《工業(yè)智改數(shù)改實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練營(yíng)》課程詳情
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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(shì)有什么，這將如何重塑產(chǎn)業(yè)？
我們?cè)撟鲂┦裁磥戆烟魬?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)：
Ø 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
Ø 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)
Ø 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
Ø 知曉新一代AI工具提升企業(yè)效率的10種用法
Ø 掌握人工智能的2大底層原理和5大底層套路
Ø 了解新一代AI技術(shù)的三大核心趨勢(shì)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
Ø 企業(yè)中的流程與人類的神經(jīng)
Ø 企業(yè)中的信息與人類的神經(jīng)信號(hào)
Ø 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
Ø 感知：獲取原始數(shù)據(jù)
Ø 認(rèn)知：抽取關(guān)鍵信息
Ø 推理決策：形成計(jì)劃
Ø 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
Ø 數(shù)字化：引入數(shù)據(jù)要素，閉環(huán)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)
Ø 信息化：智能制造的核心手段，提升決策效率
Ø 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
Ø Gartner：85%的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目都未成功
Ø 數(shù)字化選擇題：IT技術(shù) or 業(yè)務(wù)邏輯
Ø IT技術(shù)只能花錢，什么能幫助企業(yè)賺錢
Ø 精益思維：一個(gè)“強(qiáng)迫癥”+“控制狂”病人的發(fā)病過程
Ø 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)
Ø 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
Ø 精益生產(chǎn)的核心邏輯：發(fā)現(xiàn)浪費(fèi) → 減少浪費(fèi)
Ø 如何發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)：建模
Ø 如何減少浪費(fèi)：流程
Ø 精益生產(chǎn)工具回顧：從5SVM到DMAIC
Ø 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
Ø 精益生產(chǎn)落地最大的阻礙是人類天性
Ø 人類天生容易被情緒控制
Ø 人類天生有好奇心做錯(cuò)誤嘗試
Ø 人類天生不喜歡改變
Ø 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
Ø 走到現(xiàn)場(chǎng)，用真實(shí)的數(shù)據(jù)做業(yè)務(wù)建模
Ø 回歸業(yè)務(wù)，找到真正的痛點(diǎn)問題
Ø 流程升級(jí)，構(gòu)建更好的業(yè)務(wù)流程
Ø 持續(xù)迭代，精益是個(gè)螺旋上升的過程
Ø 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
Ø 數(shù)字化戰(zhàn)略思考
Ø 梳理企業(yè)價(jià)值鏈
Ø 描繪數(shù)字化藍(lán)圖
Ø 選定變革領(lǐng)域
Ø 規(guī)劃里程碑點(diǎn)
Ø 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(kù)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
Ø 痛點(diǎn)場(chǎng)景細(xì)分
Ø 痛點(diǎn)價(jià)值折算
Ø 問題根因分析
Ø 與根因?qū)?yīng)的解決方案
Ø 基于干系人的可行性分析
Ø 基于業(yè)務(wù)邏輯的里程碑點(diǎn)規(guī)劃
Ø 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(yíng)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)
Ø 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞是：融合
Ø 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最大阻礙來源：人
Ø 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
Ø 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
Ø 供應(yīng)鏈的核心模塊
Ø 采購(gòu)數(shù)字化
Ø 運(yùn)營(yíng)數(shù)字化
Ø 物流數(shù)字化
2、大數(shù)據(jù)時(shí)代下的營(yíng)銷
Ø 什么是數(shù)據(jù)思維
Ø 打通全域數(shù)據(jù)
Ø 建立消費(fèi)者畫像
Ø 如何在數(shù)字世界觸達(dá)消費(fèi)者
Ø 基于客戶旅程的動(dòng)態(tài)數(shù)字化營(yíng)銷
案例：一汽集團(tuán)數(shù)字化營(yíng)銷案例
3、人力資源數(shù)字化
Ø HR數(shù)智化總體規(guī)律
Ø HR1.0-最簡(jiǎn)單的核心邏輯
Ø HR2.0-流程遷移至線上
Ø HR3.0-深入痛點(diǎn)場(chǎng)景
Ø HR4.0-解放人類回歸價(jià)值
4、產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)字化
Ø CAD（輔助設(shè)計(jì)）
Ø CAE（工程仿真）
Ø CAM（輔助制造）
Ø CAPP（工藝規(guī)劃）
5、工藝仿真數(shù)字化
Ø 有限元分析：CAE的起點(diǎn)與核心
Ø 三維實(shí)體構(gòu)造：CAE靜態(tài)機(jī)構(gòu)分析基礎(chǔ)
Ø 數(shù)據(jù)交換：CAE動(dòng)態(tài)分析基礎(chǔ)
Ø 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
Ø 墨菲定律：質(zhì)量問題的根源是人
Ø 定責(zé)任
Ø 建標(biāo)準(zhǔn)
Ø 采數(shù)據(jù)
Ø 弱化人
案例：中國(guó)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
Ø 60天月活破億，前所未見的成長(zhǎng)力
Ø 拿到微軟百億投資，引爆AIGC概念
2、chatGPT將對(duì)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生何種影響
Ø ChatGPT將嚴(yán)重沖擊知識(shí)加工行業(yè)
Ø ChatGPT將大幅提高日常辦公和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理效率
Ø AIGC將猛烈沖擊設(shè)計(jì)專業(yè)
Ø AIGC將徹底閉環(huán)數(shù)字營(yíng)銷
Ø 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
Ø 強(qiáng)化學(xué)習(xí)超越人類預(yù)示終局
二、AI基礎(chǔ)級(jí)體系：解構(gòu)核心原理與三大核心趨勢(shì)
1、人工智能的核心原理
Ø 通過小互動(dòng)理解人類智能產(chǎn)生過程并類比機(jī)器
Ø 工人（擬合模型）負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)
Ø 質(zhì)檢（損失函數(shù)）負(fù)責(zé)挑錯(cuò)誤
Ø 車間主任（梯度下降）負(fù)責(zé)糾正
Ø AI的本質(zhì)：把學(xué)習(xí)知識(shí)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(cè)男生是否會(huì)受女生歡迎
2、趨勢(shì)一：大模型有大力量
Ø 大模型&大數(shù)據(jù) VS 小模型VS高質(zhì)量數(shù)據(jù)
Ø 大模型可能導(dǎo)致通用人工智能出現(xiàn)
Ø 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(shì)二：生成模型以假亂真
Ø 什么是生成模型
Ø 生成模型能夠生成什么內(nèi)容
Ø 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(duì)工業(yè)設(shè)計(jì)的沖擊，AI對(duì)企業(yè)數(shù)字孿生構(gòu)建的影響，AI對(duì)數(shù)字營(yíng)銷的影響
4、趨勢(shì)三：強(qiáng)化學(xué)習(xí)超越人類
Ø 阿爾法狗的核心原理
Ø 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(duì)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(zhēng)
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
Ø Dot & Line：知識(shí)圖譜
Ø X-Ypairs：知識(shí)抽取
Ø X1-X2 pairs：推薦匹配
Ø Y→X：生成萬物
Ø Y only：超越人類
Ø 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(cè)系統(tǒng)，淘寶推薦系統(tǒng)，數(shù)字人智能營(yíng)銷，自動(dòng)駕駛戰(zhàn)機(jī)
2、人工智能的6步落地法
Ø 價(jià)值驅(qū)動(dòng) or 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
Ø 機(jī)器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命
Ø 數(shù)據(jù)模型 VS 機(jī)理模型
Ø 大數(shù)據(jù) ∪ 深度學(xué)習(xí)
Ø 行業(yè)專家 || 客觀事實(shí)
Ø 行政可行 ≈ 最大門檻
行業(yè)案例： 焊接質(zhì)量預(yù)測(cè)，制造設(shè)備故障預(yù)測(cè)，制造耗品壽命預(yù)測(cè)，某著名 品牌銷量預(yù)測(cè)，工業(yè)智能無損檢測(cè)。
四、人工智能會(huì)如何影響未來
1、AI會(huì)如何影響我們
Ø AI為我們帶來的終局
Ø 絕大部分的工作會(huì)被替代
Ø 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(duì)行業(yè)的影響
2、AI的3大套路和后AI時(shí)代展望
Ø 在無人化的時(shí)代，人應(yīng)該做什么
Ø 應(yīng)對(duì)辦法：回歸人“本身”的價(jià)值
Ø 沒有工作的人會(huì)做什么：“愛”干嘛干嘛
Ø 企業(yè)應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)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)
《工業(yè)智改數(shù)改實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練營(yíng)》培訓(xùn)受眾
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
《工業(yè)智改數(shù)改實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練營(yíng)》課程目的
Ø 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
Ø 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)
Ø 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
Ø 知曉新一代AI工具提升企業(yè)效率的10種用法
Ø 掌握人工智能的2大底層原理和5大底層套路
Ø 了解新一代AI技術(shù)的三大核心趨勢(shì)及背后的價(jià)值
《工業(yè)智改數(shù)改實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練營(yíng)》所屬分類
戰(zhàn)略管理
《工業(yè)智改數(shù)改實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練營(yíng)》授課培訓(xùn)師簡(jiǎn)介
王明哲
教育及資格認(rèn)證：
高級(jí)講師
工業(yè)、金融數(shù)字化、智能化實(shí)戰(zhàn)專家
現(xiàn)任圖靈人工智能研究院-產(chǎn)業(yè)講師（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎(jiǎng)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(xué)自動(dòng)化系碩士
清華數(shù)據(jù)院數(shù)據(jù)派研究部部長(zhǎng)
南京大學(xué)校外AI專家講師
百度技術(shù)培訓(xùn)中心AI講師
講師經(jīng)歷及專長(zhǎng)：
王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(jī)構(gòu)“圖靈院“（圖靈獎(jiǎng)又被稱為計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)）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(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)（含工業(yè)/制造、醫(yī)療以及金融等行業(yè)），結(jié)合清華在校學(xué)習(xí)科研期間掌握的專業(yè)知識(shí)，已經(jīng)幫助多個(gè)頂尖的企業(yè)/機(jī)構(gòu)完成了數(shù)智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學(xué)以及南京大學(xué)等頂尖學(xué)府均有授課經(jīng)歷。
在航天系統(tǒng)供職時(shí)參與過嫦娥三號(hào)、嫦娥五號(hào)、神舟十二號(hào)飛船、暗物質(zhì)探測(cè)衛(wèi)星、天舟貨運(yùn)飛船等國(guó)家重大型號(hào)的研制工作，對(duì)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(wù)有深入的理解。
主推的數(shù)字質(zhì)量管理平臺(tái)，使產(chǎn)品質(zhì)量問題率下降20%；研發(fā)/測(cè)試數(shù)字化平臺(tái)，使研發(fā)效率提升約30%。相關(guān)平臺(tái)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(tái)和相關(guān)技術(shù)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(guó)家數(shù)字化相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的編寫，牽頭過國(guó)家數(shù)字化相關(guān)重大課題的申請(qǐng)，作為主要負(fù)責(zé)人承擔(dān)過省部級(jí)數(shù)字化類科研課題。
曾在清華校內(nèi)開設(shè)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(chǎng)地爆滿，線上學(xué)員遍布全國(guó)34個(gè)省。
曾參與三一集團(tuán)“鑄將計(jì)劃“（全集團(tuán)近兩千名中層以上領(lǐng)導(dǎo)輪訓(xùn)），負(fù)責(zé)數(shù)智化實(shí)戰(zhàn)相關(guān)內(nèi)容，能夠讓0基礎(chǔ)的文科背景領(lǐng)導(dǎo)（如總裁辦主任）快速學(xué)會(huì)編程并掌握數(shù)據(jù)思維，在每次課后的匿名滿意度評(píng)價(jià)中一直保持著0差評(píng)。
王老師依托清華數(shù)據(jù)科學(xué)研究院（2017-2019年為清華數(shù)據(jù)院核心技術(shù)骨干），以及圖靈人工智能研究院的產(chǎn)業(yè)/學(xué)術(shù)資源，在5年內(nèi)積累了各行業(yè)超百個(gè)真實(shí)數(shù)智化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目案例。在實(shí)戰(zhàn)中總結(jié)的“AI-6步落地法“已經(jīng)在多個(gè)頂尖企業(yè)/機(jī)構(gòu)中完成反復(fù)驗(yàn)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(shí)又懂業(yè)務(wù)邏輯的”管理型AI+“人才，讓人工智能技術(shù)深入賦能。
擅長(zhǎng)領(lǐng)域：工業(yè)/制造數(shù)字化/智能化轉(zhuǎn)型，健康醫(yī)療數(shù)字化/智能化轉(zhuǎn)型，金融數(shù)字化/智能化轉(zhuǎn)型
培訓(xùn)客戶：
政府機(jī)構(gòu)：北京國(guó)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(xué)、南京大學(xué)、南開大學(xué)、吉林大學(xué)、北京大學(xué)、哈工大、交通大學(xué)、北京理工大學(xué)等
銀行保險(xiǎn)：交通銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行、上海銀行、中國(guó)太平洋保險(xiǎn)、招商銀行、友邦保險(xiǎn)等
制造：中國(guó)航天、三一集團(tuán)、西門子集團(tuán)、通用電氣、臺(tái)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?dāng)?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
《工業(yè)智改數(shù)改實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練營(yíng)》報(bào)名服務(wù)流程
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