数字化的顶层思维及智能化底层原理

一、数智化的顶层思路

1、数智化转型为何

• 公司中的流程和人类的神经

• 公司中的资讯和人类的神经信号

• 数智化：在数字世界中支援公司构造神经系统

2、数智化顶层思路轮廓

• 感知：获取原始资料

• 认知：抽取要害资讯

• 推理决策：形成规划

• 反馈动作：施行规划

小交流：倘若你在跟心仪的女神约会……

3、数智化和资讯化的区别

• 数智化：引入资料要素，闭环数字神经系统

• 资讯化：智能制造的核心手段，拉升决策效率

• 智能化：利用资料拉升生产力

实例：特斯拉焊接数智化实例

4、海量资料和机器智能

• 海量资料：资讯化时代的副产物

• 海量资料的利用办法：搬金砖or挖金矿

• 显性学识=搬金砖=商业智能处理海量资料

• 隐性学识=挖金矿=机器智能利用海量资料

实例：某头部外贸公司海量资料系列项目

5、资料治理和资料中台

• 资料治理和中台在数智化中的位置

• 资料治理和中台的典型架构

• 资料治理和中台建设的真实心得

6、怎样拉升数智化成功几率

• Gartner：85%的数智化转型项目都未成功

• 数智化选项题：IT技艺 or 业务推演

• IT技艺只能花钱，什么能支援公司赚钱

• 精益思路：一个“强迫症”+“将控狂”病人的发病进程

• 数智化全貌：精益思路定位价值+业务痛点匹配IT技艺

• 拉升数智化成功概率的5条核心理念

实例：某商用车头部公司数智化踩坑史

二、精益-数智化的底座

1、精益核心概念串讲

• 精益制造的核心推演：发现浪费 → 减少浪费

• 怎样发现浪费：建模

• 怎样减少浪费：流程

• 精益制造抓手回顾：从5SVM到DMAIC

• 精益制造落地进程中存在的问题

实例：一个“强迫症+将控狂”病人发病的进程

2、精益为何落地难

• 精益制造落地最大的阻碍是人类天性

• 人类天生容易被情绪将控

• 人类天生有好奇心做错误尝试

• 人类天生不喜欢改变

• 精益制造和数智化是天作之合

实例：一个90%以上准确率的AI算法揭开人类天性

3、数智化转型心得收束

• 数智化转型的要害词是：融合

• 数智化转型的最大阻碍来源：人

• 数智化转型成功三要素：价值定位、业务梳理、IT匹配

• 数智化转型成功黄金定律：一把手是CIO

• 数智化转型是螺旋上升式的，落地时，没有捷径要合理划分milestone

三、数智化转型落地法（90min）

1、数智化转型项目落地法

• 痛点情境细分

• 痛点价值折算

• 问题根因拆解

• 和根因对应的解题打法

• 基于干系人的可行性拆解

• 基于业务推演的里程碑点规划

• 闭环到痛点价值的成效拆解

2、数智化转型心得收束

• 并不是所有公司都要做数智化

• 数智化强调实地，从实地发现问题并借助协调破解难题

• 数智化不能“头痛医头，脚痛医脚”

• 数智化是中医看病，执行层面，不能简单的抄“100分”作业

• 找到自己的“100分”，运行层面，没有“最好”的技艺只有“最合适”的

实例：某制造公司降本实例，某服装公司MES失败实例，某电子制造公司仓库数智化失败实例，某制造公司APS失败实例。

四、智能化底层原理

1，当我们提到“AI”时，具体指什么

• 黑盒AI技艺：大语言模型

•

白盒AI技艺：机器智能各类算法

2，大语言模型（LLM）的落地层次

• 提示词工程：让员工自己用大模型

• RAG运用：借助资料参考，拉升大模型本领

• 智能体运用：借助思路链和外接抓手，彻底强化大模型

实例：用不同方式让大模型答高考题，展示不同层次运用的巨大差别

3、提示词工程给公司带来的价值

• 量变：生产效率暴增

• 质变：具备原本没有的本领

实例：15分钟完成竞争对手市场占有率调研，30分钟完成新技艺定制方案，用人话完成3D规划，用人话完成仿真，用人话完成芯片规划。

五、机器智能底层原理以及运用趋势

1、机器智能的核心范式

• 靠规则达成AI：编程思路/显性学识

• 靠“领悟”达成AI：资料思路/隐性学识

小交流：倘若你正在跟心仪的女神约会……

2、机器智能的核心原理

• 借助小交流领会人类智能产生进程并类比机器

• 工人（拟合模型）负责预测

• 质检（损失函数）负责挑错误

• 车间主任（梯度下降）负责纠正

• AI的本质：将研习学识的进程转化为一系列计算

实例：预测男生是否会受女生欢迎

3，AI趋势一：大模型有大力量

• 大模型&海量资料 VS 小模型VS高质量资料

• 大模型可能导致通用机器智能出现

• 大模型的落地运用以及前景

实例：AI制药情境、AI大规模质检情境、自动驾驶情境

4、AI趋势二：生成模型以假乱真

• 何为生成模型

• 生成模型能够生成什么内容

• 生成模型的落地运用

实例：AI驱动的数字营销、3D规划一键生成、芯片规划AI驱动、数字人实例、AI对数字孪生和元宇宙的影响

5、AI趋势三：强化研习超越人类

• 阿尔法狗的核心原理

• 强化研习的核心潜力

实例：AI驱动的产线自动化，AI驱动的供给链精进，AI驱动的工艺精进，AI驱动的智能排产

6、AI演进史

• 回顾机器智能的三波浪潮

• 偷偷告诉你三波浪潮中的2个核心规律

• 我们所处的这波浪潮有何不同

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