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              推廣 熱搜: 2022  財務  管理  安全  法律  營銷  北京  合同管理  從業  研修班 

              工業智改數改實戰化訓練營

              學習費用: 5180.00元/人 主講老師: 王明哲
              開課時間: 2023-11-24 課時安排: 2天
              開課地點: 廣東 廣州市
              課程報名: 隋老師 (微信同號)
              課程對象: 規上企業(規模達到一定程度)的高層、中層以及業務骨干
              課程簡介: 數字經濟時代,將龐大的工業增加值轉變為更高效益的工業附加值,制造業智能化改造數字化轉型成為必由之路。9月19日,全省制造業智能化改造數字化轉型工作推進會在宿遷召開,記者從會上了解到,得益于“智改數轉”工作大力推進,我省數字化研發設計工具普及率、關鍵工序數控化率、經營管理數字化普及率等關鍵指標預計可提前1年多完成“十四五”目標。
              課程分類: 領導力 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 戰略管理 | 薪酬績效 | 職業素養 | 經理人 | 生產管理 | 采購管理 | 質量管理 | 物流管理 | 供應鏈管理 | 倉儲管理 | 管理體系 | 項目管理 | 商務禮儀 | 談判技巧 | 目標管理 | 客戶服務 | 溝通和表達 | 心理學 | 阿米巴 | 事業單位 | 國際貿易 | 數字化轉型 | 資本運作 | 國學智慧 | 房地產 | epc培訓 | TTT培訓 | 招投標 | 女性培訓 | 班組管理 | 店長培訓 | 六西格瑪 |
              更新時間: 2023-10-30 15:34

              課程背景:

              數字化轉型概念雖然一直被熱炒,卻很難完成落地。相信您并不是第一次聽到“數字化”和“人工智能”這樣的名詞,但卻很少有人能夠具象清晰地把這些名詞解釋清楚。

              想要梳理清楚紛繁復雜的數字化轉型技術并找到關鍵點?

              想要了解您所在行業的數智化轉型案例以及背后的經驗教訓?

              企業有意嘗試數智化轉型,但立項時卻無從下手,難以形成具體方案?

              新一代AI生產力工具如何大幅提升企業效率?

              新一代AI技術背后的核心趨勢有什么,這將如何重塑產業?

              我們該做些什么來把挑戰轉變為機遇?

              所有答案將在課上揭曉!

               

              培訓目標:

              ?  掌握1套思維框架,將所有數字化轉型技術串聯起來

              ?  了解您所在行業的數智化轉型案例,以及背后的經驗與教訓

              ?  手把手帶你用“6步落地法”,找到最合適企業轉型突破口并形成方案

              ?  知曉新一代AI工具提升企業效率的10種用法

              ?  掌握人工智能的2大底層原理和5大底層套路

              ?  了解新一代AI技術的三大核心趨勢及背后的價值

               

              課程大綱:

               

              《D-1企業數字化轉型如何落地》 

              一、數智化的頂層思維

              1、數智化轉型是什么

              ?  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、數智化頂層思維框架

              ?  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、數字化與信息化的區別

              ?  數字化:引入數據要素,閉環數字神經系統

              ?  信息化:智能制造的核心手段,提升決策效率

              ?  智能化:利用數據提升生產力

              案例:特斯拉焊接數字化案例

              4、如何提升數智化成功幾率

              ?  Gartner:85%的數字化轉型項目都未成功

              ?  數字化選擇題:IT技術 or 業務邏輯

              ?  IT技術只能花錢,什么能幫助企業賺錢

              ?  精益思維:一個“強迫癥”+“控制狂”病人的發病過程

              ?  數字化全貌:精益思維定位價值+業務痛點匹配IT技術

              ?  提升數字化成功概率的5條核心理念

              案例:某商用車頭部企業數字化踩坑史

               

              二、精益生產與數智化

              1、精益生產核心概念串講

              ?  精益生產的核心邏輯:發現浪費 → 減少浪費

              ?  如何發現浪費:建模

              ?  如何減少浪費:流程

              ?  精益生產工具回顧:從5SVM到DMAIC

              ?  精益生產落地過程中存在的問題

              案例:一個“強迫癥+控制狂”病人發病的過程

              2、精益生產為何落地難

              ?  精益生產落地最大的阻礙是人類天性

              ?  人類天生容易被情緒控制

              ?  人類天生有好奇心做錯誤嘗試

              ?  人類天生不喜歡改變

              ?  精益生產與數智化是天作之合

              案例:一個90%以上準確率的AI算法揭開人類天性

              3、如何讓精益生產落地

              ?  走到現場,用真實的數據做業務建模

              ?  回歸業務,找到真正的痛點問題

              ?  流程升級,構建更好的業務流程

              ?  持續迭代,精益是個螺旋上升的過程

              ?  精益生產是數智化的基座

              案例:某企業DMAIC實施過程案例

               

              三、數字化轉型方法論

              1、數字化轉型頂層規劃法

              ?  數字化戰略思考

              ?  梳理企業價值鏈

              ?  描繪數字化藍圖

              ?  選定變革領域

              ?  規劃里程碑點

              ?  項目落地實施

              案例:某離散制造企業精益管理,某離散制造企業數字化降本,某制造企業呆滯庫存消減,某制造企業排產效率提升,某服裝制造企業流轉系統。

              2、數字化轉型項目落地法

              ?  痛點場景細分

              ?  痛點價值折算

              ?  問題根因分析

              ?  與根因對應的解決方案

              ?  基于干系人的可行性分析

              ?  基于業務邏輯的里程碑點規劃

              ?  閉環到痛點價值的成效分析

              案例:特斯拉眼中的智能制造,特斯拉數字化營銷,特斯拉數字化供應鏈降本,某大型制造業數字質量提升,人力資源數字化、工藝優化數字化。

              3、數字化轉型經驗總結

              ?  數字化轉型的關鍵詞是:融合

              ?  數字化轉型的最大阻礙來源:人

              ?  數字化轉型成功三要素:價值定位、業務梳理、IT匹配

              ?  數字化轉型成功黃金定律:一把手是CIO

              數字化轉型是螺旋上升式的,沒有捷徑要合理劃分milestone

               

              四、不同領域的數字化轉型

              1、供應鏈數字化

              ?  供應鏈的核心模塊

              ?  采購數字化

              ?  運營數字化

              ?  物流數字化

              2、大數據時代下的營銷

              ?  什么是數據思維

              ?  打通全域數據

              ?  建立消費者畫像

              ?  如何在數字世界觸達消費者

              ?  基于客戶旅程的動態數字化營銷

              案例:一汽集團數字化營銷案例

              3、人力資源數字化

              ?  HR數智化總體規律

              ?  HR1.0-最簡單的核心邏輯

              ?  HR2.0-流程遷移至線上

              ?  HR3.0-深入痛點場景

              ?  HR4.0-解放人類回歸價值

              4、產品設計數字化

              ?  CAD(輔助設計)

              ?  CAE(工程仿真)

              ?  CAM(輔助制造)

              ?  CAPP(工藝規劃)

              5、工藝仿真數字化

              ?  有限元分析:CAE的起點與核心

              ?  三維實體構造:CAE靜態機構分析基礎

              ?  數據交換:CAE動態分析基礎

              ?  全面的仿真:流體、電磁、熱分析、疲勞及壽命

              6、質量數字化

              ?  墨菲定律:質量問題的根源是人

              ?  定責任

              ?  建標準

              ?  采數據

              ?  弱化人

              案例:中國航天數字質量案例

               

              《D2-新一代AI技術如何落地》

              一、劃時代的AI爆點

              1、來自江湖的傳聞

              ?  60天月活破億,前所未見的成長力

              ?  拿到微軟百億投資,引爆AIGC概念

              2、chatGPT將對產業產生何種影響

              ?  ChatGPT將嚴重沖擊知識加工行業

              ?  ChatGPT將大幅提高日常辦公和基礎數據處理效率

              ?  AIGC將猛烈沖擊設計專業

              ?  AIGC將徹底閉環數字營銷

              ?  強化學習為自動工藝優化及排產帶來新可能

              ?  強化學習超越人類預示終局

               

              二、AI基礎級體系:解構核心原理與三大核心趨勢

              1、人工智能的核心原理

              ?  通過小互動理解人類智能產生過程并類比機器

              ?  工人(擬合模型)負責預測

              ?  質檢(損失函數)負責挑錯誤

              ?  車間主任(梯度下降)負責糾正

              ?  AI的本質:把學習知識的過程轉化為一系列計算

              小互動:如果你正在跟心儀的女神約會……

              案例:預測男生是否會受女生歡迎

              2、趨勢一:大模型有大力量

              ?  大模型&大數據 VS 小模型VS高質量數據

              ?  大模型可能導致通用人工智能出現

              ?  大模型的商業落地應用及前景

              案例:AI智慧城市管理、AI可能會讓人永生、百度自動駕駛

              3、趨勢二:生成模型以假亂真

              ?  什么是生成模型

              ?  生成模型能夠生成什么內容

              ?  生成模型的商業落地應用及前景

              案例:生成李小龍視頻、AI作畫奪冠、AI對工業設計的沖擊,AI對企業數字孿生構建的影響,AI對數字營銷的影響

              4、趨勢三:強化學習超越人類

              ?  阿爾法狗的核心原理

              ?  強化學習的商業落地應用及前景

              案例:,AI學會捉迷藏,AI對生產工藝自動優化的影響,AI用于工業調度及排產,AI實現可控核聚變, AI用于戰爭

               

              三、AI的研發套路與 領域的應用

              1、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

              ?  人工智能發展的終點

              行業案例: 智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,數字人智能營銷,自動駕駛戰機

              2、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

              行業案例: 焊接質量預測,制造設備故障預測,制造耗品壽命預測,某著名 品牌銷量預測,工業智能無損檢測。

               

              四、人工智能會如何影響未來

              1、AI會如何影響我們

              ?  AI為我們帶來的終局

              ?  絕大部分的工作會被替代

              ?  只有兩類人會留下:做決策&有想法

              案例:18年圖靈獎得主案例,智能化終局解讀,元宇宙加持下的后AI時代。辨析大模型和小模型選擇對行業的影響

              2、AI的3大套路和后AI時代展望

              ?  在無人化的時代,人應該做什么

              ?  應對辦法:回歸人“本身”的價值

              ?  沒有工作的人會做什么:“愛”干嘛干嘛

              ?   企業應該如何應對即將到來的AI浪潮

              案例:openAI官方給出最容易受chatGPT影響

              的崗位, 領域未來展望:馬太效應加強

               
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