《工业数智化工作坊》

讲师:王明哲 发布日期:06-12 浏览量:595


《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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