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數(shù)智化轉(zhuǎn)型課程

授課對象：
規(guī)上企業(yè)（規(guī)模達(dá)到一定程度）的高層、中層以及業(yè)務(wù)骨干 

課程背景：
數(shù)字化轉(zhuǎn)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(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。
想要梳理清楚紛繁復(fù)雜的數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)并找到關(guān)鍵點(diǎn)？
想要了解您所在行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型案例以及背后的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)？
企業(yè)有意嘗試數(shù)智化轉(zhuǎn)型，但立項(xiàng)時(shí)卻無從下手，難以形成具體方案？
新一代AI生產(chǎn)力工具如何大幅提升企業(yè)效率？
新一代AI技術(shù)背后的核心趨勢有什么，這將如何重塑產(chǎn)業(yè)？
我們該做些什么來把挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)遇？
所有答案將在課上揭曉！

培訓(xùn)目標(biāo)：
掌握1套思維框架，將所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)串聯(lián)起來
了解您所在行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型案例，以及背后的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)
手把手帶你用“6步落地法”，找到最合適企業(yè)轉(zhuǎn)型突破口并形成方案
知曉新一代AI工具提升企業(yè)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(shù)的三大核心趨勢及背后的價(jià)值

課程大綱：
《D-1企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何落地》  
一、數(shù)智化的頂層思維
1、數(shù)智化轉(zhuǎn)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(gòu)造神經(jīng)系統(tǒng)
2、數(shù)智化頂層思維框架
感知：獲取原始數(shù)據(jù)
認(rèn)知：抽取關(guān)鍵信息
推理決策：形成計(jì)劃
反饋動(dòng)作：實(shí)施計(jì)劃
小互動(dòng)：如果你在跟心儀的女神約會(huì)……
3、數(shù)字化與信息化的區(qū)別
數(shù)字化：引入數(shù)據(jù)要素，閉環(huán)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)
信息化：智能制造的核心手段，提升決策效率
智能化：利用數(shù)據(jù)提升生產(chǎn)力
案例：特斯拉焊接數(shù)字化案例
4、如何提升數(shù)智化成功幾率
Gartner：85%的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目都未成功
數(shù)字化選擇題：IT技術(shù) or 業(yè)務(wù)邏輯
IT技術(shù)只能花錢，什么能幫助企業(yè)賺錢
精益思維：一個(gè)“強(qiáng)迫癥”+“控制狂”病人的發(fā)病過程
數(shù)字化全貌：精益思維定位價(jià)值+業(yè)務(wù)痛點(diǎn)匹配IT技術(shù)
提升數(shù)字化成功概率的5條核心理念
案例：某商用車頭部企業(yè)數(shù)字化踩坑史

二、精益生產(chǎn)與數(shù)智化
1、精益生產(chǎn)核心概念串講
精益生產(chǎn)的核心邏輯：發(fā)現(xiàn)浪費(fèi) → 減少浪費(fèi)
如何發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)：建模
如何減少浪費(fèi)：流程
精益生產(chǎn)工具回顧：從5SVM到DMAIC
精益生產(chǎn)落地過程中存在的問題
案例：一個(gè)“強(qiáng)迫癥+控制狂”病人發(fā)病的過程
2、精益生產(chǎn)為何落地難
精益生產(chǎn)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(cuò)誤嘗試
人類天生不喜歡改變
精益生產(chǎn)與數(shù)智化是天作之合
案例：一個(gè)90%以上準(zhǔn)確率的AI算法揭開人類天性
3、如何讓精益生產(chǎn)落地
走到現(xiàn)場，用真實(shí)的數(shù)據(jù)做業(yè)務(wù)建模
回歸業(yè)務(wù)，找到真正的痛點(diǎn)問題
流程升級，構(gòu)建更好的業(yè)務(wù)流程
持續(xù)迭代，精益是個(gè)螺旋上升的過程
精益生產(chǎn)是數(shù)智化的基座
案例：某企業(yè)DMAIC實(shí)施過程案例

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論
1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層規(guī)劃法
數(shù)字化戰(zhàn)略思考
梳理企業(yè)價(jià)值鏈
描繪數(shù)字化藍(lán)圖
選定變革領(lǐng)域
規(guī)劃里程碑點(diǎn)
項(xiàng)目落地實(shí)施
案例：某離散制造企業(yè)精益管理，某離散制造企業(yè)數(shù)字化降本，某制造企業(yè)呆滯庫存消減，某制造企業(yè)排產(chǎn)效率提升，某服裝制造企業(yè)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)。
2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目落地法
痛點(diǎn)場景細(xì)分
痛點(diǎn)價(jià)值折算
問題根因分析
與根因?qū)?yīng)的解決方案
基于干系人的可行性分析
基于業(yè)務(wù)邏輯的里程碑點(diǎn)規(guī)劃
閉環(huán)到痛點(diǎn)價(jià)值的成效分析
案例：特斯拉眼中的智能制造，特斯拉數(shù)字化營銷，特斯拉數(shù)字化供應(yīng)鏈降本，某大型制造業(yè)數(shù)字質(zhì)量提升，人力資源數(shù)字化、工藝優(yōu)化數(shù)字化。
3、數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞是：融合
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的*阻礙來源：人
數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功三要素：價(jià)值定位、業(yè)務(wù)梳理、IT匹配
數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功黃金定律：一把手是CIO
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是螺旋上升式的，沒有捷徑要合理劃分milestone

四、不同領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1、供應(yīng)鏈數(shù)字化
供應(yīng)鏈的核心模塊
采購數(shù)字化
運(yùn)營數(shù)字化
物流數(shù)字化
2、大數(shù)據(jù)時(shí)代下的營銷
什么是數(shù)據(jù)思維
打通全域數(shù)據(jù)
建立消費(fèi)者畫像
如何在數(shù)字世界觸達(dá)消費(fèi)者
基于客戶旅程的動(dòng)態(tài)數(shù)字化營銷
案例：一汽集團(tuán)數(shù)字化營銷案例
3、人力資源數(shù)字化
HR數(shù)智化總體規(guī)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(diǎn)場景
HR4.0-解放人類回歸價(jià)值
4、產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)字化
CAD（輔助設(shè)計(jì)）
CAE（工程仿真）
CAM（輔助制造）
CAPP（工藝規(guī)劃）
5、工藝仿真數(shù)字化
有限元分析：CAE的起點(diǎn)與核心
三維實(shí)體構(gòu)造：CAE靜態(tài)機(jī)構(gòu)分析基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)交換：CAE動(dòng)態(tài)分析基礎(chǔ)
全面的仿真：流體、電磁、熱分析、疲勞及壽命
6、質(zhì)量數(shù)字化
墨菲定律：質(zhì)量問題的根源是人
定責(zé)任
建標(biāo)準(zhǔn)
采數(shù)據(jù)
弱化人
案例：中國航天數(shù)字質(zhì)量案例

《D2-新一代AI技術(shù)如何落地》
一、劃時(shí)代的AI爆點(diǎn)
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(chǎn)業(yè)產(chǎn)生何種影響
ChatGPT將嚴(yán)重沖擊知識加工行業(yè)
ChatGPT將大幅提高日常辦公和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理效率
AIGC將猛烈沖擊設(shè)計(jì)專業(yè)
AIGC將徹底閉環(huán)數(shù)字營銷
強(qiáng)化學(xué)習(xí)為自動(dòng)工藝優(yōu)化及排產(chǎn)帶來新可能
強(qiáng)化學(xué)習(xí)超越人類預(yù)示終局

二、AI基礎(chǔ)級體系：解構(gòu)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(dòng)理解人類智能產(chǎn)生過程并類比機(jī)器
工人（擬合模型）負(fù)責(zé)預(yù)測
質(zhì)檢（損失函數(shù)）負(fù)責(zé)挑錯(cuò)誤
車間主任（梯度下降）負(fù)責(zé)糾正
AI的本質(zhì)：把學(xué)習(xí)知識的過程轉(zhuǎn)化為一系列計(jì)算
小互動(dòng)：如果你正在跟心儀的女神約會(huì)……
案例：預(yù)測男生是否會(huì)受女生歡迎
2、趨勢一：大模型有大力量
大模型&大數(shù)據(jù) VS 小模型VS高質(zhì)量數(shù)據(jù)
大模型可能導(dǎo)致通用人工智能出現(xiàn)
大模型的商業(yè)落地應(yīng)用及前景
案例：AI智慧城市管理、AI可能會(huì)讓人永生、百度自動(dòng)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(nèi)容
生成模型的商業(yè)落地應(yīng)用及前景
案例：生成李小龍視頻、AI作畫奪冠、AI對工業(yè)設(shè)計(jì)的沖擊，AI對企業(yè)數(shù)字孿生構(gòu)建的影響，AI對數(shù)字營銷的影響
4、趨勢三：強(qiáng)化學(xué)習(xí)超越人類
阿爾法狗的核心原理
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的商業(yè)落地應(yīng)用及前景
案例：，AI學(xué)會(huì)捉迷藏，AI對生產(chǎn)工藝自動(dòng)優(yōu)化的影響，AI用于工業(yè)調(diào)度及排產(chǎn)，AI實(shí)現(xiàn)可控核聚變， AI用于戰(zhàn)爭

三、AI的研發(fā)套路與 領(lǐng)域的應(yīng)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(fā)展的終點(diǎn)
行業(yè)案例： 智能客服，谷歌藥物預(yù)測系統(tǒng)，淘寶推薦系統(tǒng)，數(shù)字人智能營銷，自動(dòng)駕駛戰(zhàn)機(jī)
2、人工智能的6步落地法
價(jià)值驅(qū)動(dòng) or 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
機(jī)器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命
數(shù)據(jù)模型 VS 機(jī)理模型
大數(shù)據(jù)   ∪ 深度學(xué)習(xí)
行業(yè)專家 ||  客觀事實(shí)
行政可行 ≈  *門檻
行業(yè)案例： 焊接質(zhì)量預(yù)測，制造設(shè)備故障預(yù)測，制造耗品壽命預(yù)測，某* 品牌銷量預(yù)測，工業(yè)智能無損檢測。

四、人工智能會(huì)如何影響未來
1、AI會(huì)如何影響我們
AI為我們帶來的終局
絕大部分的工作會(huì)被替代
只有兩類人會(huì)留下：做決策&有想法
案例：18年圖靈獎(jiǎng)得主案例，智能化終局解讀，元宇宙加持下的后AI時(shí)代。辨析大模型和小模型選擇對行業(yè)的影響
2、AI的3大套路和后AI時(shí)代展望
在無人化的時(shí)代，人應(yīng)該做什么
應(yīng)對辦法：回歸人“本身”的價(jià)值
沒有工作的人會(huì)做什么：“愛”干嘛干嘛
企業(yè)應(yīng)該如何應(yīng)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(lǐng)域未來展望：馬太效應(yīng)加強(qiáng)

數(shù)智化轉(zhuǎn)型課程