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AI的结合

在当今快速发展的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战与机遇。数字经济的崛起，以及人工智能的广泛应用，促使企业必须进行数字化转型。这种转型不仅意味着技术的更新，更是业务模式、决策方式的全面变革。数据驱动决策作为这一变革的核心，正在成为企业成功的重要因素。

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重要性

根据十四五规划，数字经济被视为国家经济发展的重要驱动力，强调了数字化转型和数据要素的重要性。数字化转型不仅仅是技术的改革，还是企业在业务与信息技术之间深入融合的过程。企业通过这一过程，可以更有效地应对市场变化，提升竞争力。

• 数字化概念的导入：数字化转型不仅是对现有流程的改造，更是对未来商业模式的重塑。
• 数据要素的重要性：数据被称为“新石油”，企业必须学会从数据中提取价值，以实现更好的决策。

数字化顶层思维框架

在进行数字化转型时，企业需要建立顶层思维框架。这一框架包括几个关键的思维方式：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，有助于提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据不仅仅是记录，更要通过数据分析和挖掘为决策提供依据。

通过这些思维的结合，企业能够更好地理解和利用数据，从而实现有效的决策。

数字化转型的三个必经阶段

企业在数字化转型的过程中，通常会经历三个阶段：

• Digitization（数字化）：实现无纸化办公，数字化记录业务流程。
• Digitalization（数字化转型）：通过高效化手段，提高业务运作的效率。
• Digital Transformation（数字化转型）：实现无人化操作，通过智能化手段提升生产力。

每一个阶段都需要相应的技术支持，关键在于如何将这些技术有效地应用到实际业务中。

人工智能在数据驱动决策中的应用

AI的底层原理与应用

人工智能的快速发展为数据驱动决策提供了强大的技术支撑。从逻辑固化到知识抽取，AI通过不同的底层原理实现数据的智能化应用。

• 逻辑固化：通过知识的传递与固化，使得机器能够“学习”并作出决策。
• 知识抽取：从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。

这些原理的结合使得企业能够在复杂的环境中，通过数据做出更加合理的决策。

人工智能的落地方法

实现人工智能的落地，需要遵循一些基本原则：

• 价值驱动：决策要基于对企业价值的深刻理解。
• 数据驱动：数据是决策的基础，企业需要建立良好的数据管理机制。

在这些原则的指导下，企业可以通过机器学习和大数据分析，提升决策的精准性和有效性。

AI在工业领域的智能化应用

在工业领域，人工智能的应用正在推动着工厂的智能化转型。通过对生产流程的数字化管理，企业能够实现更高效的生产。

• 工业自动化：通过智能化手段控制单点设备，实现生产效率的提升。
• 工业信息化：管理整条生产线，优化资源配置。
• 工业互联网：将企业的各个环节串联起来，实现信息的高效流动。

通过这些智能化手段，企业能够在生产效率、成本控制等方面取得显著提升。

未来工厂的数智化转型

从备货型向订货型转变

随着市场需求的变化，企业必须从传统的备货型生产模式转向更为灵活的订货型模式。这一转变的核心在于消灭库存，通过AI技术实现销量和需求的精准预测。

• AI销量预测：通过历史数据分析，预测未来的市场需求。
• 供应商智慧管理：优化供应链管理，提高响应速度。

从标品向定制化转变

在新的市场环境下，企业需要从标品向定制化转变，以满足消费者的个性化需求。AI技术在精准营销、自动化研发等方面的应用，能够有效支持这一转变。

• AI精准营销：根据用户画像进行个性化推荐。
• 智能排产：根据订单需求灵活调整生产计划。

从人工流水线向机器自动化转变

随着技术的发展，企业应当从传统的人工流水线向机器自动化转型。通过AI技术的支撑，企业能够实现更高效、更安全的生产。

• 设备故障预测：通过数据分析，提前发现设备故障，降低生产风险。
• 智能质量检测：利用AI技术提高产品质量，减少不良品率。

工业智能化的终局展望

未来，随着技术的不断发展，工业智能化的进程将不断加快。生产力的极大释放和生产关系的简单化将推动企业走向“无人化”的新阶段。在这一过程中，数据驱动决策将成为企业发展的核心竞争力。

总结

数据驱动决策是数字化转型和人工智能技术融合的必然产物。通过对数据的深入分析，企业能够在复杂的市场环境中做出更加科学的决策。未来，随着技术的不断进步，数据驱动决策将在更多行业得到应用，推动整个社会的数字化转型。