工业AI落地场景的创新应用与实践探索

工业AI落地场景的深度探索

在当今快速发展的数字经济时代，工业AI的应用正在成为企业数字化转型的重要驱动力。通过将人工智能技术深入嵌入工业场景，企业能够在提升效率、降低成本、优化产品质量等方面获得显著成效。本文将结合数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理以及工业领域的七大核心系统，深入探讨工业AI的落地场景，解析如何实现数字化转型的成功。

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

数字化转型的核心是将业务与IT深度融合，构建灵活敏捷的企业运营模式。在这一过程中，顶层思维的建立至关重要。数字化转型可以分为三个必经阶段：无纸化（Digitization）、高效化（Digitalization）和无人化（Digital Transformation）。每个阶段都有其关键技术和应用场景。

• 无纸化（Digitization）：这一阶段主要关注信息的数字化，将纸质文件转变为数字文件，提高信息的流转效率。
• 高效化（Digitalization）：在这一阶段，企业通过流程重组和信息化手段，实现业务流程的高效化管理。
• 无人化（Digital Transformation）：这一阶段强调人工智能和自动化技术的应用，推动企业向智能化方向发展。

在数字化转型的过程中，企业需要关注基础设施的建设，包括数据应用和计算能力的提升。例如，云计算和5G技术的应用可以极大地增强企业的数据处理能力和实时响应能力，从而为后续的智能化应用打下基础。

二、智能化的底层原理

人工智能的应用离不开其底层原理的深刻理解。智能化的底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化指的是通过对已有知识的系统化整理，建立机器学习模型；而知识抽取则是从大量数据中提取关键信息，形成可用的知识体系。

• 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟，形成知识传递的闭环。
• 知识抽取：通过分析和挖掘数据，形成具有实用价值的知识。

在人工智能的六大底层套路中，X-Y pairs知识抽取、Y→X生成万物、X1-X2 pairs推荐匹配等，都是实现工业AI落地的重要方法。通过这些技术，企业能够在销量预测、产品质量检测、设备维护等多个场景中实现智能化应用。

三、工业领域AI落地的七大场景

工业AI的落地场景丰富多样，以下是七个核心应用场景的分析：

• 销量预测：利用历史销售数据和市场趋势分析，企业能够准确预测未来的销量，制定相应的生产计划。
• 产品质量检测：通过计算机视觉技术，实时检测产品在生产过程中的质量，及时发现并纠正问题。
• 耗品寿命预测：基于设备使用数据和历史故障记录，预测耗品的使用寿命，减少不必要的停机时间。
• 设备预测性维护：通过数据分析，提前发现设备潜在故障，制定维护计划，降低设备故障率。
• 场地巡检：利用无人机和移动机器人进行工厂巡检，实现自动化的监控和管理。
• 智能排产及调度：通过智能算法优化生产排程，提高生产效率，降低生产成本。
• 工艺参与自动优化：实时监测生产工艺参数，自动调整工艺流程，提高产品一致性和质量。

这些应用场景的实现不仅提高了企业的生产效率，还促进了资源的合理配置，为企业的可持续发展打下了坚实基础。

四、工业领域的七大数字化系统

在推动数字化转型的过程中，企业需要构建七大核心系统，以实现全面的数字化管理：

• ERP（企业资源计划）：整合企业内部各项资源，提高管理效率。
• SRM（供应商关系管理）：优化与供应商的合作关系，降低采购成本。
• CRM（客户关系管理）：提升客户满意度，促进销售增长。
• PLM（产品生命周期管理）：管理产品从设计、生产到售后的全生命周期。
• MES（制造执行系统）：实时监控生产过程，优化生产调度。
• WMS（仓库管理系统）：提高仓储管理效率，降低库存成本。
• APS（高级计划与排程）：通过智能算法优化生产计划，提高生产灵活性。

这七大核心系统的有效协同，能够帮助企业实现全面的数字化转型，提升整体运营效率。

五、数字化转型实战的成功案例

在数字化转型的实践中，众多企业通过成功的案例证明了数字化转型的重要性。例如，中国航天在数字质量管理方面，通过建立完善的数字化系统，实现了产品质量的全面提升；美的集团通过供应链的数字化转型，降低了成本，提高了运营效率。

每个成功案例背后都有一套成熟的数字化转型方法论，包括顶层规划、项目突破等，企业在实践中需结合自身特点进行灵活调整。数字化转型的成功不仅依赖于技术的引入，更需要企业文化和管理模式的转变。

总结

工业AI的落地场景为企业数字化转型提供了广阔的空间，企业需要通过顶层思维、底层原理和核心系统的建设，全面推动数字化转型的实施。在此过程中，成功的案例和实践经验将为其他企业提供有益的借鉴，助力工业AI在更多场景中的应用。未来，随着技术的不断进步，工业AI的发展前景将更加广阔，企业应时刻保持开放的态度，积极拥抱数字化转型带来的机遇与挑战。