企业数字化转型与人工智能的必要性
在当今快速变化的市场环境中,企业面临着诸多挑战,包括生产效率低下、运营成本高昂、市场需求波动等问题。为了在竞争中立于不败之地,越来越多的企业意识到数字化转型和人工智能(AI)的重要性。这些技术不仅可以帮助企业提升生产效率,还可以通过数据分析为企业决策提供支持。
【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”
识别企业痛点
企业在数字化转型过程中,常常会遇到以下几类痛点:
- 信息孤岛:不同部门之间数据共享不足,导致决策基于不完整的数据。
- 效率低下:传统的生产流程繁琐,人工操作占用大量时间。
- 市场响应慢:对于市场变化的反应不够迅速,错失商机。
- 资源浪费:设备故障、原材料过剩等现象普遍,造成企业资源的浪费。
数字化转型与人工智能的解决方案
针对上述问题,数字化转型与人工智能提供了一系列解决方案。借助数字化技术,企业可以实现信息的整合与共享,提升运营效率;而人工智能则可以通过数据分析和预测模型,帮助企业更好地理解市场需求,优化资源配置。
数字化转型的三个必经阶段
在实施数字化转型时,企业需要经历三个阶段:
- 数字化(Digitization):将传统纸质信息转化为数字格式,以便于存储和传输。
- 数字化管理(Digitalization):通过数字技术提升企业的管理效率,优化工作流程。
- 数字化转型(Digital Transformation):实现全面的自动化和智能化,最终实现“无人化”管理。
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与套路。掌握这些原理,企业可以更好地将AI技术应用于实际生产中。
人工智能的底层原理
人工智能的两个底层原理包括:
- 逻辑固化:通过对大量数据的学习,形成逻辑规则,从而实现智能决策。
- 知识抽取:从数据中提取关键信息,以支持业务决策。
人工智能的应用实例
企业可以利用人工智能技术进行多种应用,例如:
- 智能巡检:通过传感器和摄像头进行设备检测,提升效率并减少人工成本。
- 工业故障预测:利用AI模型预测设备故障,从而提前进行维护,减少停机时间。
- 智能质检:通过图像识别技术实现产品质量的自动检测,提升生产效率。
工业数智化的发展
随着技术的进步,工业数智化正逐步成为企业发展的新趋势。通过构建智能工厂,企业不仅可以提升生产效率,还可以实现个性化定制,满足市场需求。
从备货型向订货型的转变
传统的生产模式往往依赖于高库存来应对市场需求的波动,而数字化转型能够帮助企业实现从备货型向订货型的转变。通过AI技术的销量预测,企业可以更精准地掌握市场需求,从而减少库存,提高资金使用效率。
从标品向定制化的转变
现代消费者对个性化产品的需求日益增加,企业必须适应这一变化。通过AI精准营销技术,企业可以更好地理解客户需求,实现产品的个性化定制。这不仅能提升客户满意度,还能增强企业竞争力。
从人工流水线向机器自动化的转变
传统的人工流水线存在效率低下和人为失误的问题,而机器自动化则能够有效解决这些问题。通过引入智能机器人,企业可以实现生产流程的自动化,提升生产效率和产品质量。
总结:课程的核心价值与实用性
通过分析企业在数字化转型和人工智能应用中的痛点与需求,可以看出,掌握相关知识和技能对于企业的长期发展至关重要。课程内容不仅涵盖了数字化转型的理论基础,还提供了丰富的案例分析,帮助企业在实践中更好地应用这些技术。
最终,企业通过数字化转型与人工智能的结合,不仅能够提升生产效率、降低运营成本,还能在激烈的市场竞争中获得更大的生存与发展空间。这些技术的应用将为企业带来可持续的发展动力,帮助企业在未来的市场环境中继续领跑。
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