数字化转型助力企业提升竞争力与创新能力

数字化转型：重塑企业未来的核心驱动力

在当今快速发展的商业环境中，数字化转型已成为企业生存和发展的必要条件。随着技术的进步，企业面临着如何在数字经济时代中有效转型的挑战。无论是传统行业还是新兴行业，数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是企业战略、组织架构、文化理念等多方面的深刻变革。

王明哲：《AI如何帮你的工厂变聪明》

【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。【课程时间】0.5-2天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化转型与人工智能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、AI的2大底层原理和5大底层套路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5大底层套路Dot & Line：知识图谱X-Ypairs：知识抽取X1-X2 pairs：推荐匹配Y→X：生成万物Y only：超越人类人工智能发展的终点案例：联通智能客服，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，某著名汽车品牌销量预测，工业智能无损检测，滴滴/百度/矿山自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%三、AI如何让你的工厂更聪明1、工业数智化的发展阶段精益生产：数智化之道发展阶段总述：点→线→面→点工业自动化：如何控制好单点设备工业信息化：如何管理好整条产线工业互联网：如何串联企业中的各个条线智慧工厂：回归价值点的多维突破2、知识图谱在工业场景的落地应用离散制造中的知识图谱流程工业中的知识图谱知识图谱应用归类及盘点案例：工业专家系统案例，工业智能问答案例。3、知识抽取在工业场景的落地应用智能巡检：提升效率工业寿命预测：减少浪费工业故障预测：降低风险工业质检：从实时诊断到缺陷预测案例：某跨过生产企业焊接故障诊断及预测，某知名制造企业耗品寿命预测，某知名电力企业设备故障预测，某知名电力公司巡检案例4、其他AI套路在工业场景的落地应用匹配推荐：AI助力工业品营销最优化：寻找最优工艺参数及材料配比生成网络：尝试助力设计/研发四、数智化技术将如何重构未来工厂业态1、如何从“备货型”向“订货型”转变核心问题：消灭库存AI销量/需求预测供应商智慧管理物流路径最优化转运过程自动化仓库智慧管理案例：某著名汽车品牌销量预测，亚马逊VS京东仓储物流机器人对比，冷链物流路径优化案例，麦肯锡供应商智慧遴选方案。2、如何从“标品”向“定制化”转变理想状态：研产供销服全面定制化AI精准营销AI自动化研发/设计AI智能排产AI智能客服案例：一汽大众智能营销案例，博凯机械AI加速研发案例，北美石化公司智能排产案例，中国南方电网智能客服案例。3、如何从“人工流水线”向“机器自动化”转变重点设备故障预测易耗品寿命预测机器人安全巡检AI智能质量检测案例：国投雅砻江水电站预测性维护项目，刀具寿命预测项目，国电智能巡检项目，西门子焊接缺陷诊断项目4、工业智能化的终局展望生产力极大释放生产关系极端简单彻底的“无人化”

王明哲 培训咨询

数字化转型的重要性

根据中国的十四五规划，数字经济被明确为推动经济高质量发展的重要引擎。数字化转型的核心在于利用数字技术提升企业的运营效率、客户体验以及市场竞争力。以下是数字化转型带来的几个显著优势：

• 提高效率：通过自动化和数字工具，企业能够减少人为错误，提高生产效率。
• 增强客户体验：数字化手段使企业能够更好地了解客户需求，提供个性化服务。
• 优化决策：通过数据分析，企业能够做出更明智的决策，降低风险。
• 创造新的商业模式：数字化转型为企业提供了探索新业务机会的可能性。

数字化转型的顶层思维框架

成功的数字化转型需要清晰的顶层思维框架。这一框架通常包括以下几个方面：

• 精益思维：通过优化流程，发现数字化的切入点，提升整体效能。
• 编程思维：掌握基本的计算机语言，有助于提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：将数据视为关键资产，挖掘数据的潜在价值。

例如，在一次小互动中，参与者被问到如何在约会中展现自己的魅力，这个比喻形象地说明了数字化思维的重要性。就像在与心仪的对象交往中，需要理解对方的需求与期望，企业在数字化转型中也需关注客户和市场的反馈。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型通常经历三个阶段：

• Digitization（数字化）：实现无纸化办公，数据的电子化存储。
• Digitalization（数字化转型）：通过数字工具和平台实现业务高效化。
• Digital Transformation（数字化变革）：全面实现无人化管理，达到智能化运营。

在每个阶段中，企业需关注关键技术的应用。例如，在数字化转型的初期，企业可以采用云计算和大数据分析来提升决策能力，而在全面转型阶段，则可以依赖人工智能等技术实现智能化运营。

数字化转型的核心技术

数字化转型的成功离不开两大核心技术：半场信息化和人工智能。半场信息化强调固化流程和信息流转，而人工智能则侧重于找准价值“点”，匹配“针”对性技术。

例如，某顶尖运动员在运动表现上的数字化转型，利用数据分析和人工智能技术，帮助教练制定更具针对性的训练方案，进而提升运动员的竞技水平。这种思维方式同样适用于企业的数字化转型，企业需借助数据分析来优化资源配置，提升运营效率。

人工智能的底层原理与应用

人工智能是数字化转型的核心驱动力之一。它的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化指的是通过算法将复杂的逻辑关系简化，而知识抽取则是通过机器学习从大量数据中提取有价值的信息。

人工智能的应用场景广泛，包括智能客服、预测系统、推荐系统等。例如，某知名电商平台通过AI推荐系统，能够根据用户的购买历史和浏览行为，精准推送相关产品，从而提升客户的购买转化率。

数字化转型如何重构未来工厂

数字化转型不仅影响企业的业务模式，还重塑了未来工厂的业态。传统的“备货型”生产模式正逐步向“订货型”转变，企业通过AI技术实现精准的销量预测，从而优化库存管理。与此同时，工业互联网的兴起使得企业能够实现全链条的信息互联互通，提升生产效率。

在这一过程中，企业需关注以下几个方面：

• 从“标品”向“定制化”转变：通过AI精准营销和智能排产，实现客户需求的全面满足。
• 从“人工流水线”向“机器自动化”转变：通过设备故障预测和智能质量检测，提升生产安全性与产品质量。
• 实现工业智能化的终局展望：展望未来，生产力将得到极大释放，生产关系将变得极其简单，实现彻底的“无人化”。

结论

数字化转型是一个复杂且系统的过程，需要企业从战略高度进行全面规划。通过建立科学的顶层思维框架，利用先进的数字技术，企业能够在数字经济时代中稳步前行。未来，随着人工智能和数字化技术的不断进步，数字化转型将为企业带来更多可能性，重塑商业生态，推动行业的持续发展。

在这个变革的时代，企业唯有紧跟数字化转型的步伐，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过不断学习和实践，企业不仅能提升自身的数字化能力，更能为客户创造更大的价值，实现双赢的局面。