【培訓對象】
制造業(yè)質量總監(jiān)、部長等質量條口的中高層管理者。

【培訓收益】
掌握1套思維框架，將所有數(shù)字化轉型技術串聯(lián)起來 盤點數(shù)字化技術對產(chǎn)品質量提升的四個階段 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路 建立數(shù)據(jù)思維，解封你未曾意識到的資源和力量 展望人工智能加持下的質量問題終局 了解大量相關案例，以及背后的經(jīng)驗與教訓 利用數(shù)智化思維，研討質量提升新方案

一、數(shù)字化的頂層思維
1、數(shù)字化概念導入
從十四五規(guī)劃看數(shù)字經(jīng)濟
數(shù)字經(jīng)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(chǎn)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(mào)公司營收預測
4、數(shù)字化轉型有哪三個必經(jīng)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、數(shù)智化時代的質量提升
1、質量概念導入
互動：居家隔離洗碗質量提升
廣義的質量問題定義
廣義的質量提升方法
2、使用內(nèi)部數(shù)據(jù)促進產(chǎn)品質量提升
墨菲定律：質量問題的根源是人
定責任
建標準
采數(shù)據(jù)
弱化人
案例：中國航天質量管理
3、利用外部數(shù)據(jù)促進用戶體驗質量提升
什么是“大”數(shù)據(jù)
如何打通全域數(shù)據(jù)
建立消費者畫像
數(shù)據(jù)驅動的用戶體驗評估
數(shù)據(jù)驅動的用戶體驗提升
案例：一汽集團數(shù)智化用戶體驗提升

三、智能化的底層原理
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?ldquo;帶”徒弟
案例：預測男生是否會受女生歡迎
2、人工智能的6大底層套路
X-Ypairs：知識抽取
Y→X：生成萬物
X1-X2 pairs：推薦匹配
X only：聚類算法
Y only：超越人類
Dot & Line：知識圖譜
人工智能發(fā)展的終點
案例：百度智能客服，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(chǎn)線良品率提升，大型工程機械故障預測，工業(yè)智能無損檢測，自動駕駛系統(tǒng)，AI量化交易-年化收益率1000%

四、AI技術加持下的質量問題終局展望
1、如何從“備貨型”向“訂貨型”轉變
AI銷量/需求預測
供應商智慧管理
倉庫智慧管理
案例：某著名汽車品牌銷量預測，亞馬遜VS京東倉儲機器人對比，麥肯錫供應商智慧遴選方案。
2、如何從“標品”向“定制化”轉變
AI自動化研發(fā)/設計
AI智能排產(chǎn)
案例：某跨國機械廠商AI加速研發(fā)案例，某工業(yè)跨國公司智能排產(chǎn)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：西門子焊接缺陷診斷項目，大型生產(chǎn)設備預測性維護項目，生產(chǎn)線耗品壽命預測項目，工廠智能巡檢項目
4、質量問題的終局展望
生產(chǎn)力極大釋放
生產(chǎn)關系極端簡單
徹底的“無人化”

住：前四部分為授課形式，第五部分為研討形式。

五、運用數(shù)智化思維，研討質量提升新方案
1、工作坊流程串講：先發(fā)散再收斂
2、以價值為導向的頭腦風暴
痛點問題羅列
痛點問題排序
3、數(shù)據(jù)準備階段的可行性收斂
數(shù)字化項目機理分析
數(shù)字化項目數(shù)據(jù)關聯(lián)性分析
數(shù)字化項目數(shù)據(jù)質量分析
4、數(shù)據(jù)使用階段的可行性收斂
誰可以成為AI的“師傅”
我們能否請得起這個“師傅”
5、行政可行性收斂
橫向行政跨越分析
縱向行政跨越分析
6、方案展示及討論
專業(yè)可行性提升
行業(yè)可行性提升
授課方式：分組對抗闖關式推進，將方案形成過程拆解為若干“關卡”，授課老師會為每組提供1V1微資訊，方案展示時每組均需要面對來自其他組行業(yè)專家的“挑戰(zhàn)”。每組分數(shù)由其他組互評給出。
 

王明哲 老師
——工業(yè)數(shù)智化實戰(zhàn)專家，AI專家
清華校友總會工業(yè)數(shù)智化協(xié)會-副秘書長
現(xiàn)任圖靈人工智能研究院-數(shù)智化總監(jiān)
曾任航天系統(tǒng)某頭部公司-數(shù)字化總監(jiān)
北京工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心-專家委員
南京大學校外AI專家講師
百度、華為特邀數(shù)智化專家

【個人簡介】
王明哲老師畢業(yè)于清華自動化系工業(yè)智能所，在工業(yè)數(shù)字化、智能化領域擁有十余年的從業(yè)經(jīng)歷，并擁有大型央企高管工作經(jīng)歷。目前供職與清華最頂尖的新研機構“圖靈人工智能研究院“（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創(chuàng)辦，圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎）。王老師作為圖靈院數(shù)智化總監(jiān)，負責研究院所有智改數(shù)轉相關業(yè)務。憑借十余年豐富的數(shù)智化落地實戰(zhàn)經(jīng)驗結合清華在校學習科研期間掌握的專業(yè)知識，已經(jīng)幫助多個頂尖的企業(yè)/機構完成了數(shù)智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經(jīng)歷。
在航天系統(tǒng)供職時參與過多個國家重大型號的研制工作，對制造業(yè)的質量管理數(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)務有深入的理解。
參與過行業(yè)/國家數(shù)字化相關標準的編寫，牽頭過數(shù)字化相關國家重大課題的申請，主持過國家級數(shù)字化重大專項子課題交付。
曾在清華大學校內(nèi)開設AI公開課，累積吸引了線上線下近萬人參與，線下場地爆滿，線上學員遍布全國34個省。曾在南京大學開設人工智能邊緣計算課程，相關課程為國內(nèi)首創(chuàng)。
為江蘇省、山東省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等多地政府提供過數(shù)字化相關政策建議，為西門子集團、三一集團、上汽集團等制造領域頭部企業(yè)提供過數(shù)字化項目規(guī)劃服務。
王老師通過清華校友總會工業(yè)數(shù)智化協(xié)會，鏈接了清華系在工業(yè)數(shù)字化/智能化領域的主要力量（主要相關院系、主要相關校友企業(yè)、校友任高管的相關頭部企業(yè)等），并與部分清華專家結合國外最先進的數(shù)字化體系TOGAF 和Zachman等框架，提出了適合中國特色的“數(shù)字化頂層設計法”和“數(shù)字化項目規(guī)劃法”，并已經(jīng)在多個頂尖企業(yè)/機構中完成反復驗證。未來三年，立志在清華資源體系下，培養(yǎng)超萬名既懂IT知識又懂業(yè)務邏輯的”管理型“數(shù)字交叉人才，讓數(shù)字化技術深入賦能工業(yè)領域的各個場景。

【主講課程】
通識類課程
《數(shù)字化的頂層思維和智能化的底層原理》
《AI如何幫你的工廠變聰明》
《數(shù)字專員培訓》
《揭秘元宇宙》
行業(yè)應用課程
《數(shù)字化轉型與智能制造》
《“游戲規(guī)則改變”制藥領域數(shù)智化實戰(zhàn)》
《市政服務數(shù)智化實戰(zhàn)》
《人工智能如何落地汽車行業(yè)》
《人工智能最新趨勢及產(chǎn)業(yè)應用-軌道交通》
專業(yè)領域實戰(zhàn)課程
《數(shù)智化時代的質量提升實戰(zhàn)》
《供應鏈數(shù)智化實戰(zhàn)》
《HR數(shù)智化實戰(zhàn)》
《清華專家為你揭秘chatGPT》
《生物特征識別技術》
《數(shù)字化轉型中的仿真》
【部分咨詢案例】
序號 客戶公司 咨詢內(nèi)容
1 三一集團
2021年 智能化精益生產(chǎn)項目 準確預測產(chǎn)線耗材壽命，誤差控制在5%左右，能夠避免生產(chǎn)線易耗部件過渡更換，每年能為單一工廠節(jié)省成本數(shù)百萬元。
2 上汽集團
2022年 數(shù)字化轉型項目規(guī)劃咨詢 上汽集團南京東華公司正全力開展數(shù)字化轉型，但自己卻很難找到合適具體項目。在歷經(jīng)1個月左右的微咨詢后，15個遍布各業(yè)務板塊的項目成功通過集團評審。
3 西門子集團
2021-2022 生產(chǎn)智能化項目 負責面向大型造船廠的數(shù)字化生產(chǎn)需求中焊接質檢模塊的研發(fā)，相關故障診斷算法準確率大于99%，可比較有效的代替人工。
4 通用電氣
2020年 質量檢驗智能化項目 研發(fā)的鑄件智能檢測算法，能夠自動檢測鑄件內(nèi)部的缺陷，避免了90%以上由缺陷件引發(fā)的安全事故。

【服務客戶】
政府機構：北京國資委、江蘇省工信廳、山東省工信廳、天津科技局、廊坊科技局、浦東大數(shù)據(jù)中心、廣東工商聯(lián)、浙江工商聯(lián)等
高校：清華大學、南京大學、哈工大等
制造：中國航天、三一集團、西門子集團、通用電氣、臺積電、華力集團等
能源：國家能源集團、中海油、國家電網(wǎng)等
汽車：吉利集團、上汽集團等
其他：江蘇省水源公司、無錫市政公用集團、中國移動北京公司、阿斯利康、 

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