【課程收益】

? 掌握1套數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層思維

? 理解智能制造7大系統(tǒng)的內(nèi)在聯(lián)系

? 了解推進智能制造的2套方法論

? 掌握智能化的底層原理

? 盤點AI在智能制造領(lǐng)域的7大場景

? 了解大量相關(guān)案例，以及背后的經(jīng)驗與教訓(xùn)

【課程特色】夠?qū)I(yè)，內(nèi)容前沿且正確；講俗話，將復(fù)雜技術(shù)具象清晰有趣化；重互動，巧妙設(shè)計提升參與感；能落地，反復(fù)驗證的方法及真實案例。

【課程對象】供應(yīng)鏈相關(guān)中高層管理者。

【課程時間】0.5-1天（6小時/天）

【課程大綱】

一、數(shù)字化的頂層思維

1、數(shù)字化概念導(dǎo)入

? 從十四五規(guī)劃看數(shù)字經(jīng)濟

? 數(shù)字經(jīng)濟的核心：數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)要素

? 數(shù)字化轉(zhuǎn)型：數(shù)字化是業(yè)務(wù)和IT的深入融合

概念導(dǎo)入小互動：如果你在跟心儀的女神約會…

2、數(shù)字化頂層思維框架

? 精益思維：梳理業(yè)務(wù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點

? 編程思維：掌握計算機的語言，提升數(shù)字化項目成功率

? 數(shù)據(jù)思維：讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終局

案例：精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發(fā)病史”，從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)思維。

小互動：在指路問路中掌握編程思維

3、我們應(yīng)該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)

? 基礎(chǔ)設(shè)施：解除計算機的能力封印

? 數(shù)據(jù)應(yīng)用：搬金磚VS挖金礦

案例：谷歌云計算，華為5G，某外貿(mào)公司營收預(yù)測

4、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個必經(jīng)階段

? Digitization：無紙化

? Digitalization：高效化

? Digital transformation：無人化

? 每個階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)

案例：人員績效智能評估系統(tǒng)

5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大核心半場

? 信息化：固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累

? 人工智能：找準價值“點”/匹配“針”對性技術(shù)

案例：從頂尖運動員看企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

二、工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型-智能制造

1、智能制造核心技術(shù)盤點

? 精益生產(chǎn)：智能制造之道

? 發(fā)展階段總述：點→線→面→點

? 智能制造標準模板：大腦→中樞神經(jīng)→周圍神經(jīng)

? 智能制造的7大核心系統(tǒng)：誰是大腦誰是中樞神經(jīng)

案例：三一重工燈塔工廠

2、數(shù)字化如何幫助企業(yè)提質(zhì)、增效、降本、增收

? 數(shù)字質(zhì)量場景

? 供應(yīng)鏈數(shù)字化場景

? 數(shù)字營銷場景

? 人力數(shù)字化場景

案例：中國航天數(shù)字質(zhì)量，美的制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化，一汽數(shù)字化營銷，吉利汽車人力數(shù)字化。

3、企業(yè)如何推進智能制造

? 智能制造頂層規(guī)劃方法

? 智能制造項目推進方法

? 智能制造的6大普遍問題

? 數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的黃金定律

三、智能化底層原理及智能制造終局展望

1、人工智能的2大底層原理

? 邏輯固化：師傅“教”徒弟

? 知識抽取：師傅“帶”徒弟

案例：預(yù)測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的6大底層套路

? X-Ypairs：知識抽取

? Y→X：生成萬物

? X1-X2 pairs：推薦匹配

? X only：聚類算法

? Y only：超越人類

? Dot & Line：知識圖譜

? 人工智能發(fā)展的終點

案例：百度智能客服，谷歌藥物預(yù)測系統(tǒng)，淘寶推薦系統(tǒng)，清華數(shù)字虛擬人，谷歌核聚變控制系統(tǒng)，美軍自動駕駛戰(zhàn)機

3、人工智能的6步落地法

? 價值驅(qū)動 or 數(shù)據(jù)驅(qū)動

? 機器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命

? 數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型

? 大數(shù)據(jù)   ∪ 深度學(xué)習(xí)

? 行業(yè)專家 ||  客觀事實

? 行政可行 ≈  最大門檻

案例：產(chǎn)線良品率提升，大型工程機械故障預(yù)測，工業(yè)智能無損檢測，自動駕駛系統(tǒng)，AI量化交易-年化收益率1000%

4、制造業(yè)AI落地的7大場景

? 銷量預(yù)測

? 產(chǎn)品質(zhì)量檢測

? 耗品壽命預(yù)測

? 設(shè)備預(yù)測性維護

? 場地巡檢

? 智能排產(chǎn)及調(diào)度

? 工藝參與自動優(yōu)化

案例：某著名汽車品牌銷量預(yù)測，焊接故障檢測，刀具壽命預(yù)測，大型設(shè)備故障預(yù)測，電力行業(yè)巡檢，百度AI物流調(diào)度最優(yōu)化案例，某污水處理廠工藝優(yōu)化