数字化转型与智能制造全景解析课程

数字化转型与智能制造：企业应对现代挑战的解决之道

在当今快速发展的商业环境中，企业面临着日益增长的挑战，包括激烈的市场竞争、不断变化的客户需求和技术的快速迭代。为了在这种环境中生存和发展，数字化转型已成为企业的必然选择。然而，许多企业在推进数字化转型和智能制造的过程中，往往遭遇种种困难。本文将深入分析这些企业痛点，探讨数字化转型与智能制造的核心内容，以及如何通过相应的课程来帮助企业克服这些挑战。

王明哲：《数字化转型与智能制造》

【课程收益】掌握1套数字化转型的顶层思维理解智能制造7大系统的内在联系了解推进智能制造的2套方法论掌握智能化的底层原理盘点AI在智能制造领域的7大场景了解大量相关案例，以及背后的经验与教训【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。【课程对象】供应链相关中高层管理者。【课程时间】0.5-1天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维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、工业领域的数字化转型-智能制造1、智能制造核心技术盘点精益生产：智能制造之道发展阶段总述：点→线→面→点智能制造标准模板：大脑→中枢神经→周围神经智能制造的7大核心系统：谁是大脑谁是中枢神经案例：三一重工灯塔工厂2、数字化如何帮助企业提质、增效、降本、增收数字质量场景供应链数字化场景数字营销场景人力数字化场景案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。3、企业如何推进智能制造智能制造顶层规划方法智能制造项目推进方法智能制造的6大普遍问题数字化转型成功的黄金定律三、智能化底层原理及智能制造终局展望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6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，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，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、制造业AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化

王明哲 培训咨询

企业面临的痛点

• 技术更新缓慢：许多企业在数字化转型过程中，往往缺乏对新技术的敏感度，导致无法及时更新其生产流程和业务模式。
• 数据孤岛现象：不同部门之间的数据无法有效整合，导致信息不对称，影响决策的效率和准确性。
• 人才短缺：面对复杂的数字化技术和智能制造系统，企业往往缺乏具备相应技能的人才，限制了转型的进程。
• 缺乏明确的战略方向：很多企业在进行数字化转型时，缺乏系统的顶层设计，导致资源的浪费和转型效果不佳。
• 对新技术的理解不足：企业管理者常常对数字化转型和智能制造的相关技术缺乏深入了解，难以制定有效的实施方案。

行业需求分析

随着全球工业4.0的推进，企业在数字化转型和智能制造方面的需求日益增加。根据市场研究，企业希望通过数字化手段提升生产效率、降低运营成本、改善客户体验，并最终实现可持续发展。尤其在供应链管理、生产流程优化和数据分析等领域，企业迫切需要掌握相关的数字化技术和方法。

如何解决企业的难题

针对上述企业痛点，课程的内容旨在帮助企业管理者掌握数字化转型的顶层思维和智能制造的核心技术。以下是课程如何应对企业需求的具体分析：

1. 理解数字化转型的顶层思维

通过系统的顶层设计，企业可以更好地识别数字化转型的切入点。课程中强调精益思维、编程思维和数据思维，帮助管理者理解如何通过梳理业务流程和利用数据创造价值，从而为企业的数字化转型奠定坚实的基础。

2. 掌握关键技术与应用场景

课程深入挖掘智能制造的核心技术，如精益生产、人工智能等，帮助企业了解如何通过数字化手段提升产品质量、降低生产成本和提高效率。同时，课程中提供了丰富的案例分析，使学员能够更好地理解这些技术在实际应用中的效果。

3. 提供系统的方法论

课程中介绍的两套推进智能制造的方法论，能够帮助企业管理者在实际操作中有效推进数字化转型，解决智能制造过程中常见的六大问题。这不仅提升了企业的实施效率，也为企业的可持续发展提供了保障。

4. 深入探讨人工智能的应用

随着人工智能技术的不断发展，许多企业开始将其应用于生产和管理中。课程中将人工智能的底层原理与实用场景相结合，帮助学员理解如何在实际工作中利用AI技术进行销量预测、设备维护等，从而提升企业的竞争力。

课程的核心价值与实用性

综上所述，课程的内容不仅涵盖了数字化转型与智能制造的前沿知识，还通过丰富的案例和实践经验，帮助企业管理者具备实际操作能力。以下是课程的核心价值：

• 专业性：课程内容经过系统梳理，确保所传授的知识具有前沿性和准确性，帮助企业把握行业发展趋势。
• 实用性：通过真实案例分析和方法论的传授，学员能够将所学知识直接应用于实际工作中，提升工作效率。
• 互动性：课程设计注重学员的参与感，通过互动环节激发学员的思考，增强学习效果。
• 战略性：课程帮助企业从顶层设计的角度思考数字化转型，确保企业在转型过程中有明确的方向和目标。

总之，面对日益复杂的市场环境，企业必须积极应对数字化转型和智能制造带来的挑战。通过学习相关课程，企业管理者不仅能够提升自身的专业素养，还能为企业的可持续发展提供强有力的支持。掌握数字化转型与智能制造的核心内容，将为企业在未来的竞争中赢得先机。