工业数智化：引领未来制造业的智能变革
随着科技的迅猛发展，数字化转型已成为全球制造业发展的重要趋势。特别是在中国的“十四五”规划中，数字经济被视为推动经济高质量发展的核心要素。工业数智化，作为数字经济的重要组成部分，不仅是技术的升级，更是企业管理模式和运营理念的全面变革。
【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”
数字化转型与人工智能的深度融合
数字化概念的导入
数字化转型的本质在于业务与IT的深入融合。通过数字技术的应用，企业能够提升运营效率、降低成本，并创造新的价值。因此，理解数字化的核心理念至关重要。在培训课程中，通过生动的案例和小互动，帮助参与者更好地理解这一概念。
数字化顶层思维框架
在数字化转型中，企业需要培养精益思维、编程思维和数据思维。精益思维强调流程的优化与效率的提升，编程思维则帮助企业在数字化项目中更好地运用技术，而数据思维则是将数据转化为价值的关键。通过案例分析，参与者能够直观地感受到这些思维在实际操作中的重要性。
数字化转型的三个必经阶段
- Digitization（数字化）：实现无纸化办公，提升信息传递效率。
- Digitalization（数字化转型）：通过技术手段实现高效的业务流程。
- Digital Transformation（数字化变革）：彻底改变业务模型，向无人化迈进。
每个阶段都有相应的关键技术支持，企业需要根据自身情况选择合适的转型路径。
人工智能的底层原理与套路
人工智能的底层原理
人工智能的发展离不开两个重要原理：逻辑固化和知识抽取。通过对大量数据的分析，AI能够从中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。例如，在预测用户偏好方面，通过数据模型的构建，可以有效提高预测的准确性。
人工智能的五大底层套路
在实际应用中，AI通过知识图谱、推荐匹配等方式，帮助企业实现智能化管理。比如，联通的智能客服系统通过数据分析，实现了对用户需求的精准把握。
AI如何让工厂更聪明
工业数智化的发展阶段
工业数智化可以分为几个发展阶段：从精益生产的数智化到工业自动化，再到工业互联网和智慧工厂。每个阶段都有其独特的挑战与机遇，企业需要根据自身的资源和市场需求选择合适的发展路径。
知识图谱在工业场景的应用
知识图谱作为一种重要的技术手段，在工业场景中有着广泛的应用。例如，离散制造和流程工业中，知识图谱能够帮助企业有效管理和整合数据资源，提高决策效率。
智能巡检与故障预测
通过智能巡检技术，企业能够提高设备的运行效率，降低故障率。故障预测技术则能够帮助企业提前发现潜在问题，从而减少损失。
数智化技术重构未来工厂业态
从备货型向订货型转变
在供应链管理中，传统的备货模式逐渐被订货模式所替代。通过AI销量预测、供应商智慧管理等手段，企业能够有效降低库存成本，提高资金周转效率。
从标品向定制化转变
在市场需求日益多样化的背景下，定制化生产成为企业竞争的关键。AI精准营销、智能排产等技术手段的应用，使得企业能够更好地满足客户的个性化需求。
从人工流水线向机器自动化转变
随着智能制造技术的不断发展，传统的人工流水线逐渐被机器自动化所取代。设备故障预测、智能质量检测等技术手段的运用，能够显著提升生产效率和产品质量。
工业智能化的终局展望
未来，随着工业数智化的深入推进，生产力将得到极大释放，生产关系将变得更加简单。彻底的“无人化”将成为可能，企业将通过智能化手段实现高效、低成本的生产模式。
结论
工业数智化不仅是技术的进步，更是企业管理模式的革命。在这个快速变化的时代，企业唯有不断学习、积极转型，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过本次培训课程的学习，参与者将具备更全面的数字化思维，能够在未来的工作中更好地应用人工智能与数字化技术，推动企业的持续发展。
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王明哲
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