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数字化转型与人工智能课程:提升企业竞争力

2025-01-16 16:05:49
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工业智能化培训

人工智能与数字化转型:企业的未来之路

在当前快速变化的商业环境中,企业面临着许多挑战,包括如何提高运营效率、降低成本、增强市场竞争力等。随着数字化转型的推进,越来越多的企业认识到人工智能(AI)在提升生产力和优化业务流程中的重要性。然而,企业在转型过程中常常面临诸多痛点,例如技术复杂性、数据管理难题以及实施过程中的不确定性。本文将深入探讨这些痛点,并分析如何通过特定的课程内容帮助企业更好地应对这些挑战。

【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”
wangmingzhe 王明哲 培训咨询

企业面临的痛点分析

  • 技术复杂性:许多企业在进行数字化转型时,面对复杂的技术框架和工具,往往难以找到合适的解决方案。
  • 数据管理:企业在数字化过程中产生了大量数据,但如何有效管理和利用这些数据以产生实际价值是一个亟待解决的问题。
  • 实施不确定性:转型过程中,企业往往缺乏明确的实施路径和成功案例,导致项目进展缓慢,甚至失败。
  • 人才短缺:随着数字化和AI技术的普及,相关人才的短缺使得企业难以有效推进转型。

行业需求与解决方案

面对上述痛点,企业需要一个系统化的解决方案,以帮助其在数字化转型中取得成功。课程中提出的数字化转型框架和技术应用,能够为企业提供清晰的思路和实用的方法。

数字化转型的必要性

数字化转型不仅是技术的升级,更是企业战略的重塑。通过数字化,企业能够实现业务流程的优化,提升决策的准确性,从而增强市场竞争力。企业需要关注以下几个方面:

  • 精益思维:重新梳理业务流程,发现数字化的切入点。
  • 数据思维:将数据转化为决策依据,提升业务的敏捷性。
  • 编程思维:掌握计算机语言,提高项目的成功率。

AI技术的应用价值

人工智能的核心在于其能够通过深度学习和数据分析,帮助企业识别潜在的业务机会和风险。在课程中,企业将了解到如何将知识图谱知识抽取等AI技术落地到实际应用中。这些技术的应用不仅可以提升生产效率,还能在产品质量控制、故障预测等方面发挥重要作用。

课程如何帮助企业应对挑战

通过系统的学习和实践,课程提供了一套完整的方法论,帮助企业在数字化转型中克服技术和管理上的障碍。

从理论到实践的转变

课程内容强调理论与实践相结合,企业可以通过真实案例的分析,深入理解如何将复杂的技术应用于自身的业务中。例如,通过AI技术的实际应用案例,企业可以看到如何在生产线中实现智能巡检,提升效率并降低故障率。

构建数字化思维框架

课程中将帮助企业构建一套完整的数字化思维框架,使其能够在不同的业务场景中灵活运用数字化和AI技术。企业将学习到如何将传统的业务流程与现代技术相结合,从而实现业务模式的创新。

落地实施的具体方法

课程还提供了AI落地实施的具体步骤,包括价值驱动与数据驱动的选择、模型的建立以及数据的有效利用。通过对实际案例的分析,企业能够更好地理解如何在自身的环境中实施这些技术,确保数字化转型的成功。

课程的核心价值与实用性

总结来说,课程不仅为企业提供了数字化转型的理论基础,更通过实际案例和互动环节提升了参与感和实用性。通过学习,企业将能够:

  • 掌握前沿技术:深入理解数字化转型与人工智能的相关技术及其应用。
  • 提升决策效率:借助数据分析和AI技术,优化业务决策,降低风险。
  • 激发创新思维:通过系统的思维框架,促进企业内部的创新与变革。
  • 增强市场竞争力:通过数字化转型提升企业的核心竞争力,适应市场变化。

在当今的商业环境中,数字化转型与人工智能的结合已成为企业发展的必然趋势。通过学习相关课程内容,企业不仅能够有效应对当前的挑战,还能为未来的发展奠定坚实的基础。这将是企业在新时代中获得成功的重要保障。

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