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  2024-03-15 16:41:27       
提供專業(yè)的內(nèi)訓(xùn)方案,通過專家面授輔導(dǎo)、教材學(xué)習(xí)、學(xué)想講用轉(zhuǎn)換,實例分析等完善的教學(xué)管理和教育培訓(xùn)形式,使受訓(xùn)學(xué)員體會知識點和案例結(jié)合的學(xué)習(xí)方法,不僅學(xué)習(xí)了知識,掌握了信息,更能激發(fā)潛能,創(chuàng)造性地完成工作,體現(xiàn)自己的價值,從而實現(xiàn)“在工作中學(xué)習(xí),在學(xué)習(xí)中提升”的培訓(xùn)效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

【課程特色】

夠?qū)I(yè),內(nèi)容前沿且正確;講俗話,將復(fù)雜技術(shù)具象清晰有趣化;重互動,巧妙設(shè)計提升參與感;能落地,反復(fù)驗證的方法及真實案例。

【課程時間】

0.5-2天(6小時/天)

 【課程大綱】

一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人工智能

1、數(shù)字化概念導(dǎo)入

·  從十四五規(guī)劃看數(shù)字經(jīng)濟(jì)

·  數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)要素

·  數(shù)字化轉(zhuǎn)型:數(shù)字化是業(yè)務(wù)和IT的深入融合

概念導(dǎo)入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…


2、數(shù)字化頂層思維框架

·  精益思維:梳理業(yè)務(wù),發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點

·  編程思維:掌握計算機(jī)的語言,提升數(shù)字化項目成功率

·  數(shù)據(jù)思維:讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值,展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終局

案例:精益趣解-“一個強(qiáng)迫癥和控制狂的發(fā)病史”,從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)思維。

小互動:在指路問路中掌握編程思維


3、我們應(yīng)該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)

·  基礎(chǔ)設(shè)施:解除計算機(jī)的能力封印

·  數(shù)據(jù)應(yīng)用:搬金磚VS挖金礦

案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿(mào)公司營收預(yù)測


4、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個必經(jīng)階段

·  Digitization:無紙化

·  Digitalization:高效化

·  Digital transformation:無人化

·  每個階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)

案例:人員績效智能評估系統(tǒng)


5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大核心半場

·  信息化:固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累

·  人工智能:找準(zhǔn)價值“點”/匹配“針”對性技術(shù)

案例:從頂尖運(yùn)動員看企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

二、AI的2大底層原理和5大底層套路

1、人工智能的2大底層原理

·  邏輯固化:師傅“教”徒弟

·  知識抽?。簬煾怠皫А蓖降?/p>

案例:預(yù)測男生是否會受女生歡迎


2、人工智能的5大底層套路

·  Dot & Line:知識圖譜

·  X-Ypairs:知識抽取

·  X1-X2 pairs:推薦匹配

·  Y→X:生成萬物

·  Y only:超越人類

·  人工智能發(fā)展的終點

案例:聯(lián)通智能客服,谷歌藥物預(yù)測系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數(shù)字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動駕駛戰(zhàn)機(jī)


3、人工智能的6步落地法

·  價值驅(qū)動 or 數(shù)據(jù)驅(qū)動

·  機(jī)器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命

·  數(shù)據(jù)模型 VS 機(jī)理模型

·  大數(shù)據(jù)   ∪ 深度學(xué)習(xí)

·  行業(yè)專家 ||  客觀事實

·  行政可行 ≈  最大門檻

案例:產(chǎn)線良品率提升,大型工程機(jī)械故障預(yù)測,某著名汽車品牌銷量預(yù)測,工業(yè)智能無損檢測,滴滴/百度/礦山自動駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%

三、AI如何讓你的工廠更聰明

1、工業(yè)數(shù)智化的發(fā)展階段

·  精益生產(chǎn):數(shù)智化之道

·  發(fā)展階段總述:點→線→面→點

·  工業(yè)自動化:如何控制好單點設(shè)備

·  工業(yè)信息化:如何管理好整條產(chǎn)線

·  工業(yè)互聯(lián)網(wǎng):如何串聯(lián)企業(yè)中的各個條線

·  智慧工廠:回歸價值點的多維突破


2、知識圖譜在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

·  離散制造中的知識圖譜

·  流程工業(yè)中的知識圖譜

·  知識圖譜應(yīng)用歸類及盤點

案例:工業(yè)專家系統(tǒng)案例,工業(yè)智能問答案例。


3、知識抽取在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

·  智能巡檢:提升效率

·  工業(yè)壽命預(yù)測:減少浪費

·  工業(yè)故障預(yù)測:降低風(fēng)險

·  工業(yè)質(zhì)檢:從實時診斷到缺陷預(yù)測

案例:某跨過生產(chǎn)企業(yè)焊接故障診斷及預(yù)測,某知名制造企業(yè)耗品壽命預(yù)測,某知名電力企業(yè)設(shè)備故障預(yù)測,某知名電力公司巡檢案例


4、其他AI套路在工業(yè)場景的落地應(yīng)用

·  匹配推薦:AI助力工業(yè)品營銷

·  最優(yōu)化:尋找最優(yōu)工藝參數(shù)及材料配比

·  生成網(wǎng)絡(luò):嘗試助力設(shè)計/研發(fā)

四、數(shù)智化技術(shù)將如何重構(gòu)未來工廠業(yè)態(tài)

1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉(zhuǎn)變

·  核心問題:消滅庫存

·  AI銷量/需求預(yù)測

·  供應(yīng)商智慧管理

·  物流路徑最優(yōu)化

·  轉(zhuǎn)運(yùn)過程自動化

·  倉庫智慧管理

案例:某著名汽車品牌銷量預(yù)測,亞馬遜VS京東倉儲物流機(jī)器人對比,冷鏈物流路徑優(yōu)化案例,麥肯錫供應(yīng)商智慧遴選方案。


2、如何從“標(biāo)品”向“定制化”轉(zhuǎn)變

·  理想狀態(tài):研產(chǎn)供銷服全面定制化

·  AI精準(zhǔn)營銷

·  AI自動化研發(fā)/設(shè)計

·  AI智能排產(chǎn)

·  AI智能客服

案例:一汽大眾智能營銷案例,博凱機(jī)械A(chǔ)I加速研發(fā)案例,北美石化公司智能排產(chǎn)案例,中國南方電網(wǎng)智能客服案例。


3、如何從“人工流水線”向“機(jī)器自動化”轉(zhuǎn)變

·  重點設(shè)備故障預(yù)測

·  易耗品壽命預(yù)測

·  機(jī)器人安全巡檢

·  AI智能質(zhì)量檢測

案例:國投雅礱江水電站預(yù)測性維護(hù)項目,刀具壽命預(yù)測項目,國電智能巡檢項目,西門子焊接缺陷診斷項目


4、工業(yè)智能化的終局展望

·  生產(chǎn)力極大釋放

·  生產(chǎn)關(guān)系極端簡單

·  徹底的“無人化”

王明哲課程
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