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AI如何幫你的工廠變聰明

主講老師: 王明哲 王明哲

主講師資:王明哲

課時安排: 0.5-2天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 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。
內訓課程分類: 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 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 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 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2023-01-06 18:13

 【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。

【課程時間】0.5-2天(6小時/天)

 

【課程大綱】

一、數字化轉型與人工智能

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、AI的2大底層原理和5大底層套路

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5大底層套路

?  Dot & Line:知識圖譜

?  X-Ypairs:知識抽取

?  X1-X2 pairs:推薦匹配

?  Y→X:生成萬物

?  Y only:超越人類

?  人工智能發展的終點

案例:聯通智能客服,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,某著名汽車品牌銷量預測,工業智能無損檢測,滴滴/百度/礦山自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%

 

三、AI如何讓你的工廠更聰明

1、工業數智化的發展階段

?  精益生產:數智化之道

?  發展階段總述:點→線→面→點

?  工業自動化:如何控制好單點設備

?  工業信息化:如何管理好整條產線

?  工業互聯網:如何串聯企業中的各個條線

?  智慧工廠:回歸價值點的多維突破

2、知識圖譜在工業場景的落地應用

?  離散制造中的知識圖譜

?  流程工業中的知識圖譜

?  知識圖譜應用歸類及盤點

案例:工業專家系統案例,工業智能問答案例。

3、知識抽取在工業場景的落地應用

?  智能巡檢:提升效率

?  工業壽命預測:減少浪費

?  工業故障預測:降低風險

?  工業質檢:從實時診斷到缺陷預測

案例:某跨過生產企業焊接故障診斷及預測,某知名制造企業耗品壽命預測,某知名電力企業設備故障預測,某知名電力公司巡檢案例

4、其他AI套路在工業場景的落地應用

?  匹配推薦:AI助力工業品營銷

?  最優化:尋找最優工藝參數及材料配比

?  生成網絡:嘗試助力設計/研發

 

四、數智化技術將如何重構未來工廠業態

1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉變

?  核心問題:消滅庫存

?  AI銷量/需求預測

?  供應商智慧管理

?  物流路徑最優化

?  轉運過程自動化

?  倉庫智慧管理

案例:某著名汽車品牌銷量預測,亞馬遜VS京東倉儲物流機器人對比,冷鏈物流路徑優化案例,麥肯錫供應商智慧遴選方案。

2、如何從“標品”向“定制化”轉變

?  理想狀態:研產供銷服全面定制化

?  AI精準營銷

?  AI自動化研發/設計

?  AI智能排產

?  AI智能客服

案例:一汽大眾智能營銷案例,博凱機械AI加速研發案例,北美石化公司智能排產案例,中國南方電網智能客服案例。

3、如何從“人工流水線”向“機器自動化”轉變

?  重點設備故障預測

?  易耗品壽命預測

?  機器人安全巡檢

?  AI智能質量檢測

案例:國投雅礱江水電站預測性維護項目,刀具壽命預測項目,國電智能巡檢項目,西門子焊接缺陷診斷項目

4、工業智能化的終局展望

?  生產力極大釋放

?  生產關系極端簡單

?  徹底的“無人化”

 
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