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數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造

主講老師: 王明哲 王明哲

主講師資:王明哲

課時安排: 0.5-1天,6小時/天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 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
內(nèi)訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經(jīng)濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產(chǎn) | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2023-01-07 09:16

【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

 

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


【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(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)要素

?  數(shù)字化轉(zhuǎn)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(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(mào)公司營收預測

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(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

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)領域的數(shù)字化轉(zhuǎn)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(zhì)、增效、降本、增收

?  數(shù)字質(zhì)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(zhì)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(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?。簬煾怠皫А蓖降?/span>

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-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(zhì)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(diào)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(diào)度最優(yōu)化案例,某污水處理廠工藝優(yōu)化

 
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