数据驱动决策：提升企业竞争力的关键策略

数据驱动决策：数字化转型与人工智能的结合

在当今快速变化的商业环境中，企业面临着越来越多的挑战与机遇。数据驱动决策已成为推动企业发展的重要因素。随着数字化转型和人工智能的蓬勃发展，企业对于数据的利用愈加深入，以此来提升决策的科学性与精准性。

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

数字化转型的背景与意义

数字化转型是企业在数字经济背景下，利用数字技术对业务流程、组织结构和商业模式进行全面改造的过程。根据十四五规划，数字经济已成为国家经济发展的核心，数字化转型不仅是企业生存的必要条件，更是实现持续增长的重要战略。

• 数字化的概念：涉及到业务与IT的深入融合，旨在通过数据的有效管理，提升企业的运营效率和市场竞争力。
• 数字经济的核心：强调数据要素的重要性，数据被视为新的生产要素，能够推动经济的转型与升级。

数字化顶层思维框架

在数字化转型的过程中，企业需要具备明确的顶层思维框架。精益思维、编程思维和数据思维是实现数字化转型的三大关键。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，推动效率的提升。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率，使技术与业务深度结合。
• 数据思维：将数据转化为价值，展望数字化转型的未来，确保企业在变化中保持竞争力。

通过这些思维方式，企业能够更好地理解数据的价值，促进决策的科学化。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型通常经历以下三个阶段，每个阶段都有其关键技术和决胜技术。

• Digitization：即无纸化，主要通过技术手段实现信息的数字化，减少传统纸质文档的使用。
• Digitalization：高效化，通过数据分析和流程优化，提升整体业务效率。
• Digital Transformation：无人化，利用人工智能等先进技术实现自动化和智能化的生产与管理。

人工智能的底层原理与应用

人工智能作为数字化转型的重要组成部分，其底层原理和应用场景日益丰富。理解人工智能的基本原理，有助于企业更好地应用这一技术。

• 逻辑固化与知识抽取：通过对大量数据的分析与学习，构建知识图谱，为决策提供支持。
• 机器学习与数据驱动：利用机器学习技术，从数据中提取有价值的信息，形成数据模型，辅助决策。

例如，在工业领域，通过人工智能的应用，企业能够实现生产过程的智能化，提升生产效率和产品质量。

工业数智化的发展与智能工厂的构建

工业数智化是数字化转型的重要领域，其发展阶段包括精益生产、工业自动化、工业信息化和智慧工厂。每个阶段都有其独特的特点和技术要求。

• 精益生产：关注生产过程的效率，通过数字化手段提升生产能力。
• 工业自动化：实现对设备的智能控制，提高生产的自动化水平。
• 工业互联网：通过物联网技术，连接各个生产环节，实现信息的共享与协同。
• 智慧工厂：通过大数据分析和人工智能优化生产流程，回归价值点的多维突破。

AI如何让工厂更智能

人工智能的落地应用能够使工厂实现更高的智能化水平，具体体现在以下几个方面：

• 知识图谱的应用：在离散制造和流程工业中，利用知识图谱提升生产效率与决策能力。
• 智能巡检：通过AI技术实现设备的智能巡检，提升检修效率，降低风险。
• 工业故障预测：应用数据分析技术，预测设备故障，减少生产损失。

这些应用不仅能够节省时间与成本，还能够提高生产的安全性和可靠性。

数智化技术重构未来工厂业态

未来工厂的发展趋势将是从“备货型”向“订货型”转变，从“标品”向“定制化”转变，以及从“人工流水线”向“机器自动化”转变。这一过程将体现出数智化技术的重要性。

• 从备货型向订货型转变：通过AI销量预测和供应商智慧管理，消灭库存，提升供应链效率。
• 从标品向定制化转变：实现全面定制化的研产供销，通过AI精准营销和智能客服提升客户体验。
• 从人工流水线向机器自动化转变：通过设备故障预测和AI智能质量检测，提升生产效率与产品质量。

总结与展望

随着数字化转型的深入推进，数据驱动决策将成为企业发展的重要支撑。通过对数据的深入分析和智能化应用，企业能够在复杂的市场环境中保持竞争优势。

展望未来，人工智能与数字化技术的结合将不断深化，推动企业实现更加智能化的管理与生产，最终实现极大释放生产力，简化生产关系，走向彻底的“无人化”时代。这一过程中，企业需要不断学习和适应新技术，确保在数字经济时代立于不败之地。

企业在数字化转型过程中，应当注重数据的收集与分析，选择合适的数字化工具和技术，结合自身实际情况，制定切实可行的数字化转型策略，以实现数据驱动决策的目标。