企业AI战略：工业 AI应用落地三问

《企业AI战略：工业 AI应用落地三问》

场景在哪？价值多大？路径多长？

主讲：王长乐老师

【课程背景】

在中国机械工业百强企业数字化转型进程中，三类致命问题正持续吞噬企业竞争力：

1. 数据基建薄弱引发 "盲人摸象式决策"

设备联网率超 60%，但 90% 的振动、温度、压力传感器数据仅用于基础监控，未被转化为预测性维护的有效输入，导致非计划性停机频发（某重型装备企业年停机损失超 8000 万元）

工艺参数与质量数据的割裂存储，使工程师仍在用 Excel 手工匹配加工参数与成品缺陷关系，新产品良率爬坡周期长达 6 个月

供应商数据与生产系统未打通，库存预测误差率长期高于 35%，原材料积压与紧急采购并存成为常态

2. 技术应用陷入 "试点 - 废弃" 死亡循环

AI 质检系统因误报率过高（某变速箱企业误判率达 42%），被产线工人弃用，数百万投入沦为 "机房摆设"

算法团队开发的设备健康预测模型，因缺乏工艺专家参与，关键特征维度缺失，预警准确率不足 30%

管理层在 "点状创新" 中迷失：生产部门自研的智能排产系统，与供应链部门的动态补货模型数据标准不互通，形成新的数据孤岛

3. 组织机制缺失导致 "转型内耗"

工艺专家与数据科学家互斥：前者认为 AI 模型是 "黑箱玄学"，后者抱怨 "老师傅经验无法量化"

生产部门为保 KPI，拒绝开放实时工况数据，技术部门只能在离线数据上构建 "温室模型"

高管层陷入两难：既担忧被跨界对手降维打击（如特斯拉用一体化压铸颠覆传统机加工），又恐重蹈同行 AI 项目 "投 300 万省 50 万" 的覆辙

这门课程的价值锚点：

针对机械制造企业 "有数据不会用、有技术不对症、有人才不协同" 的顽疾，以 "供需连模型 + 破界创新方法论" 为核心武器：

破除数据幻觉：教会企业从海量设备数据中提取 "会说话" 的关键特征（如通过主轴电流纹波识别刀具微崩刃）

根治试点陷阱：用动态 ROI 模型验证 AI 场景的真实经济价值，确保每个项目都具备 "投入 - 收益" 可量化性

打通组织栓塞：建立工艺参数与 AI 算法的双向翻译机制，让老师傅的经验转化为可迭代的数字资产

规避战略误判：通过三一重工、徐工等先行者的血泪教训，建立 AI 转型的风险预警雷达系统

本课程不是通用的 AI 科普，而是专为机械制造高管设计的转型手术刀 —— 用行业深度案例与实战工具，切除阻碍 AI 落地的三大毒瘤。

【课程收益】

ü  掌握 AI 需求识别双引擎：运用JTBD模型精准定位高价值场景，通过第一性原理方法论突破传统业务边界

ü  获得机械行业 AI 工具箱：包含 AI 机会矩阵画布、动态 ROI 测算仪表盘、工艺参数优化沙盘等 6 个实战工具

ü  了解标杆企业进阶路径：拆解三一重工智能运维、徐工 AI 质检等 5 个已验证成功场景的实施图谱

ü  带走可执行的 AI 路线图：完成从场景优先级排序到 12 个月落地计划的完整策略文档

ü  了解工业 AI 前沿突破点：掌握数字孪生、工业知识图谱等新技术在设备预测性维护中的实战用法

【课程特色】

痛点可视化、方法论显性化、行动导向、场景具象化

【课程对象】

董事长 / CEO / 总裁：需把握 AI 转型战略方向与资源投入节奏

事业部总经理：负责具体业务线的 AI 价值落地验证

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI 浪潮下，机械行业正在经历怎样的范式重构？

1.     行业变局的三重冲击波

Ø  数据维度：设备联网率突破 60% 带来的决策革命

Ø  政策维度："智能制造 2025" 政策补贴的窗口期倒计时

Ø  竞争维度：徐工集团 AI 质检系统降低 30% 返修率的启示

2.     供需连模型下的机会扫描

Ø  需求侧：设备全生命周期服务需求图谱

Ø  供给侧：工业知识图谱与数字孪生技术成熟度评估

Ø  连接侧：设备数据与供应链金融的跨界融合可能性

二、为什么传统业务场景难以适配 AI 技术特性？

1.     机械行业 AI 应用的四大死亡陷阱

Ø  数据陷阱：SCADA 系统数据的 "三无" 困局（无标注 / 无时序 / 无场景）

Ø  价值陷阱：降本 1% VS 改造投入 500 万的 ROI 悖论

Ø  组织陷阱：工艺专家与算法团队的 "巴比伦之困"

2.     破界创新的三阶突破法

Ø  第一性原理思考：从 "提升精度" 到 "重构生产范式"

Ø  约束条件破除：用数字孪生突破物理实验次数的限制

Ø  价值网络重构：三一重工 "根云平台" 的生态玩法

三、如何构建 AI 场景的 "需求 - 价值" 匹配模型？

1.     AI 机会矩阵工具实战

Ø  横轴：业务痛点烈度评估（质量 / 成本 / 交付维度）

Ø  纵轴：AI 适配度评估（数据可用性 × 技术成熟度）

2.     三步场景设计法

Ø  需求锚定：从客户投诉日志中提取高频关键词

Ø  价值验证：用蒙特卡洛模拟预测经济价值

Ø  技术选型：CV/NLP/ 知识图谱的适用边界

四、AI 应用如何跨越 "试点成功 - 规模复制" 的死亡鸿沟？

1.     实施路径双轨设计

Ø  1.1 技术轨：MVP 验证→模块解耦→平台沉淀

Ø  1.2 组织轨：AI 卓越中心建设的三阶段路线图

2.     风险控制的三道防火墙

Ø  2.1 数据安全：工业数据分级管控沙盒机制

Ø  2.2 人才断层：工艺专家 AI 赋能训练营设计

Ø  2.3 投资失控：动态 ROI 仪表盘构建

五、如何打造 AI 时代的组织进化飞轮？

3.     领导力升级的四个关键动作

Ø  1.1 从 KPI 驱动到数据驱动的决策模式转型

Ø  1.2 建立 "试错预算" 与创新容错机制

4.     文化基因再造工程

Ø  2.1 破除 "车间禁忌"：设备数据透明化变革

Ø  2.2 构建 AI 人才 "三明治" 培养体系