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【課程背景】

十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要將“數(shù)字化轉型”提高到了前所未有的高度。數(shù)字化轉型與智能化改造的概念自此一直被熱炒，但是卻很難完成落地。相信您并不是第一次聽到“數(shù)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，我們該如何理解數(shù)字化和智能化的內(nèi)涵及外延？

注重實體經(jīng)濟發(fā)展是我國的經(jīng)濟特色，工業(yè)作為實體經(jīng)濟的重要組成部分，一直受到國家及各級政府的關注和支持。“工業(yè)自動化”、“工業(yè)信息化”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、“智能制造”國家曾出臺一系列政策和名詞推動工業(yè)發(fā)展，這些概念背后有哪些工程實例，又有哪些遞進的邏輯關系？

在目前的形勢下，結合自身業(yè)務和實際情況打造數(shù)字化應用場景，幾乎是大型工業(yè)/制造企業(yè)的必答題，是否有一套方法論，能夠在1天之內(nèi)幫助企業(yè)找到最適合自身情況的數(shù)字化轉型突破口？

所有問題的答案將在課上揭曉！

【課程收益】

掌握1套思維框架，將所有數(shù)字化轉型技術串聯(lián)起來

理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

解鎖編程思維，讓數(shù)智化項目推進更順

建立數(shù)據(jù)思維，解封你未曾意識到的資源和力量

了解與貴司相關的數(shù)轉智改案例，以及背后的經(jīng)驗與教訓

認識到貴司所在的數(shù)字化轉型階段，并收獲相關的建議和忠告

手把手帶你用“6步落地法”，找到最合適部門的試點突破口并形成方案

【課程對象】

各級政府的各層領導。

【課程大綱】

一、怎樣用一套邏輯梳理所有數(shù)字化技術

1、數(shù)字化轉型是什么

企業(yè)中的流程與人類的神經(jīng)

企業(yè)中的信息與人類的神經(jīng)信號

數(shù)字化：在數(shù)字世界中幫助企業(yè)構造神經(jīng)系統(tǒng)

2、數(shù)字化頂層思維框架

感知：獲取原始數(shù)據(jù)

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、我們應該關注哪些數(shù)字化技術

基礎設施：解除計算機的能力封印

數(shù)據(jù)應用：搬金磚VS挖金礦

案例：谷歌云計算，華為5G，某外貿(mào)公司營收預測

4、什么是“企業(yè)經(jīng)脈”和“AI針灸”

信息化：固化流程/信息流轉/數(shù)據(jù)積累

人工智能：找準價值“點”/匹配“針”對性技術

5、數(shù)字化轉型有哪三個必經(jīng)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(shù)字化的決勝技術

案例：人員績效智能評估系統(tǒng)

二、工業(yè)數(shù)字化技術的應用現(xiàn)狀

1、工業(yè)數(shù)字化的發(fā)展階段

發(fā)展階段總述：點→線→面→點

DCS+PLC：如何控制好單點設備

MES+ERP：如何管理好整條產(chǎn)線

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：如何串聯(lián)企業(yè)中的各個條線

智能制造：回歸價值點的多維突破

2、數(shù)字孿生與工業(yè)數(shù)字化轉型

數(shù)字孿生的三個層次：看、拆、動

看起來像：外觀孿生

拆開來像：結構孿生

動起來像：機理孿生

數(shù)字孿生的實現(xiàn)難點

數(shù)字孿生為工業(yè)數(shù)字化帶來的機遇

案例：某國家示范工程中的數(shù)字孿生。

3、工業(yè)軟件與工業(yè)數(shù)字化轉型

工業(yè)軟件的核心原理：知識固化

工業(yè)軟件的層次：秒級、分鐘級、小時級

秒級：與設備打交道

分鐘級：與產(chǎn)線打交道

小時級：與領導打交道

工業(yè)軟件的實現(xiàn)難點和解決辦法

案例：生產(chǎn)管控類工業(yè)軟件案例，安全管理類工業(yè)軟件案例，資產(chǎn)管理類工業(yè)軟件案例。

4、工控安全與工業(yè)數(shù)字化轉型

便捷高效和安全穩(wěn)健是永恒的反義詞

工控安全事故盤點

工控安全技術/產(chǎn)業(yè)盤點

工控安全問題個性化解決建議

案例：2010年伊朗布什爾核電站遭受攻擊事件（全球首例），2011美國伊利諾州城市供水系統(tǒng)遭受攻擊事件，2015年烏克蘭電力工業(yè)遭攻擊致大面積停電，2017年沙特某天然氣工廠受病毒攻擊致工廠停運，2020年溫哥華公交系統(tǒng)受勒索軟件攻擊停運兩天，2020年臺灣兩大煉油廠受勒索軟件攻擊致所有系統(tǒng)關閉。

5、不同類型工廠的數(shù)字化轉型建議

工廠分類依據(jù)：種類&規(guī)模

流程工業(yè)數(shù)字化轉型建議

離散工業(yè)數(shù)字化轉型建議

龍頭企業(yè)數(shù)字化轉型建議

一般規(guī)上企業(yè)數(shù)字化轉型建議

小微企業(yè)數(shù)字化轉型建議

案例：三一重工北京燈塔工廠案例，京博石化燈塔工廠案例，金風科技數(shù)字化轉型成功案例。

三、人工智能的2大底層原理和5大底層套路是什么

1、人工智能的2大底層原理

邏輯固化：師傅“教”徒弟

知識抽取：師傅“帶”徒弟

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(fā)展的終點

案例：聯(lián)通智能客服，谷歌藥物預測系統(tǒng)，淘寶推薦系統(tǒng)，清華數(shù)字虛擬人，谷歌核聚變控制系統(tǒng)，美軍自動駕駛戰(zhàn)機

3、人工智能的6步落地法

價值驅(qū)動 or 數(shù)據(jù)驅(qū)動

機器學習 ≠ 江湖算命

數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型

大數(shù)據(jù) ∪ 深度學習

行業(yè)專家 || 客觀事實

行政可行 ≈ 最大門檻

案例：產(chǎn)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(yè)智能無損檢測，滴滴/百度/礦山自動駕駛系統(tǒng)，AI量化交易-年化收益率1000%

四、工業(yè)智能化的發(fā)展和挑戰(zhàn)

1、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(yōu)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(yōu)化案例，麥肯錫供應商智慧遴選方案。

2、從標品向定制化轉變

理想狀態(tài)：研產(chǎn)供銷服全面定制化

AI精準營銷

AI自動化研發(fā)/設計

AI智能排產(chǎn)

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(fā)案例，北美石化公司智能排產(chǎn)案例，中國南方電網(wǎng)智能客服案例。

3、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(zhì)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

五、數(shù)字化管理能力提升

1、數(shù)字化管理問題定義

數(shù)字化：信息技術與業(yè)務的深度融合

關鍵問題：培養(yǎng)交叉人才

關鍵思維：編程思維 & 數(shù)據(jù)思維

2、編程思維與數(shù)字化管理

編程思維：利用流程量化解決問題的思維

函數(shù)&變量：數(shù)字世界中的量化根基

循環(huán)&判斷：數(shù)字世界中的流程核心

編程思維在工作中的運用

3、數(shù)據(jù)思維與數(shù)字化管理

數(shù)據(jù)炒菜論：用AI分析大數(shù)據(jù)的全過程

數(shù)據(jù)準備的過程與管理問題

數(shù)據(jù)分析的過程與管理問題

模型訓練的過程與管理問題

結果可視化淺談

用數(shù)據(jù)思維換個角度看世界

案例：工業(yè)知識圖譜構建案例，預測性維護系統(tǒng)構建案例

六、如何在3小時內(nèi)，找到工業(yè)數(shù)智化突破口并形成方案

1、以價值為導向的頭腦風暴

痛點問題羅列

痛點問題排序

2、X方向的可行性收斂

成因分析

關聯(lián)性分析

樣本質(zhì)量分析

3、Y方向的可行性收斂

標簽客觀性

標簽經(jīng)濟性

4、行政可行性收斂

橫向行政跨越

縱向行政跨越

5、方案展示及討論

專業(yè)可行性提升

行業(yè)可行性提升

授課方式：分組對抗闖關式推進，將方案形成過程拆解為若干“關卡”，授課老師會為每組提供1V1微資訊，方案展示時每組均需要面對來自其他組行業(yè)專家的“挑戰(zhàn)”。每組分數(shù)由其他組互評給出。

王老師

王明哲 老師

——工業(yè)、金融數(shù)字化、智能化實戰(zhàn)專家

現(xiàn)任：圖靈人工智能研究院-產(chǎn)業(yè)講師/數(shù)智化總監(jiān)

（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創(chuàng)辦）

曾任：航天系統(tǒng)某頭部公司-數(shù)字化總監(jiān)

清華大學自動化系碩士

清華數(shù)據(jù)院數(shù)據(jù)派研究部部長

南京大學校外AI專家講師

百度技術培訓中心AI講師

擅長領域：工業(yè)/制造數(shù)字化/智能化轉型，健康醫(yī)療數(shù)字化/智能化轉型，金融數(shù)字化/智能化轉型

【個人簡介】

王明哲老師擁有大型央企高管工作經(jīng)歷，目前是清華最頂尖的新研機構“圖靈院“（圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎）唯一的產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)講師。憑借十余年豐富的數(shù)智化落地實戰(zhàn)經(jīng)驗（含工業(yè)/制造、醫(yī)療以及金融等行業(yè)），結合清華在校學習科研期間掌握的專業(yè)知識，已經(jīng)幫助多個頂尖的企業(yè)/機構完成了數(shù)智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經(jīng)歷。

在航天系統(tǒng)供職時參與過嫦娥三號、嫦娥五號、神舟十二號飛船、暗物質(zhì)探測衛(wèi)星、天舟貨運飛船等國家重大型號的研制工作，對制造業(yè)的質(zhì)量管理數(shù)字化、產(chǎn)品全生命周期數(shù)字化管控、軟件全生命周期數(shù)字化管控、智能化生產(chǎn)等業(yè)務有深入的理解。

主推的數(shù)字質(zhì)量管理平臺，使產(chǎn)品質(zhì)量問題率下降20%；研發(fā)/測試數(shù)字化平臺，使研發(fā)效率提升約30%。相關平臺每年可為使用企業(yè)節(jié)省成本數(shù)百萬甚至上千萬元。上述平臺和相關技術甚至已經(jīng)輸出到華為、上汽、北汽等航天以外的其他頂尖企業(yè)中。

參與過行業(yè)/國家數(shù)字化相關標準的編寫，牽頭過國家數(shù)字化相關重大課題的申請，作為主要負責人承擔過省部級數(shù)字化類科研課題。

曾在清華校內(nèi)開設的“AI快速入門“課程，累積吸引了線上線下近萬人參與，線下場地爆滿，線上學員遍布全國34個省。

曾參與三一集團“鑄將計劃“（全集團近兩千名中層以上領導輪訓），負責數(shù)智化實戰(zhàn)相關內(nèi)容，能夠讓0基礎的文科背景領導（如總裁辦主任）快速學會編程并掌握數(shù)據(jù)思維，在每次課后的匿名滿意度評價中一直保持著0差評。

王老師依托清華數(shù)據(jù)科學研究院（2017-2019年為清華數(shù)據(jù)院核心技術骨干），以及圖靈人工智能研究院的產(chǎn)業(yè)/學術資源，在5年內(nèi)積累了各行業(yè)超百個真實數(shù)智化轉型項目案例。在實戰(zhàn)中總結的“AI-6步落地法“已經(jīng)在多個頂尖企業(yè)/機構中完成反復驗證。未來三年，立志在圖靈院的資源體系下，培養(yǎng)超過5000名既懂AI知識又懂業(yè)務邏輯的”管理型AI+“人才，讓人工智能技術深入賦能。

【主講課程】

通識類課程

《智改數(shù)轉的頂層思維和底層邏輯》

《元宇宙的前世今生及對我們的影響》

《人工智能的五大套路》

行業(yè)應用課程

《HR數(shù)智化實戰(zhàn)—人力資源如何迎接新技術變革》

《AI如何讓你的工廠更智能》

《工業(yè)4.0下的“三精”生產(chǎn)運營管理》

《“三精”管理》

《金融4.0背后的技術與應用》

《游戲規(guī)則改變--當制藥業(yè)邁入AI時代后》

高附加值實戰(zhàn)課程

《數(shù)智化動腦工作坊--6小時找到智改數(shù)轉方向和路徑》

《數(shù)智化動手訓練營--12小時體驗數(shù)智化轉型全程》

【部分咨詢案例】

序號客戶公司咨詢內(nèi)容

1三一集團

2021-2022智能化精益生產(chǎn)項目準確預測產(chǎn)線耗材壽命，誤差控制在5%左右，能夠避免生產(chǎn)線易耗部件過渡更換，每年能為單一工廠節(jié)省成本數(shù)百萬元。

2西門子集團

2021-2022生產(chǎn)智能化項目負責面向大型造船廠的數(shù)字化生產(chǎn)需求中焊接質(zhì)檢模塊的研發(fā)，相關故障診斷算法準確率大于99%，可比較有效的代替人工。

3北醫(yī)三院

2022年-至今運營管理智能化項目對醫(yī)院過去十年運營、科研和教育等方面的數(shù)據(jù)進行了深入分析，合力完成了相關國家自然科學基金的子課題課題，并產(chǎn)出了高水平的學術論文。

4通用電氣

2020-2021質(zhì)量檢驗智能化項目研發(fā)的鑄件智能檢測算法，能夠自動檢測鑄件內(nèi)部的缺陷，避免了90%以上由缺陷件引發(fā)的安全事故。

【服務客戶】

政府機構：北京國資委、江蘇省經(jīng)信廳、浦東大數(shù)據(jù)中心、中科院、藥監(jiān)局等

高校：清華大學、南京大學、南開大學、吉林大學、北京大學、哈工大、交通大學、北京理工大學等

銀行保險：交通銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行、上海銀行、中國太平洋保險、招商銀行、友邦保險等

制造：中國航天、三一集團、西門子集團、通用電氣、臺積電、華力、大疆等

醫(yī)療：北醫(yī)三院、協(xié)和醫(yī)院等

文化娛樂：迪士尼、豫園股份等

軟件行業(yè)：北京巨石、青海中水數(shù)易、利普康、浪潮等

互聯(lián)網(wǎng)：智聯(lián)招聘、思必馳、汽車之家等

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