企業AI戰略：工業 AI應用落地三問

《企業AI戰略：工業 AI應用落地三問》

場景在哪？價值多大？路徑多長？

主講：王長樂老師

【課程背景】

在中國機械工業百強企業數字化轉型進程中，三類致命問題正持續吞噬企業競爭力：

1. 數據基建薄弱引發 "盲人摸象式決策"

設備聯網率超 60%，但 90% 的振動、溫度、壓力傳感器數據僅用于基礎監控，未被轉化為預測性維護的有效輸入，導致非計劃性停機頻發（某重型裝備企業年停機損失超 8000 萬元）

工藝參數與質量數據的割裂存儲，使工程師仍在用 Excel 手工匹配加工參數與成品缺陷關系，新產品良率爬坡周期長達 6 個月

供應商數據與生產系統未打通，庫存預測誤差率長期高于 35%，原材料積壓與緊急采購并存成為常態

2. 技術應用陷入 "試點 - 廢棄" 死亡循環

AI 質檢系統因誤報率過高（某變速箱企業誤判率達 42%），被產線工人棄用，數百萬投入淪為 "機房擺設"

算法團隊開發的設備健康預測模型，因缺乏工藝專家參與，關鍵特征維度缺失，預警準確率不足 30%

管理層在 "點狀創新" 中迷失：生產部門自研的智能排產系統，與供應鏈部門的動態補貨模型數據標準不互通，形成新的數據孤島

3. 組織機制缺失導致 "轉型內耗"

工藝專家與數據科學家互斥：前者認為 AI 模型是 "黑箱玄學"，后者抱怨 "老師傅經驗無法量化"

生產部門為保 KPI，拒絕開放實時工況數據，技術部門只能在離線數據上構建 "溫室模型"

高管層陷入兩難：既擔憂被跨界對手降維打擊（如特斯拉用一體化壓鑄顛覆傳統機加工），又恐重蹈同行 AI 項目 "投 300 萬省 50 萬" 的覆轍

這門課程的價值錨點：

針對機械制造企業 "有數據不會用、有技術不對癥、有人才不協同" 的頑疾，以 "供需連模型 + 破界創新方法論" 為核心武器：

破除數據幻覺：教會企業從海量設備數據中提取 "會說話" 的關鍵特征（如通過主軸電流紋波識別刀具微崩刃）

根治試點陷阱：用動態 ROI 模型驗證 AI 場景的真實經濟價值，確保每個項目都具備 "投入 - 收益" 可量化性

打通組織栓塞：建立工藝參數與 AI 算法的雙向翻譯機制，讓老師傅的經驗轉化為可迭代的數字資產

規避戰略誤判：通過三一重工、徐工等先行者的血淚教訓，建立 AI 轉型的風險預警雷達系統

本課程不是通用的 AI 科普，而是專為機械制造高管設計的轉型手術刀 —— 用行業深度案例與實戰工具，切除阻礙 AI 落地的三大毒瘤。

【課程收益】

ü  掌握 AI 需求識別雙引擎：運用JTBD模型精準定位高價值場景，通過第一性原理方法論突破傳統業務邊界

ü  獲得機械行業 AI 工具箱：包含 AI 機會矩陣畫布、動態 ROI 測算儀表盤、工藝參數優化沙盤等 6 個實戰工具

ü  了解標桿企業進階路徑：拆解三一重工智能運維、徐工 AI 質檢等 5 個已驗證成功場景的實施圖譜

ü  帶走可執行的 AI 路線圖：完成從場景優先級排序到 12 個月落地計劃的完整策略文檔

ü  了解工業 AI 前沿突破點：掌握數字孿生、工業知識圖譜等新技術在設備預測性維護中的實戰用法

【課程特色】

痛點可視化、方法論顯性化、行動導向、場景具象化

【課程對象】

董事長 / CEO / 總裁：需把握 AI 轉型戰略方向與資源投入節奏

事業部總經理：負責具體業務線的 AI 價值落地驗證

【課程時間】

1天（6小時/天）

【課程大綱】

一、AI 浪潮下，機械行業正在經歷怎樣的范式重構？

1.     行業變局的三重沖擊波

?  數據維度：設備聯網率突破 60% 帶來的決策革命

?  政策維度："智能制造 2025" 政策補貼的窗口期倒計時

?  競爭維度：徐工集團 AI 質檢系統降低 30% 返修率的啟示

2.     供需連模型下的機會掃描

?  需求側：設備全生命周期服務需求圖譜

?  供給側：工業知識圖譜與數字孿生技術成熟度評估

?  連接側：設備數據與供應鏈金融的跨界融合可能性

二、為什么傳統業務場景難以適配 AI 技術特性？

1.     機械行業 AI 應用的四大死亡陷阱

?  數據陷阱：SCADA 系統數據的 "三無" 困局（無標注 / 無時序 / 無場景）

?  價值陷阱：降本 1% VS 改造投入 500 萬的 ROI 悖論

?  組織陷阱：工藝專家與算法團隊的 "巴比倫之困"

2.     破界創新的三階突破法

?  第一性原理思考：從 "提升精度" 到 "重構生產范式"

?  約束條件破除：用數字孿生突破物理實驗次數的限制

?  價值網絡重構：三一重工 "根云平臺" 的生態玩法

三、如何構建 AI 場景的 "需求 - 價值" 匹配模型？

1.     AI 機會矩陣工具實戰

?  橫軸：業務痛點烈度評估（質量 / 成本 / 交付維度）

?  縱軸：AI 適配度評估（數據可用性 × 技術成熟度）

2.     三步場景設計法

?  需求錨定：從客戶投訴日志中提取高頻關鍵詞

?  價值驗證：用蒙特卡洛模擬預測經濟價值

?  技術選型：CV/NLP/ 知識圖譜的適用邊界

四、AI 應用如何跨越 "試點成功 - 規模復制" 的死亡鴻溝？

1.     實施路徑雙軌設計

?  1.1 技術軌：MVP 驗證→模塊解耦→平臺沉淀

?  1.2 組織軌：AI 卓越中心建設的三階段路線圖

2.     風險控制的三道防火墻

?  2.1 數據安全：工業數據分級管控沙盒機制

?  2.2 人才斷層：工藝專家 AI 賦能訓練營設計

?  2.3 投資失控：動態 ROI 儀表盤構建

五、如何打造 AI 時代的組織進化飛輪？

3.     領導力升級的四個關鍵動作

?  1.1 從 KPI 驅動到數據驅動的決策模式轉型

?  1.2 建立 "試錯預算" 與創新容錯機制

4.     文化基因再造工程

?  2.1 破除 "車間禁忌"：設備數據透明化變革

?  2.2 構建 AI 人才 "三明治" 培養體系