(微信同号)课程背景：
数字化转型概念虽然一直被热炒，却很难完成落地。相信您并不是第一次听到“数字化”和“人工智能”这样的名词，但却很少有人能够具象清晰地把这些名词解释清楚。
想要梳理清楚纷繁复杂的数字化转型技术并找到关键点？
想要了解您所在行业的数智化转型案例以及背后的经验教训？
企业有意尝试数智化转型，但立项时却无从下手，难以形成具体方案？
新一代AI生产力工具如何大幅提升企业效率？
新一代AI技术背后的核心趋势有什么，这将如何重塑产业？
我们该做些什么来把挑战转变为机遇？
所有答案将在课上揭晓！
培训目标：
Ø 掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来
Ø 了解您所在行业的数智化转型案例，以及背后的经验与教训
Ø 手把手带你用“6步落地法”，找到最合适企业转型突破口并形成方案
Ø 知晓新一代AI工具提升企业效率的10种用法
Ø 掌握人工智能的2大底层原理和5大底层套路
Ø 了解新一代AI技术的三大核心趋势及背后的价值
课程大纲：
《D-1企业数字化转型如何落地》
一、数智化的顶层思维
1、数智化转型是什么
Ø 企业中的流程与人类的神经
Ø 企业中的信息与人类的神经信号
Ø 数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统
2、数智化顶层思维框架
Ø 感知：获取原始数据
Ø 认知：抽取关键信息
Ø 推理决策：形成计划
Ø 反馈动作：实施计划
小互动：如果你在跟心仪的女神约会……
3、数字化与信息化的区别
Ø 数字化：引入数据要素，闭环数字神经系统
Ø 信息化：智能制造的核心手段，提升决策效率
Ø 智能化：利用数据提升生产力
案例：特斯拉焊接数字化案例
4、如何提升数智化成功几率
Ø Gartner：85%的数字化转型项目都未成功
Ø 数字化选择题：IT技术 or 业务逻辑
Ø IT技术只能花钱，什么能帮助企业赚钱
Ø 精益思维：一个“强迫症”+“控制狂”病人的发病过程
Ø 数字化全貌：精益思维定位价值+业务痛点匹配IT技术
Ø 提升数字化成功概率的5条核心理念
案例：某商用车头部企业数字化踩坑史
二、精益生产与数智化
1、精益生产核心概念串讲
Ø 精益生产的核心逻辑：发现浪费 → 减少浪费
Ø 如何发现浪费：建模
Ø 如何减少浪费：流程
Ø 精益生产工具回顾：从5SVM到DMAIC
Ø 精益生产落地过程中存在的问题
案例：一个“强迫症+控制狂”病人发病的过程
2、精益生产为何落地难
Ø 精益生产落地最大的阻碍是人类天性
Ø 人类天生容易被情绪控制
Ø 人类天生有好奇心做错误尝试
Ø 人类天生不喜欢改变
Ø 精益生产与数智化是天作之合
案例：一个90%以上准确率的AI算法揭开人类天性
3、如何让精益生产落地
Ø 走到现场，用真实的数据做业务建模
Ø 回归业务，找到真正的痛点问题
Ø 流程升级，构建更好的业务流程
Ø 持续迭代，精益是个螺旋上升的过程
Ø 精益生产是数智化的基座
案例：某企业DMAIC实施过程案例
三、数字化转型方法论
1、数字化转型顶层规划法
Ø 数字化战略思考
Ø 梳理企业价值链
Ø 描绘数字化蓝图
Ø 选定变革领域
Ø 规划里程碑点
Ø 项目落地实施
案例：某离散制造企业精益管理，某离散制造企业数字化降本，某制造企业呆滞库存消减，某制造企业排产效率提升，某服装制造企业流转系统。
2、数字化转型项目落地法
Ø 痛点场景细分
Ø 痛点价值折算
Ø 问题根因分析
Ø 与根因对应的解决方案
Ø 基于干系人的可行性分析
Ø 基于业务逻辑的里程碑点规划
Ø 闭环到痛点价值的成效分析
案例：特斯拉眼中的智能制造，特斯拉数字化营销，特斯拉数字化供应链降本，某大型制造业数字质量提升，人力资源数字化、工艺优化数字化。
3、数字化转型经验总结
Ø 数字化转型的关键词是：融合
Ø 数字化转型的最大阻碍来源：人
Ø 数字化转型成功三要素：价值定位、业务梳理、IT匹配
Ø 数字化转型成功黄金定律：一把手是CIO
数字化转型是螺旋上升式的，没有捷径要合理划分milestone
四、不同领域的数字化转型
1、供应链数字化
Ø 供应链的核心模块
Ø 采购数字化
Ø 运营数字化
Ø 物流数字化
2、大数据时代下的营销
Ø 什么是数据思维
Ø 打通全域数据
Ø 建立消费者画像
Ø 如何在数字世界触达消费者
Ø 基于客户旅程的动态数字化营销
案例：一汽集团数字化营销案例
3、人力资源数字化
Ø HR数智化总体规律
Ø HR1.0-最简单的核心逻辑
Ø HR2.0-流程迁移至线上
Ø HR3.0-深入痛点场景
Ø HR4.0-解放人类回归价值
4、产品设计数字化
Ø CAD（辅助设计）
Ø CAE（工程仿真）
Ø CAM（辅助制造）
Ø CAPP（工艺规划）
5、工艺仿真数字化
Ø 有限元分析：CAE的起点与核心
Ø 三维实体构造：CAE静态机构分析基础
Ø 数据交换：CAE动态分析基础
Ø 全面的仿真：流体、电磁、热分析、疲劳及寿命
6、质量数字化
Ø 墨菲定律：质量问题的根源是人
Ø 定责任
Ø 建标准
Ø 采数据
Ø 弱化人
案例：中国航天数字质量案例
《D2-新一代AI技术如何落地》
一、划时代的AI爆点
1、来自江湖的传闻
Ø 60天月活破亿，前所未见的成长力
Ø 拿到微软百亿投资，引爆AIGC概念
2、chatGPT将对产业产生何种影响
Ø ChatGPT将严重冲击知识加工行业
Ø ChatGPT将大幅提高日常办公和基础数据处理效率
Ø AIGC将猛烈冲击设计专业
Ø AIGC将彻底闭环数字营销
Ø 强化学习为自动工艺优化及排产带来新可能
Ø 强化学习超越人类预示终局
二、AI基础级体系：解构核心原理与三大核心趋势
1、人工智能的核心原理
Ø 通过小互动理解人类智能产生过程并类比机器
Ø 工人（拟合模型）负责预测
Ø 质检（损失函数）负责挑错误
Ø 车间主任（梯度下降）负责纠正
Ø AI的本质：把学习知识的过程转化为一系列计算
小互动：如果你正在跟心仪的女神约会……
案例：预测男生是否会受女生欢迎
2、趋势一：大模型有大力量
Ø 大模型&大数据 VS 小模型VS高质量数据
Ø 大模型可能导致通用人工智能出现
Ø 大模型的商业落地应用及前景
案例：AI智慧城市管理、AI可能会让人永生、百度自动驾驶
3、趋势二：生成模型以假乱真
Ø 什么是生成模型
Ø 生成模型能够生成什么内容
Ø 生成模型的商业落地应用及前景
案例：生成李小龙视频、AI作画夺冠、AI对工业设计的冲击，AI对企业数字孪生构建的影响，AI对数字营销的影响
4、趋势三：强化学习超越人类
Ø 阿尔法狗的核心原理
Ø 强化学习的商业落地应用及前景
案例：，AI学会捉迷藏，AI对生产工艺自动优化的影响，AI用于工业调度及排产，AI实现可控核聚变， AI用于战争
三、AI的研发套路与 领域的应用
1、人工智能的5大底层套路
Ø Dot & Line：知识图谱
Ø X-Ypairs：知识抽取
Ø X1-X2 pairs：推荐匹配
Ø Y→X：生成万物
Ø Y only：超越人类
Ø 人工智能发展的终点
行业案例： 智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，数字人智能营销，自动驾驶战机
2、人工智能的6步落地法
Ø 价值驱动 or 数据驱动
Ø 机器学习 ≠ 江湖算命
Ø 数据模型 VS 机理模型
Ø 大数据 ∪ 深度学习
Ø 行业专家 || 客观事实
Ø 行政可行 ≈ 最大门槛
行业案例： 焊接质量预测，制造设备故障预测，制造耗品寿命预测，某著名 品牌销量预测，工业智能无损检测。
四、人工智能会如何影响未来
1、AI会如何影响我们
Ø AI为我们带来的终局
Ø 绝大部分的工作会被替代
Ø 只有两类人会留下：做决策&有想法
案例：18年图灵奖得主案例，智能化终局解读，元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选择对行业的影响
2、AI的3大套路和后AI时代展望
Ø 在无人化的时代，人应该做什么
Ø 应对办法：回归人“本身”的价值
Ø 没有工作的人会做什么：“爱”干嘛干嘛
Ø 企业应该如何应对即将到来的AI浪潮
案例：openAI官方给出最容易受chatGPT影响
的岗位， 领域未来展望：马太效应加强
