《AI如何幫你的工廠變聰明》

  培訓講師：王明哲

講師背景：
王明哲老師——工業(yè)、金融數(shù)字化、智能化實戰(zhàn)專家?現(xiàn)任圖靈人工智能研究院-產業(yè)講師（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創(chuàng)辦）?曾任航天系統(tǒng)某頭部公司-數(shù)字化總監(jiān)?清華大學自動化系碩士?清華數(shù)據(jù)院數(shù)據(jù)派研究部部長?南京大學校外AI專家講師 詳細>>

王明哲
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《AI如何幫你的工廠變聰明》詳細內容

《AI如何幫你的工廠變聰明》

《AI如何幫你的工廠變聰明》
主講：圖靈院數(shù)智化總監(jiān)-王明哲老師
【課程特色】夠專業(yè)，內容前沿且正確；講俗話，將復雜技術具象清晰有趣化；重互動，巧妙設計提升參與感；能落地，反復驗證的方法及真實案例。
【課程時間】0.5-2天（6小時/天）
【課程大綱】
一、數(shù)字化轉型與人工智能
1、數(shù)字化概念導入
從十四五規(guī)劃看數(shù)字經濟
數(shù)字經濟的核心：數(shù)字化轉型和數(shù)據(jù)要素
數(shù)字化轉型：數(shù)字化是業(yè)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(shù)字化頂層思維框架
精益思維：梳理業(yè)務，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點
編程思維：掌握計算機的語言，提升數(shù)字化項目成功率
數(shù)據(jù)思維：讓數(shù)據(jù)產生價值，展望數(shù)字化轉型的終局
案例：精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發(fā)病史”，從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)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(shù)字化技術
基礎設施：解除計算機的能力封印
數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)字化的決勝技術案例：人員績效智能評估系統(tǒng)
5、數(shù)字化轉型的兩大核心半場
信息化：固化流程/信息流轉/數(shù)據(jù)積累
人工智能：找準價值“點”/匹配“針”對性技術案例：從頂尖運動員看企業(yè)數(shù)字化轉型之路
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?。簬煾怠皫А蓖降?br /> 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(fā)展的終點
案例：聯(lián)通智能客服，谷歌藥物預測系統(tǒng)，淘寶推薦系統(tǒng)，清華數(shù)字虛擬人，谷歌核聚變控制系統(tǒng)，美軍自動駕駛戰(zhàn)機
3、人工智能的6步落地法
價值驅動 or 數(shù)據(jù)驅動
機器學習 ≠ 江湖算命
數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型
大數(shù)據(jù) ∪ 深度學習
行業(yè)專家 || 客觀事實
行政可行 ≈ 最大門檻案例：產線良品率提升，大型工程機械故障預測，某著名汽車品牌銷量預測，工業(yè)智能無損檢測，滴滴/百度/礦山自動駕駛系統(tǒng)，AI量化交易-年化收益率1000%
三、AI如何讓你的工廠更聰明
1、工業(yè)數(shù)智化的發(fā)展階段
精益生產：數(shù)智化之道
發(fā)展階段總述：點→線→面→點
工業(yè)自動化：如何控制好單點設備
工業(yè)信息化：如何管理好整條產線
工業(yè)互聯(lián)網：如何串聯(lián)企業(yè)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(yè)場景的落地應用
離散制造中的知識圖譜
流程工業(yè)中的知識圖譜
知識圖譜應用歸類及盤點
案例：工業(yè)專家系統(tǒng)案例，工業(yè)智能問答案例。
3、知識抽取在工業(yè)場景的落地應用
智能巡檢：提升效率
工業(yè)壽命預測：減少浪費
工業(yè)故障預測：降低風險
工業(yè)質檢：從實時診斷到缺陷預測
案例：某跨過生產企業(yè)焊接故障診斷及預測，某知名制造企業(yè)耗品壽命預測，某知名電力企業(yè)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(yè)場景的落地應用
匹配推薦：AI助力工業(yè)品營銷
最優(yōu)化：尋找最優(yōu)工藝參數(shù)及材料配比
生成網絡：嘗試助力設計/研發(fā)
四、數(shù)智化技術將如何重構未來工廠業(yè)態(tài)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(yōu)化
轉運過程自動化
倉庫智慧管理
案例：某著名汽車品牌銷量預測，亞馬遜VS京東倉儲物流機器人對比，冷鏈物流路徑優(yōu)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(tài)：研產供銷服全面定制化
AI精準營銷
AI自動化研發(fā)/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(fā)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(yè)智能化的終局展望
生產力極大釋放
生產關系極端簡單
徹底的“無人化”

 

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