《工业数智化工作坊》

《从“工业自动化”到“智能工厂”》
工业数智化转型实战
主讲：王明哲老师
【课程背景】
十四五”规划和2035年远景目标纲要将“数字化转型”提高到了前所未有的高度。数字化转型与智能化改造的概念自此一直被热炒，但是却很难完成落地。相信您并不是第一次听到“数字化”和“人工智能”这样的名词，但却很少有人能够具象清晰地把这些名词解释清楚，我们该如何理解数字化和智能化的内涵及外延？
注重实体经济发展是我国的经济特色，工业作为实体经济的重要组成部分，一直受到国家及各级政府的关注和支持。“工业自动化”、“工业信息化”、“工业互联网”、“智能制造”国家曾出台一系列政策和名词推动工业发展，这些概念背后有哪些工程实例，又有哪些递进的逻辑关系？
在目前的形势下，结合自身业务和实际情况打造数字化应用场景，几乎是大型工业/制造企业的必答题，是否有一套方法论，能够在1天之内帮助企业找到最适合自身情况的数字化转型突破口？
所有问题的答案将在课上揭晓！
【课程收益】
掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来
理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路
解锁编程思维，让数智化项目推进更顺
建立数据思维，解封你未曾意识到的资源和力量
了解与贵司相关的数转智改案例，以及背后的经验与教训
认识到贵司所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告
手把手带你用“6步落地法”，找到最合适部门的试点突破口并形成方案
【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。
【课程对象】各级政府的各层领导。
【课程时间】1天（6小时/天，时长可定制）
【课程大纲】
一、怎样用一套逻辑梳理所有数字化技术
1、数字化转型是什么
企业中的流程与人类的神经
企业中的信息与人类的神经信号
数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统
2、数字化顶层思维框架
感知：获取原始数据
认知：抽取关键信息
推理决策：形成计划
反馈动作：实施计划
小互动：如果你在跟心仪的女神约会……
3、我们应该关注哪些数字化技术
基础设施：解除计算机的能力封印
数据应用：搬金砖VS挖金矿
案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测
4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”
信息化：固化流程/信息流转/数据积累
人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术5、数字化转型有哪三个必经阶段
Digitization：无纸化
Digitalization：高效化
Digital transformation：无人化
每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统
二、工业数字化技术的应用现状
1、工业数字化的发展阶段
发展阶段总述：点→线→面→点
DCS+PLC：如何控制好单点设备
MES+ERP：如何管理好整条产线
工业互联网：如何串联企业中的各个条线
智能制造：回归价值点的多维突破
2、数字孪生与工业数字化转型
数字孪生的三个层次：看、拆、动
看起来像：外观孪生
拆开来像：结构孪生
动起来像：机理孪生
数字孪生的实现难点
数字孪生为工业数字化带来的机遇
案例：某国家示范工程中的数字孪生。
3、工业软件与工业数字化转型
工业软件的核心原理：知识固化
工业软件的层次：秒级、分钟级、小时级
秒级：与设备打交道
分钟级：与产线打交道
小时级：与领导打交道
工业软件的实现难点和解决办法
案例：生产管控类工业软件案例，安全管理类工业软件案例，资产管理类工业软件案例。
4、工控安全与工业数字化转型
便捷高效和安全稳健是永恒的反义词
工控安全事故盘点
工控安全技术/产业盘点
工控安全问题个性化解决建议
案例：2010年伊朗布什尔核电站遭受攻击事件（全球首例），2011美国伊利诺州城市供水系统遭受攻击事件，2015年乌克兰电力工业遭攻击致大面积停电，2017年沙特某天然气工厂受病毒攻击致工厂停运，2020年温哥华公交系统受勒索软件攻击停运两天，2020年台湾两大炼油厂受勒索软件攻击致所有系统关闭。
5、不同类型工厂的数字化转型建议
工厂分类依据：种类&规模
流程工业数字化转型建议
离散工业数字化转型建议
龙头企业数字化转型建议一般规上企业数字化转型建议
小微企业数字化转型建议
案例：三一重工北京灯塔工厂案例，京博石化灯塔工厂案例，金风科技数字化转型成功案例。
三、人工智能的2大底层原理和5大底层套路是什么
1、人工智能的2大底层原理
逻辑固化：师傅“教”徒弟
知识抽取：师傅“带”徒弟
案例：预测男生是否会受女生欢迎
2、人工智能的5大底层套路
Dot & Line：知识图谱
X-Ypairs：知识抽取
X1-X2 pairs：推荐匹配
Y→X：生成万物
Y only：超越人类
人工智能发展的终点
案例：联通智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机
3、人工智能的6步落地法
价值驱动 or 数据驱动
机器学习 ≠ 江湖算命
数据模型 VS 机理模型
大数据 ∪ 深度学习
行业专家 || 客观事实
行政可行 ≈ 最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，某著名汽车品牌销量预测，工业智能无损检测，滴滴/百度/矿山自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%
四、工业智能化的发展和挑战
1、从备货型向订货型转变
核心问题：消灭库存
AI销量/需求预测
供应商智慧管理
物流路径最优化
转运过程自动化
仓库智慧管理
案例：某著名汽车品牌销量预测，亚马逊VS京东仓储物流机器人对比，冷链物流路径优化案例，麦肯锡供应商智慧遴选方案。
2、从标品向定制化转变
理想状态：研产供销服全面定制化
AI精准营销
AI自动化研发/设计
AI智能排产
AI智能客服
案例：一汽大众智能营销案例，博凯机械AI加速研发案例，北美石化公司智能排产案例，中国南方电网智能客服案例。
3、从人工流水线向机器自动化转变
重点设备故障预测
易耗品寿命预测
机器人安全巡检
AI智能质量检测
案例：国投雅砻江水电站预测性维护项目，刀具寿命预测项目，国电智能巡检项目，西门子焊接缺陷诊断项目
五、数字化管理能力提升
1、数字化管理问题定义
数字化：信息技术与业务的深度融合
关键问题：培养交叉人才
关键思维：编程思维 & 数据思维
2、编程思维与数字化管理
编程思维：利用流程量化解决问题的思维
函数&变量：数字世界中的量化根基
循环&判断：数字世界中的流程核心
编程思维在工作中的运用
3、数据思维与数字化管理
数据炒菜论：用AI分析大数据的全过程
数据准备的过程与管理问题
数据分析的过程与管理问题
模型训练的过程与管理问题
结果可视化浅谈
用数据思维换个角度看世界
案例：工业知识图谱构建案例，预测性维护系统构建案例
六、如何在3小时内，找到工业数智化突破口并形成方案
1、以价值为导向的头脑风暴
痛点问题罗列
痛点问题排序
2、X方向的可行性收敛
成因分析
关联性分析
样本质量分析
3、Y方向的可行性收敛
标签客观性
标签经济性
4、行政可行性收敛
横向行政跨越
纵向行政跨越
5、方案展示及讨论
专业可行性提升
行业可行性提升
授课方式：分组对抗闯关式推进，将方案形成过程拆解为若干“关卡”，授课老师会为每组提供1V1微资讯，方案展示时每组均需要面对来自其他组行业专家的“挑战”。每组分数由其他组互评给出。

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