AI如何重构制造业数字化创新-基于制造业各应用场景的案例分享
重新认识数字化转型与宏观政策推动被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法
1天，6小时 人工智能应用
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法
核心收益
- 全面系统性地认识数字化转型，突破传统数字化的桎梏
- 系统理解大数据的核心内涵，厘清实现大数据能力的关键要素与实施路径
- 流程复用更容易：可落地的数据治理方法、工具、保障等，切实推动数据治理工作在组织内有效落地
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起重新认识数字化转型、宏观政策推动和专项政策加速，先把可落地路径说清楚。
授课方式
讲师讲授、举例分析、学习思考、小组讨论、赋能实操
课程内容重点
01重新认识数字化转型
02宏观政策推动
03专项政策加速
04转型发展的本质
05数字化的技术要求
课程大纲
课程总览
一、重新认识数字化转型
- 宏观政策推动
- 专项政策加速
- 转型发展的本质
- 数字化各阶段的特征
- 数字化的技术要求
- 数字化转型的技术目标
- 数字化转型分期
- 数字化转型问题分析
- 数字化转型的实现路径
- 数字化的体系变迁
二、数字化转型的基础－数据
- 数据与大数据
- 大数据的提出
- 数据的在数字化各阶段的特征
- 大数据的误区
- 误区背后的深层原因
- 大数据的核心内涵
- 案例启示
- 数据治理的必要性
- 数据治理－是什么
- 数据治理－差什么
三、数字化转型的驱动力－人工智能（AI）
- AI的发展历程和发展趋势
- AI的认知误区
- AI的核心内涵
- 案例启示
- AI的核心落地问题
- AI的范畴界定
- AI的能力模型
- AI的实现路径
- 基础模型应用
讲师介绍
莫维
企业数字化管理运营实战专家
莫维，企业数字化管理运营实战专家，20年经验，主导860+项目，擅长数据治理、AI赋能与数字孪生落地，企业数字化管理运营实战专家。深耕数据治理与AI赋能，主导860+项目落地，莫维，企业数字化管理运营实战专家，20年经验，主导860+项目，擅长数据治理、AI赋能与数字孪生落地
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课程差异说明
本课程页面围绕《AI如何重构制造业数字化创新-基于制造业各应用场景的案例分享》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
