工业AI落地场景：提升效率与创新的最佳实践

工业AI落地场景：数字化转型的未来之路

随着科技的迅速发展，人工智能（AI）已成为推动工业领域数字化转型的重要引擎。工业AI落地场景不仅是技术的应用，更是企业在面临挑战时寻求突破的关键所在。本文将探讨工业AI的落地场景，结合数字化转型的顶层思维、智能化底层原理以及核心系统的作用，深入分析如何在不同场景中实现最佳实践。

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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数字化转型的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的更新，它更是一种新的思维方式。在这一过程中，企业需要掌握数字化转型背后的顶层思维，包括精益思维、编程思维和数据思维。

• 精益思维：通过梳理业务流程，找到数字化转型的切入点。精益思维强调持续改进和消除浪费，使企业在变革中保持高效运作。
• 编程思维：理解计算机语言，能够提升数字化项目的成功率。在企业实施AI项目时，编程思维帮助团队更好地理解技术细节，从而制定合理的实施方案。
• 数据思维：将数据视为企业的核心资产，让数据产生价值。数据思维能够引导企业利用数据进行决策，提高运营效率。

在这一过程中，企业需要借助数字化技术基础设施，如云计算、5G等，来解除计算机能力的封印，实现数据的有效应用。通过这些技术，企业能够实现无纸化、信息化和无人化的转型，创造更大的商业价值。

智能化的底层原理

工业AI的落地场景需要理解人工智能的底层原理，包括逻辑固化和知识抽取。这些原理为AI的实际应用提供了理论基础。

• 逻辑固化：通过对经验的系统化总结，将师傅“教”的知识固化为可供机器学习的模型。例如，通过分析历史数据，预测未来趋势。
• 知识抽取：利用数据挖掘技术，从大量未结构化数据中提取出有用的信息。这一过程能够帮助企业更好地理解市场需求和客户偏好。

在工业AI落地的过程中，企业还需掌握六大底层套路，如推荐匹配、聚类算法等。这些工具和方法能够在不同场景中发挥作用，提高决策的精准度和效率。

工业领域AI的七大落地场景

工业AI的落地场景广泛而多样，以下是七大核心应用场景的深入分析：

• 销量预测：通过数据分析和机器学习算法，企业可以预测未来的销量趋势，帮助制定市场策略。例如，某著名汽车品牌利用AI技术进行销量预测，实现了更精确的生产计划。
• 产品质量检测：AI能够通过图像识别等技术，对产品进行实时质量检测，降低不合格品的产生。例如，焊接故障检测系统可以实时监控焊接过程，确保产品质量。
• 耗品寿命预测：通过对设备运行数据的分析，AI可以预测耗品的使用寿命，帮助企业提前更换，减少停机时间。
• 设备预测性维护：通过传感器和数据分析，AI能够预测设备故障的可能性，提前安排维护，提高设备的使用效率。
• 场地巡检：利用无人机等智能设备，AI可以实现对工业场地的自动巡检，提升安全性和管理效率。
• 智能排产及调度：AI能够根据实时数据优化生产排程，提高资源利用率，减少生产成本。
• 工艺参与自动优化：通过对生产过程的实时监控和数据分析，AI能够自动优化工艺参数，提高生产效率。

这些场景的成功实施不仅提升了企业的竞争力，还推动了整个行业的数字化进程。

工业领域的七大数字化系统

在工业AI落地的过程中，数字化系统的建设至关重要。以下是工业领域的七大核心系统及其作用：

• ERP（企业资源计划）：帮助企业管理资源，优化成本，提高盈利能力。
• SRM（供应链管理）：通过优化供应链流程，帮助企业降低采购成本，提高供应链的灵活性。
• CRM（客户关系管理）：通过分析客户数据，企业能够更好地满足客户需求，实现开源增收。
• PLM（产品生命周期管理）：帮助企业在产品设计阶段就考虑到市场需求，提高产品的市场竞争力。
• MES（制造执行系统）：作为企业的“神经中枢”，MES实时监控生产过程，提高生产效率。
• WMS（仓储管理系统）：优化仓储管理，提升物流效率，降低库存成本。
• APS（高级计划调度系统）：在数字化转型的深水区，通过优化生产计划，实现资源的最优配置。

这些数字化系统相辅相成，共同推动企业的数字化转型，提升整体运营效率。

数字化转型实战案例分析

在数字化转型的过程中，企业应关注如何“提质、增效、降本、增收”。以下是一些成功案例的分析：

• 中国航天：通过数字质量管理，提升了产品质量和工艺水平，降低了生产成本。
• 美的集团：通过供应链的数字化转型，实现了成本控制和效率提升。
• 一汽集团：数字化营销的成功实践，使得客户满意度显著提升，市场份额进一步扩大。
• 吉利汽车：通过人力资源的数字化管理，提升了员工的工作效率和满意度。

这些案例展示了数字化转型的成功经验和教训，企业应学会借鉴，规避潜在风险。

总结

工业AI的落地场景为企业的数字化转型提供了新的机遇和挑战。通过掌握顶层思维、底层原理以及核心系统的作用，企业能够在不同场景中实现AI的有效应用。数字化转型不仅是技术的升级，更是企业文化和管理模式的变革。在未来，随着技术的不断进步，工业AI将继续为企业的可持续发展提供强大动力。