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    百戰(zhàn)歸來,清大EMBA再啟程

    《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造》

    數(shù)字智能 40
    王明哲

    王明哲 工業(yè)數(shù)智化實戰(zhàn)專家、AI專家

    常駐地:呼和浩特
    邀請老師:13439064501 陳助理
    主講課程:《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)智化時代的質(zhì)量提升實戰(zhàn)》 《供應(yīng)鏈數(shù)智化實戰(zhàn)》《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造》 《“游戲規(guī)則改變”制藥領(lǐng)域數(shù)智化實戰(zhàn)》

    【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(jìn)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(jì)

    • 數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(jìn)智能制造

    • 智能制造頂層規(guī)劃方法

    • 智能制造項目推進(jìn)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(hù)

    • 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

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