【课程背景】

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”

数字化转型与智能化改造的概念虽然一直被热炒，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。。

在数字/智慧政务市场至少有传统软件集成企业（如浪潮、数字政通等）、互联网巨头（如华为、百度、阿里及腾讯等）和新型AI独角兽（如商汤、旷视等）三类供应商。这些供应商有 哪些成功的数字/智慧政务案例，这些案例背后有哪些经验和教训，不同政府部门又该如何选择自己的数字化/智能化转型之路？

所有问题的答案将在课上揭晓！

【课程收益】

Ø 掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来

Ø 理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路

Ø 了解与您部门相关的数字/智慧政务案例，以及背后的经验与教训

Ø 认识到您部门所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告

Ø 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

Ø 政务中的流程与人类的神经

Ø 政务中的信息与人类的神经信号

Ø 数字化：在数字世界中帮助政府构造神经系统

2、数字化顶层思维框架

Ø 感知：获取原始数据

Ø 认知：抽取关键信息

Ø 推理决策：形成计划

Ø 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

Ø 基础设施：解除计算机的能力封印

Ø 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“政务经脉”和“AI针灸”

Ø 信息化：固化流程/信息流转/数据积累

Ø 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

Ø Digitization：无纸化

Ø Digitalization：高效化

Ø Digital transformation：无人化

Ø 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

Ø 发展阶段总述：点→线→面→点

Ø DCS PLC：如何控制好单点设备

Ø MES ERP：如何管理好整条产线

Ø 工业互联网：如何串联企业中的各个条线

Ø 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

Ø 数字孪生的三个层次：看、拆、动

Ø 看起来像：外观孪生

Ø 拆开来像：结构孪生

Ø 动起来像：机理孪生

Ø 数字孪生的实现难点

Ø 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

Ø 工业软件的核心原理：知识固化

Ø 工业软件的层次：秒级、分钟级、小时级

Ø 秒级：与设备打交道

Ø 分钟级：与产线打交道

Ø 小时级：与领导打交道

Ø 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

Ø 便捷高效和安全稳健是永恒的反义词

Ø 工控安全事故盘点

Ø 工控安全技术/产业盘点

Ø 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

Ø 工厂分类依据：种类&规模

Ø 流程工业数字化转型建议

Ø 离散工业数字化转型建议

Ø 龙头企业数字化转型建议

Ø 一般规上企业数字化转型建议

Ø 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

Ø 逻辑固化：师傅“教”徒弟

Ø 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

Ø Dot & Line：知识图谱

Ø X-Ypairs：知识抽取

Ø X1-X2 pairs：推荐匹配

Ø Y→X：生成万物

Ø Y only：超越人类

Ø 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

Ø 价值驱动 or 数据驱动

Ø 机器学习 ≠ 江湖算命

Ø 数据模型 VS 机理模型

Ø 大数据   ∪ 深度学习

Ø 行业专家 ||  客观事实

Ø 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

Ø 核心问题：消灭库存

Ø AI销量/需求预测

Ø 供应商智慧管理

Ø 物流路径最优化

Ø 转运过程自动化

Ø 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

Ø 理想状态：研产供销服全面定制化

Ø AI精准营销

Ø AI自动化研发/设计

Ø AI智能排产

Ø 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。

2、从人工流水线向机器自动化转变

Ø 重点设备故障预测

Ø 易耗品寿命预测

Ø 机器人安全巡检

Ø 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、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

Ø 痛点问题罗列

Ø 痛点问题排序

2、X方向的可行性收敛

Ø 成因分析

Ø 关联性分析

Ø 样本质量分析

3、Y方向的可行性收敛

Ø 标签客观性

Ø 标签经济性

4、行政可行性收敛

Ø 横向行政跨越

Ø 纵向行政跨越

5、方案展示及讨论

Ø 专业可行性提升

Ø 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。