【培訓對象】
供應鏈相關中高層管理者。

【培訓收益】
掌握1套思維框架，將所有數字化轉型技術串聯起來 盤點數字化技術對供應鏈降本增效的四個階段 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路 建立數據思維，解封你未曾意識到的資源和力量 理解智慧供應鏈的5大痛點 了解大量相關案例，以及背后的經驗與教訓 在動手實戰中將智慧供應鏈知識內化

一、數字化的頂層思維
1、數字化轉型是什么
企業中的流程與人類的神經
企業中的信息與人類的神經信號
數字化：在數字世界中幫助企業構造神經系統
2、數字化頂層思維框架
感知：獲取原始數據
認知：抽取關鍵信息
推理決策：形成計劃
反饋動作：實施計劃
小互動：如果你在跟心儀的女神約會……
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、什么是“企業經脈”和“AI針灸”
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
5、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

二、供應鏈核心概念導入
1、供應鏈在企業中的地位
企業中唯二能“掙錢”的部門
工業領域的企業競爭核心是供應鏈
案例：通用電氣供應鏈案例
2、供應鏈的管理要素
供應商基礎管理
招標及尋源管理
訂單及物流管理
供應商績效考核
合同管理
兌付賬款管理
案例：特斯拉供應鏈解析，戴爾的基本供應鏈
3、工業企業供應鏈的管理痛點
20%的間接物料吃掉企業80%的時間成本
傳統采購中的：低、慢、差、弱、散
案例：海爾生產外包裝模塊化，通用汽車與波音公司供應鏈挑戰
4、供應鏈金融概念導入
供應鏈金融的核心玩法
供應鏈金融的不同種類
汽車領域供應鏈金融案例
案例：UPS物流金融業務
5、數字化供應鏈標桿
事務性工作系統處理
尋源與采購高效處理
品類管理及采購策略著重處理
數字化供應鏈的提質、降本、增效、風控
案例：華能集團如何解決電力行業供應鏈數字化挑戰，傳統供應鏈與數字化供應鏈比較

三、供應鏈數字化轉型
1、供應鏈數字化轉型戰略
供應鏈數字化轉型的時代契機
供應鏈數字化轉型的戰略思維
供應鏈數字化轉型的戰略趨勢
案例：世界最大航空發動機公司供應鏈轉型案例、IBM數字化供應鏈轉型案例
2、數字化引發的供應鏈變革
數字化引發采購計劃變革
案例：COSTA采購需求預測平臺
數字化引發采購過程變革
案例：海爾數字化采購
數字化引發生產過程變革
案例：海爾數字化采購
數字化引發供應鏈運營變革
案例：世界500強電子生產企業數字供應鏈解決方案
數字化引發的逆向供應鏈變革
案例：亞馬遜可持續發展供應鏈計劃
數字化供應鏈控制塔概念導入
案例：寶潔供應鏈控制塔
3、供應鏈數字化經典案例
京東的智慧供應鏈
案例：京東無界智能供應鏈
阿里巴巴的數智化供應鏈
案例：菜鳥供應鏈網絡
數字化技術重塑美的供應鏈
案例：美的智聯供應鏈-制造業供應鏈標桿
聯想的數字化供應鏈及背后方法
案例：聯想供應鏈數字化轉型全過程回顧
4、供應鏈數字化的度量方法
傳統供應鏈度量方法
數字化供應鏈成熟度指標
數字意識成熟度指標
如何使用上述指標

四、智能化底層原理，及其帶給供應鏈的新可能
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、人工智能的在智慧供應鏈中的應用
預測需求提前備戰
倉儲機器人替代人工
路徑最優化提升效率
案例：某著名汽車品牌銷量預測，亞馬遜VS京東倉儲機器人對比，百度AI物流調度最優化案例

五、數智化項目推進方法
1、方法串講：先發散再收斂
2、以價值為導向的頭腦風暴
痛點問題羅列
痛點問題排序
3、數據準備階段的可行性收斂
數字化項目機理分析
數字化項目數據關聯性分析
數字化項目數據質量分析
4、數據使用階段的可行性收斂
誰可以成為AI的“師傅”
我們能否請得起這個“師傅”
5、行政可行性收斂
橫向行政跨越分析
縱向行政跨越分析
6、方案展示及討論
專業可行性提升
行業可行性提升 

王明哲 老師
——工業數智化實戰專家，AI專家
清華校友總會工業數智化協會-副秘書長
現任圖靈人工智能研究院-數智化總監
曾任航天系統某頭部公司-數字化總監
北京工業大數據創新中心-專家委員
南京大學校外AI專家講師
百度、華為特邀數智化專家

【個人簡介】
王明哲老師畢業于清華自動化系工業智能所，在工業數字化、智能化領域擁有十余年的從業經歷，并擁有大型央企高管工作經歷。目前供職與清華最頂尖的新研機構“圖靈人工智能研究院“（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創辦，圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎）。王老師作為圖靈院數智化總監，負責研究院所有智改數轉相關業務。憑借十余年豐富的數智化落地實戰經驗結合清華在校學習科研期間掌握的專業知識，已經幫助多個頂尖的企業/機構完成了數智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經歷。
在航天系統供職時參與過多個國家重大型號的研制工作，對制造業的質量管理數字化、產品全生命周期數字化管控、軟件全生命周期數字化管控、智能化生產等業務有深入的理解。
參與過行業/國家數字化相關標準的編寫，牽頭過數字化相關國家重大課題的申請，主持過國家級數字化重大專項子課題交付。
曾在清華大學校內開設AI公開課，累積吸引了線上線下近萬人參與，線下場地爆滿，線上學員遍布全國34個省。曾在南京大學開設人工智能邊緣計算課程，相關課程為國內首創。
為江蘇省、山東省、內蒙古自治區等多地政府提供過數字化相關政策建議，為西門子集團、三一集團、上汽集團等制造領域頭部企業提供過數字化項目規劃服務。
王老師通過清華校友總會工業數智化協會，鏈接了清華系在工業數字化/智能化領域的主要力量（主要相關院系、主要相關校友企業、校友任高管的相關頭部企業等），并與部分清華專家結合國外最先進的數字化體系TOGAF 和Zachman等框架，提出了適合中國特色的“數字化頂層設計法”和“數字化項目規劃法”，并已經在多個頂尖企業/機構中完成反復驗證。未來三年，立志在清華資源體系下，培養超萬名既懂IT知識又懂業務邏輯的”管理型“數字交叉人才，讓數字化技術深入賦能工業領域的各個場景。

【主講課程】
通識類課程
《數字化的頂層思維和智能化的底層原理》
《AI如何幫你的工廠變聰明》
《數字專員培訓》
《揭秘元宇宙》
行業應用課程
《數字化轉型與智能制造》
《“游戲規則改變”制藥領域數智化實戰》
《市政服務數智化實戰》
《人工智能如何落地汽車行業》
《人工智能最新趨勢及產業應用-軌道交通》
專業領域實戰課程
《數智化時代的質量提升實戰》
《供應鏈數智化實戰》
《HR數智化實戰》
《清華專家為你揭秘chatGPT》
《生物特征識別技術》
《數字化轉型中的仿真》 

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