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  •   2024-03-15 16:41:27       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    【課程特色】

    夠專業,內容前沿且正確;講俗話,將復雜技術具象清晰有趣化;重互動,巧妙設計提升參與感;能落地,反復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、數字化轉型與人工智能

    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、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

    ·  人工智能發展的終點

    案例:聯通智能客服,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,某著名汽車品牌銷量預測,工業智能無損檢測,滴滴/百度/礦山自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%

    三、AI如何讓你的工廠更聰明

    1、工業數智化的發展階段

    ·  精益生產:數智化之道

    ·  發展階段總述:點→線→面→點

    ·  工業自動化:如何控制好單點設備

    ·  工業信息化:如何管理好整條產線

    ·  工業互聯網:如何串聯企業中的各個條線

    ·  智慧工廠:回歸價值點的多維突破


    2、知識圖譜在工業場景的落地應用

    ·  離散制造中的知識圖譜

    ·  流程工業中的知識圖譜

    ·  知識圖譜應用歸類及盤點

    案例:工業專家系統案例,工業智能問答案例。


    3、知識抽取在工業場景的落地應用

    ·  智能巡檢:提升效率

    ·  工業壽命預測:減少浪費

    ·  工業故障預測:降低風險

    ·  工業質檢:從實時診斷到缺陷預測

    案例:某跨過生產企業焊接故障診斷及預測,某知名制造企業耗品壽命預測,某知名電力企業設備故障預測,某知名電力公司巡檢案例


    4、其他AI套路在工業場景的落地應用

    ·  匹配推薦:AI助力工業品營銷

    ·  最優化:尋找最優工藝參數及材料配比

    ·  生成網絡:嘗試助力設計/研發

    四、數智化技術將如何重構未來工廠業態

    1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉變

    ·  核心問題:消滅庫存

    ·  AI銷量/需求預測

    ·  供應商智慧管理

    ·  物流路徑最優化

    ·  轉運過程自動化

    ·  倉庫智慧管理

    案例:某著名汽車品牌銷量預測,亞馬遜VS京東倉儲物流機器人對比,冷鏈物流路徑優化案例,麥肯錫供應商智慧遴選方案。


    2、如何從“標品”向“定制化”轉變

    ·  理想狀態:研產供銷服全面定制化

    ·  AI精準營銷

    ·  AI自動化研發/設計

    ·  AI智能排產

    ·  AI智能客服

    案例:一汽大眾智能營銷案例,博凱機械AI加速研發案例,北美石化公司智能排產案例,中國南方電網智能客服案例。


    3、如何從“人工流水線”向“機器自動化”轉變

    ·  重點設備故障預測

    ·  易耗品壽命預測

    ·  機器人安全巡檢

    ·  AI智能質量檢測

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


    4、工業智能化的終局展望

    ·  生產力極大釋放

    ·  生產關系極端簡單

    ·  徹底的“無人化”

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