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孔令涛​《AI赋能的智慧工厂—制造业的数智化转型》

主讲:孔令涛老师

【课程背景】

数字化转型与人工智能是当今企业发展的关键驱动力。随着技术的进步,企业正面临前所未有的机遇和挑战。数字化不仅改变了企业的运营方式,还重塑了商业模式和市场格局。人工智能作为数字化转型的核心组成部分,其技术原理和应用逻辑正在不断拓展,为企业带来新的增长点和竞争优势。在这一背景下,了解数字化转型的概念、重要性、以及人工智能技术的基础知识和应用,对于企业把握未来发展至关重要。

课程旨在深入探讨数字化转型的内在逻辑和人工智能技术的发展,帮助学员理解数字化转型的必要性,掌握敏捷型组织的构建方法,以及如何运用数字思维优化精益生产。同时,课程将介绍人工智能技术的基础知识,包括AI、机器学习、深度学习等,并探讨其在工业场景中的应用,如知识图谱、知识抽取、智能巡检等,以期帮助学员洞察工业智能化的未来趋势,实现企业的持续创新和发展。通过本课程,学员将获得必要的知识和技能,以应对数字化时代的挑战,推动企业向智能化转型。

【课程收益】

  全面理解数字化转型:深入掌握数字化转型的概念、核心要素以及其在现代企业中的重要性,了解数字化转型如何帮助企业降低成本、提高效率并增强市场竞争力。

  掌握人工智能技术:学习人工智能的基础知识,包括AI、机器学习、深度学习等概念及其技术原理,以及它们在不同行业的应用案例。

  工业智能化的应用实践:通过案例学习,了解工业智能化在实际生产中的应用,包括知识图谱、知识抽取、智能巡检等技术的实际落地方法。

  预见未来工厂业态:洞察工业智能化的发展趋势,理解如何从传统生产模式向智能化、自动化转型,以及这一转型对企业运营和市场竞争力的影响。

  增强决策制定能力:通过学习数据分析和AI技术在决策支持中的应用,提高基于数据的决策制定能力。

  拓宽职业视野:通过课程学习,拓宽对数字化和人工智能在企业运营中作用的理解,为个人职业发展提供新的视角和机遇。

【课程特色】讲师授课风格幽默,课程内容以华为的数字化转型成功经验为基础总结而成。

【课程对象】数字化转型条线人员

【课程时间】1天(6小时/天)


【课程大纲】

一、数字化转型与人工智能

1、  数字化概念导入

  从政策上看数字经济

  数字经济的核心:数据要素化与数据资产化

  从数据归属看数字化转型

  概念导入互动:从向女神要联系方式开始发散…

2、  数字化转型的重要意义

  数字化转型使企业降本增效、扩宽护城河

  企业内外环境告诉我们要数字化转型

  企业创新需要数字化转型

  案例:从贝壳的发展看数字化转型

3、  数字化转型为什么要从人治开始?

  数字化转型最大的阻力

  人越多价值越大?

  案例:同为700亿,40人与8万人的区别

4、 为什么数字化转型成功的企业多是敏捷型的?

  为什么是组织而不是企业

  世界上先进的组织类型与特点

  敏捷型组织是数字化转型不错的选择,但不是唯一

  案例:从打印机模式看商业模式,罗尔斯-罗伊斯公司案例

5、 数字思维让精益更加精益

  精益思维与敏捷思维的差异

  如何用精益思维找到痛点,降低成本

  不赚钱的商品为什么还要生产

  数据思维为第一思维

  案例:亚马逊的无利润增长策略

二、 人工智能技术基础知识及原理

1、   人工智能概述

  人工智能概述

  人工智能发展简史

2、   人工智能技术原理

  人工智能(AI)、机器学习(ML)与深度学习(DL)

  监督式、非监督式和半监督式学习

  人工智能(AI)的技术边界与反常识

  计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)

  多模态

  大语言模型简述与原理

  其他人工智能(AI)的应用场景

3、   人工智能两大应用逻辑

  拉高人类下限

  突破人类瓶颈

三、AI如何让你的工厂更聪明

1、工业数智化的发展阶段

  精益生产:数智化之道

  发展阶段总述:点线→面→点

  工业自动化:如何控制好单点设备

  工业信息化:如何管理好整条产线

  工业互联网:如何串联企业中的各个条线

  智慧工厂:回归价值点的多维突破

2、知识图谱在工业场景的落地应用

  离散制造中的知识图谱

  流程工业中的知识图谱

  知识图谱应用归类及盘点

案例:工业专家系统案例,工业智能问答案例。

3、知识抽取在工业场景的落地应用

  智能巡检:提升效率

  工业寿命预测:减少浪费

  工业故障预测:降低风险

  工业质检:从实时诊断到缺陷预测

案例:某跨国生产企业焊接故障诊断及预测,某知名制造企业耗品寿命预测,某知名电力企业设备故障预测,某知名电力公司巡检案例

4、其他AI套路在工业场景的落地应用

  匹配推荐:AI助力工业品营销

  最优化:寻找最优工艺参数及材料配比

  生成网络:尝试助力设计/研发

5、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

案例:某著名汽车品牌销量预测,焊接故障检测,刀具寿命预测,大型设备故障预测,电力行业巡检,百度AI物流调度最优化案例,某污水处理厂工艺优化

四、数智化技术将如何重构未来工厂业态

1、如何从“备货型”向“订货型”转变

  核心问题:消灭库存

  AI销量/需求预测

  供应商智慧管理

  物流路径最优化

  转运过程自动化

  仓库智慧管理

案例:某著名汽车品牌销量预测,亚马逊VS京东仓储物流机器人对比,冷链物流路径优化案例,麦肯锡供应商智慧遴选方案。

2、如何从“标品”向“定制化”转变

  理想状态:研产供销服全面定制化

  AI精准营销

  AI自动化研发/设计

  AI智能排产

  AI智能客服

案例:一汽大众智能营销案例,博凯机械AI加速研发案例,北美石化公司智能排产案例,中国南方电网智能客服案例。

3、如何从“人工流水线”向“机器自动化”转变

  重点设备故障预测

  易耗品寿命预测

  机器人安全巡检

  AI智能质量检测

案例:国投雅砻江水电站预测性维护项目,刀具寿命预测项目,国电智能巡检项目,西门子焊接缺陷诊断项目

4、工业智能化的终局展望

  生产力极大释放

  生产关系极端简单

  彻底的“无人化”

 

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