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數(shù)字化

吉安數(shù)字化轉型與智能制造

作者:博為咨詢 日期:2025-04-07 人氣:467

主講老師: 王明哲(培訓費:2.5-3萬元/天)    


工作背景:
清華校友總會工業(yè)數(shù)智化協(xié)會-副秘書長現(xiàn)任圖靈人工智能研究院-數(shù)智化總監(jiān)曾任航天系統(tǒng)某頭部公司-數(shù)字化總監(jiān)北京工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心-專家委員南京大學校外AI專家講師百度、華為特邀數(shù)智化專家

主講課程:
通識類課程《數(shù)字化的頂層思維和智能化的底層原理》《AI如何幫你的工廠變聰明》《數(shù)字專員培訓》《揭秘元宇宙》行業(yè)應用課程《數(shù)字化轉型與智能制造》《“游戲規(guī)則改變”制藥領域數(shù)智...

王明哲



  數(shù)字化轉型與智能制造課程大綱詳細內容

課程分類: 智能制造數(shù)字化轉型

課程目標:

掌握1套數(shù)字化轉型的頂層思維

理解智能制造7大系統(tǒng)的內在聯(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在智能制造領域的7大場景

了解大量相關案例,以及背后的經(jīng)驗與教訓


課程對象:供應鏈相關中高層管理者。

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)字化轉型和數(shù)據(jù)要素

數(shù)字化轉型:數(shù)字化是業(yè)務和IT的深入融合

概念導入小互動: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,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、我們應該關注哪些數(shù)字化技術

基礎設施:解除計算機的能力封印

數(shù)據(jù)應用:搬金磚VS挖金礦

案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測

4、數(shù)字化轉型有哪三個必經(jīng)階段

Digitization:無紙化

Digitalization:高效化

Digitaltransformation:無人化

每個階段的關鍵技術以及數(shù)字化的決勝技術

案例:人員績效智能評估系統(tǒng)

5、數(shù)字化轉型的兩大核心半場

信息化:固化流程/信息流轉/數(shù)據(jù)積累

人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術

案例:從頂尖運動員看企業(yè)數(shù)字化轉型之路

二、工業(yè)領域的數(shù)字化轉型-智能制造

1、智能制造核心技術盤點

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、增效、降本、增收

數(shù)字質量場景

供應鏈數(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)字質量,美的制造業(yè)供應鏈數(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?。簬煾怠皫А蓖降?/div>

案例:預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-X2pairs:推薦匹配

Xonly:聚類算法

Yonly: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

價值驅動or數(shù)據(jù)驅動

機器學習≠江湖算命

數(shù)據(jù)模型VS機理模型

大數(shù)據(jù)∪深度學習

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

銷量預測

產(chǎn)品質量檢測

耗品壽命預測

設備預測性維護

場地巡檢

智能排產(chǎn)及調度

工藝參與自動優(yōu)化

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

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