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      2024-03-21 10:57:27       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    【課程收益】

    • 掌握1套數字化轉型的頂層思維

    • 理解智能制造7大系統的內在聯系

    • 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,以及背后的經驗與教訓


    【課程特色】
    夠專業,內容前沿且正確;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、數字化的頂層思維
    1、數字化概念導入

    • 從十四五規劃看數字經濟

    • 數字經濟的核心:數字化轉型和數據要素

    • 數字化轉型:數字化是業務和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、數字化頂層思維框架

    • 精益思維:梳理業務,發現數字化入手點

    • 編程思維:掌握計算機的語言,提升數字化項目成功率

    • 數據思維:讓數據產生價值,展望數字化轉型的終局

    案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發病史”,從“月暈”中掌握數據思維。
    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字化技術

    • 基礎設施:解除計算機的能力封印

    • 數據應用: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、數字化轉型有哪三個必經階段

    • 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字化的決勝技術

    案例:人員績效智能評估系統
    5、數字化轉型的兩大核心半場

    • 信息化:固化流程/信息流轉/數據積累

    • 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數字化轉型之路

    二、工業領域的數字化轉型-智能制造
    1、智能制造核心技術盤點

    • 精益生產:智能制造之道

    • 發展階段總述:點→線→面→點

    • 智能制造標準模板:大腦→中樞神經→周圍神經

    • 智能制造的7大核心系統:誰是大腦誰是中樞神經

    案例:三一重工燈塔工廠
    2、數字化如何幫助企業提質、增效、降本、增收

    • 數字質量場景

    • 供應鏈數字化場景

    • 數字營銷場景

    • 人力數字化場景

    案例:中國航天數字質量,美的制造供應鏈數字化,一汽數字化營銷,吉利汽車人力數字化。
    3、企業如何推進智能制造

    • 智能制造頂層規劃方法

    • 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

    • 知識抽取:師傅“帶”徒弟

    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

    • 人工智能發展的終點

    案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統,美軍自動駕駛戰機
    3、人工智能的6步落地法

    • 價值驅動 or 數據驅動

    • 機器學習 ≠ 江湖算命

    • 數據模型 VS 機理模型

    • 大數據   ∪ 深度學習

    • 行業專家 ||  客觀事實

    • 行政可行 ≈  最大門檻

    案例:產線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業智能無損檢測,自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%
    4、制造業AI落地的7大場景

    • 銷量預測

    • 產品質量檢測

    • 耗品壽命預測

    • 設備預測性維護

    • 場地巡檢

    • 智能排產及調度

    • 工藝參與自動優化

    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,電力行業巡檢,百度AI物流調度最優化案例,某污水處理廠工藝優化

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