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百戰(zhàn)歸來,清大EMBA再啟程

《數(shù)智化時代的質量提升實戰(zhàn)》

戰(zhàn)略管理 196
王明哲

王明哲 工業(yè)數(shù)智化實戰(zhàn)專家、AI專家

常駐地:呼和浩特
邀請老師:13439064501 陳助理
主講課程:《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)智化時代的質量提升實戰(zhàn)》 《供應鏈數(shù)智化實戰(zhàn)》《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)》

【課程收益】

  • 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,以及背后的經驗與教訓

  • 利用數(shù)智化思維,研討質量提升新方案


【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。
【課程時間】1天(6小時/天)


【課程大綱】

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)字經濟

  • 數(shù)字經濟的核心:數(shù)字化轉型和數(shù)據要素

  • 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)據思維:讓數(shù)據產生價值,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、使用內部數(shù)據促進產品質量提升

  • 墨菲定律:質量問題的根源是人

  • 定責任

  • 建標準

  • 采數(shù)據

  • 弱化人

案例:中國航天質量管理
3、利用外部數(shù)據促進用戶體驗質量提升

  • 什么是“大”數(shù)據

  • 如何打通全域數(shù)據

  • 建立消費者畫像

  • 數(shù)據驅動的用戶體驗評估

  • 數(shù)據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?。簬煾怠皫А蓖降?/span>

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)據驅動

  • 機器學習 ≠ 江湖算命

  • 數(shù)據模型 VS 機理模型

  • 大數(shù)據   ∪ 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,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

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,大型生產設備預測性維護項目,生產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

  • 生產力極大釋放

  • 生產關系極端簡單

  • 徹底的“無人化”


?。呵八牟糠譃槭谡n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)據關聯(lián)性分析

  • 數(shù)字化項目數(shù)據質量分析

4、數(shù)據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

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