为企业提供了提升竞争力的有效工具。

四、工业领域的七大数字化核心系统

在数字化转型过程中，企业需要构建一套完整的数字化核心系统，以支持各项业务的高效运作。这七大核心系统包括：

• ERP（企业资源计划）：帮助企业实时掌握经营状况，实现资源的优化配置。
• SRM（供应链管理）：通过优化供应商管理，降低采购成本。
• CRM（客户关系管理）：实现对客户的精准营销，提升客户满意度。
• PLM（产品生命周期管理）：管理产品的整个生命周期，提升产品设计的效率。
• 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（仓库管理系统）：提升仓储管理效率，实现库存的精准管理。
• APS（高级排程系统）：帮助企业在复杂环境中实现高效的生产调度。

通过这七大核心系统的协同工作，企业能够在数字化转型过程中实现更高的效率和效益。

五、数字化转型的实战经验

数字化转型的成功与否，关键在于企业在实施过程中的策略与管理。成功的案例表明，数字化转型需要注重以下几个方面：

• 提质、增效、降本、增收：企业应通过数字化质量管理提升产品的附加值，利用数字化手段降低生产成本。
• 成功经验与失败教训：企业需要认真分析数字化转型过程中的成功与失败，为未来的转型提供借鉴。
• 顶层规划与项目突破：制定清晰的数字化转型规划，并在实施过程中不断进行调整与优化。

具体案例如中国航天的数字质量管理、美的的供应链数字化、一汽的数字化营销等，都为企业数字化转型提供了宝贵的实践经验。

六、总结与展望

工业AI的落地场景不仅关乎技术的应用，更是企业数字化转型战略的核心所在。通过顶层思维的引导、智能化原理的应用以及数字化核心系统的构建，企业能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。展望未来，随着技术的不断进步，工业AI的应用将更加广泛，企业的数字化转型之路也将更加顺畅。

在这一过程中，企业不仅要关注技术的更新迭代，更要重视团队的建设与文化的塑造，只有这样，才能真正实现数字化转型的成功，推动企业的持续发展。