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數字化人工智能培訓

【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(li)：從*運動員(yuan)看企業數字化轉型(xing)之路(lu)

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 ≈  *門檻
案例：產線良品(pin)率提升(sheng)，大型工程(cheng)機械故障預測，某*汽(qi)車品(pin)牌(pai)銷量(liang)預測，工業智能無損檢(jian)測，滴滴/百(bai)度/礦山自動(dong)駕駛系統，AI量(liang)化交(jiao)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(sheng)成網絡：嘗(chang)試助力設計(ji)/研(yan)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*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(che)底(di)的“無人化”

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