【培訓對象】
供應鏈相關中高層管理者。

【培訓收益】
掌握1套數字化轉型的頂層思維 理解智能制造7大系統的內在聯系 了解推進智能制造的2套方法論 掌握智能化的底層原理 盤點AI在智能制造領域的7大場景 了解大量相關案例，以及背后的經驗與教訓

一、數字化的頂層思維
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、工業領域的數字化轉型-智能制造
1、智能制造核心技術盤點
精益生產：智能制造之道
發展階段總述：點→線→面→點
智能制造標準模板：大腦→中樞神經→周圍神經
智能制造的7大核心系統：誰是大腦誰是中樞神經
案例：三一重工燈塔工廠
2、數字化如何幫助企業提質、增效、降本、增收
數字質量場景
供應鏈數字化場景
數字營銷場景
人力數字化場景
案例：中國航天數字質量，美的制造業供應鏈數字化，一汽數字化營銷，吉利汽車人力數字化。
3、企業如何推進智能制造
智能制造頂層規劃方法
智能制造項目推進方法
智能制造的6大普遍問題
數字化轉型成功的黃金定律

三、智能化底層原理及智能制造終局展望
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6大底層套路
X-Ypairs：知識抽取
Y→X：生成萬物
X1-X2 pairs：推薦匹配
X only：聚類算法
Y only：超越人類
Dot & Line：知識圖譜
人工智能發展的終點
案例：百度智能客服，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，工業智能無損檢測，自動駕駛系統，AI量化交易-年化收益率1000%
4、制造業AI落地的7大場景
銷量預測
產品質量檢測
耗品壽命預測
設備預測性維護
場地巡檢
智能排產及調度
工藝參與自動優化
案例：某著名汽車品牌銷量預測，焊接故障檢測，刀具壽命預測，大型設備故障預測，電力行業巡檢，百度AI物流調度最優化案例，某污水處理廠工藝優化 

一、數字化的頂層思維
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、工業領域的數字化轉型-智能制造
1、智能制造核心技術盤點
精益生產：智能制造之道
發展階段總述：點→線→面→點
智能制造標準模板：大腦→中樞神經→周圍神經
智能制造的7大核心系統：誰是大腦誰是中樞神經
案例：三一重工燈塔工廠
2、數字化如何幫助企業提質、增效、降本、增收
數字質量場景
供應鏈數字化場景
數字營銷場景
人力數字化場景
案例：中國航天數字質量，美的制造業供應鏈數字化，一汽數字化營銷，吉利汽車人力數字化。
3、企業如何推進智能制造
智能制造頂層規劃方法
智能制造項目推進方法
智能制造的6大普遍問題
數字化轉型成功的黃金定律

三、智能化底層原理及智能制造終局展望
1、人工智能的2大底層原理
邏輯固化：師傅“教”徒弟
知識抽?。簬煾?ldquo;帶”徒弟
案例：預測男生是否會受女生歡迎
2、人工智能的6大底層套路
X-Ypairs：知識抽取
Y→X：生成萬物
X1-X2 pairs：推薦匹配
X only：聚類算法
Y only：超越人類
Dot & Line：知識圖譜
人工智能發展的終點
案例：百度智能客服，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，工業智能無損檢測，自動駕駛系統，AI量化交易-年化收益率1000%
4、制造業AI落地的7大場景
銷量預測
產品質量檢測
耗品壽命預測
設備預測性維護
場地巡檢
智能排產及調度
工藝參與自動優化
案例：某著名汽車品牌銷量預測，焊接故障檢測，刀具壽命預測，大型設備故障預測，電力行業巡檢，百度AI物流調度最優化案例，某污水處理廠工藝優化 

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