工业数智化助力制造业升级实现智能转型

工业数智化：引领未来制造业的转型之路

在数字经济的浪潮下，工业数智化成为当今制造业转型的核心主题。随着科技的迅猛发展，企业面临着前所未有的机遇与挑战。本文将深入探讨工业数智化的概念、发展阶段以及如何通过数字化转型与人工智能技术实现智能制造，助力企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。

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

数字化转型与人工智能的基础

数字化转型不仅是现代企业生存的必要条件，更是推动其可持续发展的重要动力。在十四五规划中，数字经济被明确为国家战略的一部分，而数字化转型则是实现这一目标的核心内容。数字化转型是业务与IT的深入融合，意味着企业在运营流程、管理模式、商业价值等方面的全面数字化。

• 数字化的核心要素：数据要素的整合与应用。
• 数字转型的三大阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。

这一过程中，人工智能作为重要的技术支撑，通过逻辑固化和知识抽取等原理，为企业提供了全新的思维方式和工具。企业可以借助AI技术，实现从数据中提取价值，推动数字化转型的深入进行。

数字化顶层思维框架

为了有效推进数字化转型，企业需要建立科学的顶层思维框架。在这一框架中，精益思维、编程思维和数据思维是不可或缺的组成部分。

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的切入点，优化流程，提高效率。
• 编程思维：掌握计算机的语言，提高数字化项目成功的可能性。
• 数据思维：关注数据的应用价值，展望数字化转型的长远目标。

通过这些思维方式，企业能够更好地识别数字化的机会，并将其转化为实际的商业价值。以“一个强迫症和控制狂的发病史”为例，通过精益思维的运用，企业可以从“月晕”中掌握数据思维，形成有效的决策机制。

AI在工业数智化中的关键应用

随着人工智能技术的不断成熟，AI在工业数智化中的应用也日益广泛。通过知识图谱、知识抽取等技术，企业能够在生产流程中实现智能化管理，从而提升整体效率。

知识图谱的落地应用

在工业场景中，知识图谱可以帮助企业建立系统化的知识管理体系。通过离散制造和流程工业中的知识图谱，企业能够实现信息的快速检索与应用，提升生产效率。

• 智能巡检：利用AI技术提升巡检效率，降低人工成本。
• 工业寿命预测：通过数据分析，减少设备故障带来的损失。
• 工业故障预测：提前识别潜在的故障风险，降低停机时间。

例如，某跨国生产企业通过焊接故障诊断与预测，成功降低了生产成本，提高了产品质量，展现了AI技术在工业应用中的巨大潜力。

AI套路的创新应用

除了知识图谱，AI的其他应用套路同样在工业领域展现出色。例如，匹配推荐技术可以优化工业品营销，而生成网络则有助于设计和研发的创新。

• AI助力工业品营销：通过精准的市场分析，提升营销效果。
• 寻找最优工艺参数及材料配比：通过数据分析，优化生产工艺。
• 助力设计/研发：利用AI技术进行创新设计，缩短研发周期。

以上案例展示了AI在工业场景中的多样化应用，为企业的数字化转型提供了强有力的技术支持。

数智化技术重构未来工厂

随着数智化技术的不断发展，未来工厂将发生根本性的变革。从“备货型”向“订货型”转变的过程中，企业需要消灭库存，实现供应链的智能管理。

转变的关键因素

• AI销量/需求预测：通过数据分析，提升市场预测的准确性。
• 供应商智慧管理：实现供应链的智能化，降低运营成本。
• 物流路径最优化：通过智能化手段，提升物流效率。
• 自动化仓库管理：实现库存管理的智能化，降低人工成本。

某著名汽车品牌通过销量预测、仓储管理等手段，成功实现了从“备货型”向“订货型”的转变，提升了市场响应能力。

个性化定制的实现

未来工厂将逐步实现从“标品”向“定制化”的转变。通过AI精准营销和自动化研发，企业能够满足客户的个性化需求，提升产品竞争力。

• AI精准营销：通过数据分析，提供个性化的市场推广方案。
• AI自动化研发/设计：缩短研发周期，提升产品创新能力。
• AI智能排产：实现生产计划的智能化，提高生产效率。
• AI智能客服：提升客户服务体验，增强客户粘性。

博凯机械在AI加速研发方面的成功案例，展示了个性化定制在工业数智化中的实际应用效果。

工业智能化的终局展望

展望未来，工业智能化将实现生产力的极大释放，生产关系将变得极为简单。在全面数字化的背景下，企业将朝着“无人化”的方向发展，极大提高生产效率，降低运营成本。

• 设备故障预测：通过数据分析，减少不必要的停机时间。
• 易耗品寿命预测：提升资源利用率，降低消耗成本。
• 机器人安全巡检：提升巡检效率，保证生产安全。
• AI智能质量检测：实现实时质量监控，提升产品质量。

国投雅砻江水电站的预测性维护项目及西门子焊接缺陷诊断项目，都是工业智能化成功应用的典范。这些案例不仅展示了数智化技术在提高生产效率、降低成本方面的潜力，也为其他企业的转型提供了借鉴。

总结

工业数智化的进程是复杂而漫长的，但在数字化转型和人工智能技术的推动下，未来的制造业将迎来前所未有的发展机遇。通过科学的顶层思维框架、创新的AI应用技术，企业能够在数字化转型的浪潮中，抓住机遇、迎接挑战，最终实现智能制造的目标。

在这个充满挑战与机遇的时代，企业只有不断创新、不断适应，才能在竞争中立于不败之地。未来已来，愿每一个企业都能在工业数智化的浪潮中，乘风破浪，扬帆远航。