数字化转型与人工智能课程，提升企业竞争力

数字化转型与人工智能：企业面临的挑战与机遇

在当今快速变化的商业环境中，企业面临着诸多挑战，尤其是在数字化转型与人工智能（AI）技术的应用上。随着数字经济的崛起，企业越来越意识到数字化转型的重要性，但许多企业在这一过程中却遭遇了困难。如何有效地将数字化技术与人工智能结合，提升企业的运营效率与竞争力，已成为许多企业亟待解决的痛点。

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

企业面临的数字化转型挑战

• 技术壁垒：许多企业在数字化转型过程中缺乏必要的技术基础，导致转型进程缓慢。
• 数据孤岛：企业内部各部门的数据往往无法有效整合，造成信息不对称，妨碍决策。
• 人才短缺：专业的数字化和AI人才匮乏，影响企业的转型与创新能力。
• 变革管理：员工对新技术的抵触情绪和对变革的恐惧，导致实施过程中阻力重重。

针对上述挑战，企业亟需一套系统的方法论，以有效推动数字化转型，并利用人工智能技术提升竞争优势。

数字化转型的核心价值

数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是企业运营模式的深刻变革。通过数字化转型，企业可以实现以下几个方面的价值：

• 提升效率：通过精准的数据分析与智能化的决策支持，企业可以减少冗余流程，提高工作效率。
• 增强灵活性：数字化转型使企业能够快速响应市场变化，调整战略与运营模式。
• 改善客户体验：利用AI技术，企业可以深入了解客户需求，提供更为个性化的服务。
• 促进创新：数字化转型为企业提供了新的商业模式和创新机会，推动业务的持续发展。

人工智能在数字化转型中的作用

人工智能作为数字化转型的重要驱动力，其核心理念在于通过数据驱动的方式，帮助企业做出更为精准的决策。AI技术的应用可以分为以下几个方面：

AI的底层原理与应用

• 逻辑固化：通过对专家知识的提炼与固化，AI能够帮助企业形成标准化的操作流程，提高工作效率。
• 知识抽取：AI能够从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业洞察市场趋势与用户需求。
• 智能决策：通过深度学习与机器学习，AI能够为企业提供智能化的决策支持，优化资源配置。

例如，在生产制造领域，AI技术可以通过数据分析，预测设备故障的可能性，从而降低停机时间，提高生产效率。同时，AI还可以帮助企业优化供应链管理，提升库存周转率。

如何实现AI技术的落地

尽管AI技术的前景广阔，但如何将其转化为实际的生产力，仍是许多企业面临的挑战。实现AI技术的落地，需要遵循以下几步：

• 明确目标：企业需要根据自身的业务需求，设定明确的AI应用目标，从而确保技术的应用与业务战略的一致性。
• 数据收集与清洗：有效的数据是AI技术成功应用的基础，企业需要建立完善的数据收集与清洗机制。
• 模型选择与训练：根据业务场景选择合适的AI模型，并进行充分的训练与验证。
• 持续优化：AI技术的落地是一个动态的过程，企业需要通过不断的反馈与优化，提升AI系统的性能。

数字化转型与AI的结合：未来工厂的展望

随着数字化转型与AI技术的不断发展，未来的工厂将呈现出全新的面貌。数字化技术将重构企业的业务模式与运营流程，实现从“备货型”向“订货型”的转变，消灭库存，实现精准的销量预测与需求管理。

未来工厂的特征

• 智能化生产：通过智能设备与AI技术的结合，实现生产过程的自动化与智能化。
• 柔性制造：未来工厂能够根据市场需求的变化，快速调整生产计划，实现个性化定制。
• 数据驱动决策：企业将依赖数据分析进行决策，提高决策的准确性与时效性。
• 全链条协同：通过数字化技术，实现供应链上下游的协同，提升整体运营效率。

通过以上分析，不难看出，数字化转型与人工智能的结合，不仅解决了企业在转型过程中面临的痛点，更为企业的未来发展提供了无限可能。企业在这个过程中，需深入理解技术背后的逻辑与应用场景，积极探索与实践，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

结论：数字化转型与AI的未来价值

总的来说，数字化转型与人工智能技术的结合，为企业带来了前所未有的发展机遇。通过有效的技术应用，企业不仅可以提升自身的运营效率，还能够在快速变化的市场中保持竞争优势。在这一过程中，企业需要不断学习与适应，才能够把握住数字经济时代的脉搏，实现可持续发展。