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數智化轉型課程

授課對象：
規(gui)上企業(ye)（規(gui)模達(da)到一定程度）的(de)高層、中層以及業(ye)務骨干 

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(an)將在課(ke)上揭曉(xiao)！

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(jia)值(zhi)

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(li)：某商用(yong)車頭部企業數(shu)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*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(an)例：某企(qi)業DMAIC實施過程案(an)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*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(shu)字化轉型是螺旋上升(sheng)式的，沒有捷徑要(yao)合理劃分(fen)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(guo)航天數字質量(liang)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(xue)習超(chao)越(yue)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(li)：，AI學(xue)會捉迷藏，AI對生產工藝自動(dong)優化的影響(xiang)，AI用于工業調(diao)度及排(pai)產，AI實現(xian)可控(kong)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 ≈  *門檻
行業(ye)(ye)案例： 焊(han)接質(zhi)量預(yu)測(ce)(ce)，制造設(she)備故障(zhang)預(yu)測(ce)(ce)，制造耗品(pin)壽命預(yu)測(ce)(ce)，某* 品(pin)牌銷量預(yu)測(ce)(ce)，工業(ye)(ye)智能無(wu)損檢測(ce)(ce)。

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(zhan)望：馬太效應(ying)加強

數智化轉型課程