智慧工厂建设助力制造业转型升级新机遇

智慧工厂建设：数字化转型的未来之路

在当今快速发展的科技时代，智慧工厂的建设正逐渐成为制造业转型升级的重要方向。随着数字经济的崛起，企业面临着前所未有的机遇和挑战。如何借助数字化转型和人工智能技术，实现生产效率的提升和资源的优化配置，已成为行业内关注的焦点。

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

一、数字化转型与人工智能的紧密结合

数字化转型并不仅仅是技术的更新换代，而是业务与IT的深度融合。从国家的“十四五”规划中可以看出，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的有效利用。这一过程需要企业具备数字化顶层思维，运用精益思维、编程思维和数据思维，找到数字化的切入点，以提高项目的成功率。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的入手点，提升整体效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，增强对数字化项目的理解与实施能力。
• 数据思维：让数据产生实际价值，推动数字化转型的深入发展。

例如，某企业通过精益思维的应用，成功实现了生产流程的优化，减少了资源浪费，提高了生产效率，带来了可观的经济效益。

二、数字化转型的三个必经阶段

数字化转型的过程可分为三个必经阶段：数字化（Digitization）、数字化应用（Digitalization）和数字化转型（Digital transformation）。每个阶段都有其关键技术和实施路径。

• Digitization：实现无纸化办公，确保信息流的高效传递。
• Digitalization：通过信息化手段提升生产效率，降低运营成本。
• Digital transformation：实现无人化生产，真正实现智能制造。

在这些阶段中，人工智能技术扮演着不可或缺的角色。它不仅能帮助企业找到价值“点”，还能够匹配技术“针”的针对性，推动生产的智能化升级。

三、人工智能的底层原理与应用

人工智能的核心在于其底层原理和套路。理解这些原理，有助于企业在实际应用中更有效地利用AI技术。人工智能的底层原理主要包括逻辑固化与知识抽取，而其底层套路则涵盖了知识图谱、推荐匹配等多个方面。

• 逻辑固化：通过先行的知识传递，实现对复杂信息的处理。
• 知识图谱：将知识进行结构化，便于快速检索与应用。
• 推荐匹配：根据用户行为数据进行精准推荐，提高用户体验。

例如，某大型制造企业运用人工智能技术，通过智能巡检系统，实现了设备故障的提前预警，大幅减少了停机时间，提升了生产效率。

四、智慧工厂的构建与发展阶段

智慧工厂的建设不仅是技术的堆砌，更是一个系统工程。其发展阶段可以概括为四个层次：精益生产、工业自动化、工业信息化及工业互联网。

• 精益生产：以数据驱动，优化生产流程。
• 工业自动化：实现设备的智能控制，提高生产效率。
• 工业信息化：管理整条生产线，提升运营效能。
• 工业互联网：串联各个环节，形成数字化生态。

在这一过程中，知识图谱和知识抽取技术的应用，使得企业能够在复杂的生产环境中，快速获取和分析信息，从而提升决策效率。

五、数智化技术重构工厂业态的未来

在智慧工厂的建设中，数智化技术将如何重构未来工厂的业态，是一个值得深思的问题。从“备货型”向“订货型”的转变是企业必须面对的挑战。实现这一转变的关键在于消灭库存，通过AI进行销量和需求预测，优化供应链管理。

• AI销量预测：通过数据分析，合理规划生产。
• 供应商智慧管理：提升供应链的响应速度。
• 物流路径优化：降低运输成本，提高效率。

例如，某知名汽车品牌利用AI技术实现了销量预测的精准化，使得生产计划与市场需求相匹配，有效降低了库存成本。

六、从标品向定制化的转变

面对日益激烈的市场竞争，企业需要从“标品”向“定制化”转变，以满足不同客户的个性化需求。这一转变不仅涉及产品的设计与生产，还包括市场营销、客户服务等多个环节。

• AI精准营销：分析消费者行为，进行个性化推广。
• AI自动化研发：加速产品的研发进程。
• AI智能排产：实现生产的灵活调度。

例如，一汽大众通过智能营销系统，实现了对消费者需求的快速响应，为企业赢得了市场竞争优势。

七、机器自动化的未来展望

在智慧工厂的建设过程中，机器自动化的趋势愈发明显。通过对重点设备的故障预测、易耗品的寿命预测、机器人安全巡检等手段，企业可以实现生产过程的智能化和自动化。

• 重点设备故障预测：通过数据监测，提前识别故障风险。
• 易耗品寿命预测：有效管理物资，降低成本。
• AI智能质量检测：提升产品质量，减少返工率。

例如，国投雅砻江水电站通过预测性维护项目，大幅提升了设备的运行效率，减少了不必要的维修成本。

结语

智慧工厂的建设是一个系统化、全面化的过程，需要企业在数字化转型的道路上不断探索与创新。通过人工智能等先进技术的应用，企业不仅能实现生产效率的提升，还能有效降低运营成本，最终实现生产力的极大释放和彻底的“无人化”生产。未来，智慧工厂将成为制造业发展的新标杆，引领行业走向更加智能化、数字化的未来。