AI賦能的智慧工廠—制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型

【課程背景】

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人工智能是當(dāng)今企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。隨著技術(shù)的進(jìn)步，企業(yè)正面臨前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。數(shù)字化不僅改變了企業(yè)的運(yùn)營方式，還重塑了商業(yè)模式和市場格局。人工智能作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心組成部分，其技術(shù)原理和應(yīng)用邏輯正在不斷拓展，為企業(yè)帶來新的增長點(diǎn)和競爭優(yōu)勢。在這一背景下，了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念、重要性、以及人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識和應(yīng)用，對于企業(yè)把握未來發(fā)展至關(guān)重要。

課程旨在深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在邏輯和人工智能技術(shù)的發(fā)展，幫助學(xué)員理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性，掌握敏捷型組織的構(gòu)建方法，以及如何運(yùn)用數(shù)字思維優(yōu)化精益生產(chǎn)。同時(shí)，課程將介紹人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識，包括AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，并探討其在工業(yè)場景中的應(yīng)用，如知識圖譜、知識抽取、智能巡檢等，以期幫助學(xué)員洞察工業(yè)智能化的未來趨勢，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。通過本課程，學(xué)員將獲得必要的知識和技能，以應(yīng)對數(shù)字化時(shí)代的挑戰(zhàn)，推動企業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型。

【課程收益】

• 全面理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型：深入掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念、核心要素以及其在現(xiàn)代企業(yè)中的重要性，了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何幫助企業(yè)降低成本、提高效率并增強(qiáng)市場競爭力。
• 掌握人工智能技術(shù)：學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)知識，包括AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等概念及其技術(shù)原理，以及它們在不同行業(yè)的應(yīng)用案例。
• 工業(yè)智能化的應(yīng)用實(shí)踐：通過案例學(xué)習(xí)，了解工業(yè)智能化在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用，包括知識圖譜、知識抽取、智能巡檢等技術(shù)的實(shí)際落地方法。
• 預(yù)見未來工廠業(yè)態(tài)：洞察工業(yè)智能化的發(fā)展趨勢，理解如何從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向智能化、自動化轉(zhuǎn)型，以及這一轉(zhuǎn)型對企業(yè)運(yùn)營和市場競爭力的影響。
• 增強(qiáng)決策制定能力：通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)在決策支持中的應(yīng)用，提高基于數(shù)據(jù)的決策制定能力。
• 拓寬職業(yè)視野：通過課程學(xué)習(xí)，拓寬對數(shù)字化和人工智能在企業(yè)運(yùn)營中作用的理解，為個(gè)人職業(yè)發(fā)展提供新的視角和機(jī)遇。

【課程特色】

講師授課風(fēng)格幽默，課程內(nèi)容以華為的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)總結(jié)而成。

【課程對象】

數(shù)字化轉(zhuǎn)型條線人員

【課程時(shí)間】

1天（6小時(shí)/天）

【課程大綱】

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人工智能
2. 數(shù)字化概念導(dǎo)入

• 從政策上看數(shù)字經(jīng)濟(jì)
• 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心：數(shù)據(jù)要素化與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
• 從數(shù)據(jù)歸屬看數(shù)字化轉(zhuǎn)型
• 概念導(dǎo)入互動：從向女神要聯(lián)系方式開始發(fā)散…

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要意義

• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)降本增效、擴(kuò)寬護(hù)城河
• 企業(yè)內(nèi)外環(huán)境告訴我們要數(shù)字化轉(zhuǎn)型
• 企業(yè)創(chuàng)新需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型
• 案例：從貝殼的發(fā)展看數(shù)字化轉(zhuǎn)型

3、? 數(shù)字化轉(zhuǎn)型為什么要從人治開始？

• 數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的阻力
• 人越多價(jià)值越大？
• 案例：同為700億，40人與8萬人的區(qū)別

4、為什么數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)多是敏捷型的？

• 為什么是組織而不是企業(yè)
• 世界上先進(jìn)的組織類型與特點(diǎn)
• 敏捷型組織是數(shù)字化轉(zhuǎn)型不錯(cuò)的選擇，但不是唯一
• 案例：從打印機(jī)模式看商業(yè)模式，羅爾斯－羅伊斯公司案例

5、數(shù)字思維讓精益更加精益

• 精益思維與敏捷思維的差異
• 如何用精益思維找到痛點(diǎn)，降低成本
• 不賺錢的商品為什么還要生產(chǎn)
• 數(shù)據(jù)思維為第一思維
• 案例：亞馬遜的無利潤增長策略

二、?人工智能技術(shù)基礎(chǔ)知識及原理

1. 人工智能概述

• 人工智能概述
• 人工智能發(fā)展簡史

1. 人工智能技術(shù)原理

• 人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)與深度學(xué)習(xí)(DL)
• 監(jiān)督式、非監(jiān)督式和半監(jiān)督式學(xué)習(xí)
• 人工智能(AI)的技術(shù)邊界與反常識
• 計(jì)算機(jī)視覺（CV）與自然語言處理（NLP）
• 多模態(tài)
• 大語言模型簡述與原理
• 其他人工智能(AI)的應(yīng)用場景

1. 人工智能兩大應(yīng)用邏輯

• 拉高人類下限
• 突破人類瓶頸

三、AI如何讓你的工廠更聰明

1、工業(yè)數(shù)智化的發(fā)展階段

• 精益生產(chǎn)：數(shù)智化之道
• 發(fā)展階段總述：點(diǎn)→線→面→點(diǎn)
• 工業(yè)自動化：如何控制好單點(diǎn)設(shè)備
• 工業(yè)信息化：如何管理好整條產(chǎn)線
• 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：如何串聯(lián)企業(yè)中的各個(gè)條線
• 智慧工廠：回歸價(jià)值點(diǎn)的多維突破

2、知識圖譜在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

• 離散制造中的知識圖譜
• 流程工業(yè)中的知識圖譜
• 知識圖譜應(yīng)用歸類及盤點(diǎn)

案例：工業(yè)專家系統(tǒng)案例，工業(yè)智能問答案例。

3、知識抽取在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

• 智能巡檢：提升效率
• 工業(yè)壽命預(yù)測：減少浪費(fèi)
• 工業(yè)故障預(yù)測：降低風(fēng)險(xiǎn)
• 工業(yè)質(zhì)檢：從實(shí)時(shí)診斷到缺陷預(yù)測

案例：某跨國生產(chǎn)企業(yè)焊接故障診斷及預(yù)測，某知名制造企業(yè)耗品壽命預(yù)測，某知名電力企業(yè)設(shè)備故障預(yù)測，某知名電力公司巡檢案例

4、其他AI套路在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

• 匹配推薦：AI助力工業(yè)品營銷
• 最優(yōu)化：尋找最優(yōu)工藝參數(shù)及材料配比
• 生成網(wǎng)絡(luò)：嘗試助力設(shè)計(jì)/研發(fā)

5、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

四、數(shù)智化技術(shù)將如何重構(gòu)未來工廠業(yè)態(tài)

1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉(zhuǎn)變

• 核心問題：消滅庫存
• AI銷量/需求預(yù)測
• 供應(yīng)商智慧管理
• 物流路徑最優(yōu)化
• 轉(zhuǎn)運(yùn)過程自動化
• 倉庫智慧管理

案例：某著名汽車品牌銷量預(yù)測，亞馬遜VS京東倉儲物流機(jī)器人對比，冷鏈物流路徑優(yōu)化案例，麥肯錫供應(yīng)商智慧遴選方案。

2、如何從“標(biāo)品”向“定制化”轉(zhuǎn)變

• 理想狀態(tài)：研產(chǎn)供銷服全面定制化
• AI精準(zhǔn)營銷
• AI自動化研發(fā)/設(shè)計(jì)
• AI智能排產(chǎn)
• AI智能客服

案例：一汽大眾智能營銷案例，博凱機(jī)械A(chǔ)I加速研發(fā)案例，北美石化公司智能排產(chǎn)案例，中國南方電網(wǎng)智能客服案例。

3、如何從“人工流水線”向“機(jī)器自動化”轉(zhuǎn)變

• 重點(diǎn)設(shè)備故障預(yù)測
• 易耗品壽命預(yù)測
• 機(jī)器人安全巡檢
• AI智能質(zhì)量檢測

案例：國投雅礱江水電站預(yù)測性維護(hù)項(xiàng)目，刀具壽命預(yù)測項(xiàng)目，國電智能巡檢項(xiàng)目，西門子焊接缺陷診斷項(xiàng)目

4、工業(yè)智能化的終局展望

• 生產(chǎn)力極大釋放
• 生產(chǎn)關(guān)系極端簡單
• 徹底的“無人化”

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