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AI如何帮你的工厂变聪明

主讲老师: 王明哲 王明哲

主讲师资:王明哲

课时安排: 0.5-2天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2023-01-06 18:13

 【课程特色】够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。

【课程时间】0.5-2天(6小时/天)

 

【课程大纲】

一、数字化转型与人工智能

1、数字化概念导入

Ø  从十四五规划看数字经济

Ø  数字经济的核心:数字化转型和数据要素

Ø  数字化转型:数字化是业务和IT的深入融合

概念导入小互动:如果你在跟心仪的女神约会…

2、数字化顶层思维框架

Ø  精益思维:梳理业务,发现数字化入手点

Ø  编程思维:掌握计算机的语言,提升数字化项目成功率

Ø  数据思维:让数据产生价值,展望数字化转型的终局

案例:精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”,从“月晕”中掌握数据思维。

小互动:在指路问路中掌握编程思维

3、我们应该关注哪些数字化技术

Ø  基础设施:解除计算机的能力封印

Ø  数据应用:搬金砖VS挖金矿

案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测

4、数字化转型有哪三个必经阶段

Ø  Digitization:无纸化

Ø  Digitalization:高效化

Ø  Digital transformation:无人化

Ø  每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术

案例:人员绩效智能评估系统

5、数字化转型的两大核心半场

Ø  信息化:固化流程/信息流转/数据积累

Ø  人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术

案例:从顶尖运动员看企业数字化转型之路

 

二、AI的2大底层原理和5大底层套路

1、人工智能的2大底层原理

Ø  逻辑固化:师傅“教”徒弟

Ø  知识抽取:师傅“带”徒弟

案例:预测男生是否会受女生欢迎

2、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

案例:联通智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机

3、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

案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,某著名汽车品牌销量预测,工业智能无损检测,滴滴/百度/矿山自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%

 

三、AI如何让你的工厂更聪明

1、工业数智化的发展阶段

Ø  精益生产:数智化之道

Ø  发展阶段总述:点→线→面→点

Ø  工业自动化:如何控制好单点设备

Ø  工业信息化:如何管理好整条产线

Ø  工业互联网:如何串联企业中的各个条线

Ø  智慧工厂:回归价值点的多维突破

2、知识图谱在工业场景的落地应用

Ø  离散制造中的知识图谱

Ø  流程工业中的知识图谱

Ø  知识图谱应用归类及盘点

案例:工业专家系统案例,工业智能问答案例。

3、知识抽取在工业场景的落地应用

Ø  智能巡检:提升效率

Ø  工业寿命预测:减少浪费

Ø  工业故障预测:降低风险

Ø  工业质检:从实时诊断到缺陷预测

案例:某跨过生产企业焊接故障诊断及预测,某知名制造企业耗品寿命预测,某知名电力企业设备故障预测,某知名电力公司巡检案例

4、其他AI套路在工业场景的落地应用

Ø  匹配推荐:AI助力工业品营销

Ø  最优化:寻找最优工艺参数及材料配比

Ø  生成网络:尝试助力设计/研发

 

四、数智化技术将如何重构未来工厂业态

1、如何从“备货型”向“订货型”转变

Ø  核心问题:消灭库存

Ø  AI销量/需求预测

Ø  供应商智慧管理

Ø  物流路径最优化

Ø  转运过程自动化

Ø  仓库智慧管理

案例:某著名汽车品牌销量预测,亚马逊VS京东仓储物流机器人对比,冷链物流路径优化案例,麦肯锡供应商智慧遴选方案。

2、如何从“标品”向“定制化”转变

Ø  理想状态:研产供销服全面定制化

Ø  AI精准营销

Ø  AI自动化研发/设计

Ø  AI智能排产

Ø  AI智能客服

案例:一汽大众智能营销案例,博凯机械AI加速研发案例,北美石化公司智能排产案例,中国南方电网智能客服案例。

3、如何从“人工流水线”向“机器自动化”转变

Ø  重点设备故障预测

Ø  易耗品寿命预测

Ø  机器人安全巡检

Ø  AI智能质量检测

案例:国投雅砻江水电站预测性维护项目,刀具寿命预测项目,国电智能巡检项目,西门子焊接缺陷诊断项目

4、工业智能化的终局展望

Ø  生产力极大释放

Ø  生产关系极端简单

Ø  彻底的“无人化”

 
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