数智化项目落地工作坊

数字化转型与智能化改造的概念虽然一直被热炒，却很难完成落地。相信您并不是第一次听到“数字化”和“人工智能”这样的名词，但却很少有人能够具象清晰地把这些名词解释清楚。

想要理解数字化转型背后的三大思维？

想要知道你所在的企业究竟如何能够找到转型之路？

想要理解人工智能的五大底层套路？

想要了解数智化转型案例以及背后的经验教训？

所有答案将在课上揭晓！

• 掌握数字化转型背后的3个顶层思维

• 掌握智能化的2大底层原理及6大套路

• 掌握2套数字化转型落地方法论

• 通过“失败案例”了解数字化真正的坑在哪里

• 动手规划自身企业最合适的数字化项目

【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。

一、数字化的顶层思维

1、数智化转型是什么

• 企业中的流程与人类的神经

• 企业中的信息与人类的神经信号

• 数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统

2、数智化顶层思维框架

• 感知：获取原始数据

• 认知：抽取关键信息

• 推理决策：形成计划

• 反馈动作：实施计划

小互动：如果你在跟心仪的女神约会……

3、数字化与信息化的区别

• 数字化：引入数据要素，闭环数字神经系统

• 信息化：智能制造的核心手段，提升决策效率

• 智能化：利用数据提升生产力

案例：特斯拉焊接数字化案例

4、大数据与人工智能

• 大数据：信息化时代的副产物

• 大数据的利用方法：搬金砖or挖金矿

• 显性知识=搬金砖=商业智能处理大数据

• 隐性知识=挖金矿=人工智能利用大数据

案例：某头部外贸企业大数据系列项目

5、什么是智能制造

• 层次1：在制造业中用上IT工具

• 层次2：在制造业的所有环节都用上IT工具

• 层次3：用IT工具为制造业打造闭环的神经回路

政策解读：《中国制造2025》、《智能制造规划16-20》、《工业互联网发展计划》、《十四五智能制造规划》、《智能制造国家标准》

6、制造业中台及数字孪生

• 数据中台在数字化中的位置

• 数据中台的典型架构

• 数据中台建设的真实经验

• 元宇宙与数字孪生

• 如何让数字孪生产生价值

• 数字孪生-异步数据=数字质量

• 数字孪生-同步数据=现场监控

• 数字孪生-海量数据=预测未来

案例：工业数字人，NFT交易，航天系统数字质量案例，某大型水厂数字监控案例，某轨道交通企业仿真案例。

7、如何提升数智化成功几率

• Gartner：85%的数字化转型项目都未成功

• 数字化选择题：IT技术 or 业务逻辑

• IT技术只能花钱，什么能帮助企业赚钱

• 精益思维：一个“强迫症”+“控制狂”病人的发病过程

• 数字化全貌：精益思维定位价值+业务痛点匹配IT技术

• 提升数字化成功概率的5条核心理念

案例：某商用车头部企业数字化踩坑史

二、精益-数字化的底座

1、精益核心概念串讲

• 精益生产的核心逻辑：发现浪费 → 减少浪费

• 如何发现浪费：建模

• 如何减少浪费：流程

• 精益生产工具回顾：从5SVM到DMAIC

• 精益生产落地过程中存在的问题

案例：一个“强迫症+控制狂”病人发病的过程

2、精益为何落地难

• 精益生产落地最大的阻碍是人类天性

• 人类天生容易被情绪控制

• 人类天生有好奇心做错误尝试

• 人类天生不喜欢改变

• 精益生产与数智化是天作之合

案例：一个90%以上准确率的AI算法揭开人类天性

3、数字化转型经验总结

• 数字化转型的关键词是：融合

• 数字化转型的最大阻碍来源：人

• 数字化转型成功三要素：价值定位、业务梳理、IT匹配

• 数字化转型成功黄金定律：一把手是CIO

• 数字化转型是螺旋上升式的，没有捷径要合理划分milestone

三、智能化-数字化转型的决胜阶段

1、手把手教你划时代的数字化工具-ChatGPT

• 逻辑固化：师傅“教”徒弟

• 知识抽取：师傅“带”徒弟

• 案例演示：日常办公，以一当十

• 案例演示： 十分钟内，急速创意

• 案例演示： 人人编程，门槛全无

• 案例演示：视频图片，言出法随

• 案例演示：专属导师，高效学习

案例：吉利集团研发数字化案例

2、人工智能的核心原理

• 通过小互动理解人类智能产生过程并类比机器

• 工人（拟合模型）负责预测

• 质检（损失函数）负责挑错误

• 车间主任（梯度下降）负责纠正

• AI的本质：把学习知识的过程转化为一系列计算

小互动：如果你正在跟心仪的女神约会……

案例：预测男生是否会受女生欢迎

3、智能化趋势一：大模型有大力量

• 大模型&大数据 VS 小模型VS高质量数据

• 大模型可能导致通用人工智能出现

• 大模型的商业落地应用及前景

案例：AI智慧城市管理、AI可能会让人永生、百度自动驾驶

4、智能化趋势二：生成模型以假乱真

• 什么是生成模型

• 生成模型能够生成什么内容

• 生成模型的商业落地应用及前景

案例：生成李小龙视频、AI作画夺冠、宝马工业3D设计案例，某汽车企业数字孪生构建的影响，上汽集团数字营销案例

5、智能化趋势三：强化学习超越人类

• 阿尔法狗的核心原理

• 强化学习的商业落地应用及前景

案例：，AI学会捉迷藏，AI对汽车生产工艺自动优化的影响，AI用于工业调度及排产，AI实现可控核聚变， AI用于战争

五、智能化落地框架

1、人工智能的6大特点

• 价值驱动 or 数据驱动

• 机器学习 ≠ 江湖算命

• 数据模型 VS 机理模型

• 大数据   ∪ 深度学习

• 行业专家 ||  客观事实

• 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，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%

2、以价值为导向的问题定位

• 痛点问题罗列

• 痛点问题排序

3、数据准备阶段的可行性收敛

• 数字化项目机理分析

• 数字化项目数据关联性分析

• 数字化项目数据质量分析

4、数据使用阶段的可行性收敛

• 谁可以成为AI的“师傅”

• 我们能否请得起这个“师傅”

5、行政可行性收敛

• 横向行政跨越分析

• 纵向行政跨越分析

6、制造业AI落地的7大场景

• 销量预测

• 产品质量检测

• 耗品寿命预测

• 设备预测性维护

• 场地巡检

• 智能排产及调度

• 工艺参与自动优化

六、动手产出数智化项目

1、数字化转型项目落地法

• 痛点场景细分

• 痛点价值折算

• 问题根因分析

• 与根因对应的解决方案

• 基于干系人的可行性分析

• 基于业务逻辑的里程碑点规划

• 闭环到痛点价值的成效分析

案例：特斯拉眼中的智能制造，特斯拉数字化营销，特斯拉数字化供应链降本，某大型制造业数字质量提升，人力资源数字化、工艺优化数字化。

2、数字化转型经验总结

• 数字化转型的关键词是：融合

• 数字化转型的最大阻碍来源：人

• 数字化转型成功三要素：价值定位、业务梳理、IT匹配

• 数字化转型成功黄金定律：一把手是CIO

数字化转型是螺旋上升式的，没有捷径要合理划分milestone

3、3小时带你找到数智化突破口

工作坊流程串讲：先发散再收敛

以价值为导向的头脑风暴

• 痛点问题罗列

• 痛点问题排序

数据准备阶段的可行性收敛

• 数字化项目机理分析

• 数字化项目数据关联性分析

• 数字化项目数据质量分析

数据使用阶段的可行性收敛

• 谁可以成为AI的“师傅”

• 我们能否请得起这个“师傅”

行政可行性收敛

• 横向行政跨越分析

• 纵向行政跨越分析

方案展示及讨论

• 专业可行性提升

• 行业可行性提升