AI驱动的数字化转型落地实施与行业标杆案例深度解析

AI驱动的数字化转型落地实施与行业标杆案例深度解析

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课程介绍：

当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑全球制造业格局。从智能工厂到柔性生产，从预测性维护到供应链优化，AI技术已经 深入制造业的各个环节，成为推动产业升级的核心引擎。面对国际

竞争加剧、客户需求个性化、成本压力增大等多重挑战，制造业企业必须加快智能化转型步伐，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

然而，许多制造业企业在数字化转型过程中面临着诸多困境：缺乏清晰的转型路径规划、技术与业务融合不深、数据孤岛现象严重、组织变革阻力大等。如何将AI技术真正落地应用，实现从"制造"到"智造"的跨越，已成为制造业企业亟待解决的关键问题。

本次课程立足于制造业的行业特点和实际需求，系统梳理AI驱动数字化转型的理论基础、实施方法和应用场景。课程不仅涵盖人工智能的核心技术原理，更注重探讨如何将这些技术与制造业的具体业务场景相结合，形成切实可行的解决方案。通过深入剖析海尔、徐工、富士康等标杆企业的成功案例，揭示数字化转型的最佳实践路径。

课程收益：

了解数字化转型对制造业的必要性，数字化转型给企业带来的价值

理解基于AI的企业数字化转型的实施方法和过程，

了解关于AI的关键技术

掌握AI技术在制造业企业的故障预测、工艺优化、质量控制等方面的应用方法

了解AI驱动的数字化转型项目应该怎么做，掌握具体方法和技能，初步具备规划制造业企业数字化转型项目的能力

了解典型企业数字化转型案例与实施路径

课程对象：

CEO、CIO、CDO…，企业数字化转型战略负责人

产品和服务创新，商业模式创新的负责人

推动企业数字化转型的业务负责人和技术专家

落地执行企业数字化转型战略的业务部门

课程大纲：

第一模块 人工智能与企业数字化的融合基础

1.l 人工智能概述及其在工业中的定位

➢什么是人工智能？

➢工业人工智能和通用人工智能的差异

➢人工智能与制造行业的契合点

2.l AI驱动制造业转型的相关关键新技术

➢机器学习与深度学习

➢数据采集与边缘计算

➢视觉识别与语音处理

➢制造业企业新技术演进（5G+IoT+AI+Cloud）

3.l 企业数字化转型的内涵与特征

➢数字化转型的定义

➢数字化生产与传统生产的核心差异

4.l 企业数字化转型的本质与目标

➢数字化转型的三大核心维度：技术、业务、组织

➢数字化转型的终极目标：敏捷化、智能化、生态化

5.l 案例：酒钢的数字化运营创新实现扭亏为盈

6.l 案例：通用汽车基于数字化解决芯片短缺问题

第二模块 AI驱动的数字化转型的规划和方法论

1.l 企业数字化转型的驱动因素

➢外部驱动因素：政策导向、市场竞争、客户需求变化

➢内部驱动因素：效率瓶颈、成本压力、创新需求

2.l 数字化转型的顶层设计框架

➢战略目标设定（短期增效 vs 长期颠覆）

➢业务场景优先级评估矩阵（ROI与可行性分析）

3.l 数字化转型的路线图设计

➢华为的三阶十二法战略：以终为始、架构蓝图、把握节奏

➢资源与组织保障：跨部门协同、数字化团队建设、领导力支撑

4.l 数字化转型的业务场景重构

➢智能工厂：柔性产线、实时调度、能源管理

➢服务化转型：设备联网、远程诊断、订阅式服务

5.l 统一数据底座的构建

➢数字中台和数字湖的概念

➢核心AI工具与数字中台建设

➢工业互联网平台与数据中台在制造业企业的落地逻辑

6.l 转型的组织变革管理

➢敏捷组织设计与数字化人才培养

➢从“卖设备”到“卖服务”的思维转变

➢员工从“工具使用者”到“数据决策者”

7.l 数字化转型的风险管理

➢技术风险：数据安全与系统兼容性问题

➢组织风险：变革阻力与文化冲突的解决方案

➢数字化转型的KPI体系设计

➢基于反馈的迭代优化机制

l 案例：海尔的工业4.0和“人单和一”

l 案例：徐工集团从设备管理和生态管理的数字化转型之路

l 案例：华为基于数据中台赋能造车

第三模块 人工智能在制造行业的典型应用

1.l AI在制造业企业中的转型场景

➢数字化场景的定义和关键因素

➢制造业企业的数字化转型场景（设备及产品管理、业务和运营优化、新模式新业态创新）

2.l 智能检测与质量控制场景解析

➢视觉识别在零件缺陷检测中的应用

➢实时质量数据反馈与工艺调整

3.l 预测性维护与健康管理场景解析

➢基于振动、温度等数据的故障预警

➢寿命预测与备件管理优化

4.l 工艺优化与自适应加工场景解析

➢AI驱动的切削参数优化

➢自适应控制系统与能耗管理

5.l 生产调度与协同制造场景解析

➢智能排产与资源调度

➢云平台+AI实现跨厂协同

6.l 备件与耗材管理场景解析

➢备件库存优化

➢耗材消耗分析与优化

7.l 能耗削峰与强度优化场景解析

➢设备能耗统计和要素分析

➢基于AI分析的削峰填谷和优化策略

8.l 经营驾驶舱（多维度透视）场景解析

➢设备运营状况可视化和数据挖掘

➢生产数据可视化和数据挖掘

➢质量数据的可视化和数据挖掘

9.l AI在人力资源管理的场景解析

➢基于AI的薪酬与福利预测与优化

基于AI的绩效管理

第四模块 制造业企业数字化案例深度解析

1.l AI在生产原料管理中的应用

➢核心算法介绍：计算机视觉（CV）、高光谱成像分析

➢经典案例解析：基于决策树的烟叶原料质检与分级中的应用

2.l AI在生产设备预测性维护中的应用

➢核心算法介绍：时序数据分析、异常检测算法、机器学习

➢经典案例解析：富士康基于AI的刀具寿命预测系统

3.l AI在生产工艺优化中的应用

➢核心算法介绍：机器学习回归算法、优化算法

➢经典案例解析：基于计算机视觉的包装质检

4.l AI在生产能源管理与优化中的应用

➢核心算法介绍：时序预测、强化学习

➢经典案例解析：利用AI实现机床生产的节能优化

5.l AI在生产现场安全行为监控中的应用

➢核心算法介绍：计算机视觉（CV）、行为识别

➢经典案例解析：物流公司利用AI实现违规操作的智能检测

6.l AI在产品质量控制中的应用

➢核心算法介绍：计算机视觉（CV）

➢经典案例解析：基于AI的汽车安全带生产的智能检测

7.l AI在供应链优化中的应用

➢核心算法介绍：时间序列预测（ARIMA）、优化算法（蚁群算法）

➢经典案例解析：京东的智能仓储与物流路径优化

8.l AI在精准营销中的应用

➢核心算法介绍：用户画像（聚类算法）、推荐系统（协同过滤）、预测模型（逻辑回归）

➢经典案例解析：基于消费行为的零售户精准画像与货源精准投放

9.l AI在客户服务与质量管控中的应用

➢核心算法介绍：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）

➢经典案例案例：基于NLP的智能客服与舆情监控系统

姜老师

由知名专家老师授课

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