主题引入：从制造到智造—一场由AI定义的新工业革命
课程导入与核心观点
- 开场导入：AI不仅是效率工具，更是重塑价值链的核心驱动力
- 核心观点阐述：观望即风险，行动迫在眉睫
- 课程路线图预览：趋势洞察 -> 转型路径 -> 能力与组织升级
AI推动制造业颠覆式创新：时不我待的变革
本课程深入解析人工智能如何重塑制造业价值链，从自动化迈向自优化。通过宝钢、宁德时代等标杆案例，为管理者提供跨越试点困境的转型路线图，明确数据基础建设与敏捷落地策略。旨在帮助高管掌握AI时代必备的数字领导力，构建人机协同组织，实现从制造到智造的战略升级
授课讲师：
张忠新 · 人工智能AI与数字化实战专家
适合对象
企业董事长、总经理及副总经理、负责数字化转型或智能制造的高层管理者、智慧产业相关领域的决策者与负责人、希望推动组织AI转型的业务部门主管
课程定位与主要问题
难以区分传统自动化与AI驱动智能化的本质差异，对技术演进趋势认知模糊 陷入为AI而AI的误区，缺乏以业务价值为核心的转型思维 面临试点困境，无法将局部成功案例规模化推广至全工厂或集团 数据孤岛严重，缺乏统一的数据标准与高质量的数据基础支撑AI应用 管理者缺乏数字领导力，难以有效沟通技术团队并基于算法洞察做决策 组织架构滞后，未建立适应AI时代的人机协同团队与创新机制
核心收益
- 深刻理解AI驱动的制造业变革趋势，明确从自动化到自优化的技术演进路径
- 提示与校验更稳定：推动组织AI转型的关键路径，获得从战略对齐到规模化推广的四步实施路线图
- 学习标杆企业（如宝钢、宁德时代）实战经验，避免转型过程中的常见陷阱
查看更多收益 收起更多收益
- 构建人机协同的创新型组织形态，打造支持AI持续落地的赋能中心（CoE）
- 确立以业务痛点为导向的AI应用思维，确保技术投入转化为可衡量的商业价值
课程背景与交付信息
人工智能在制造业的应用日益广泛，已在提高生产效率、降低成本、优化产品质量等方面发挥关键作用。常见应用场景涵盖预测性维护、智能制造流程、质量控制及工艺改进等领域
当前，AI不仅是提升效率的工具，更是重塑价值链、创造新商业模式的核心驱动力。对于制造企业而言，观望即意味着风险，行动已迫在眉睫。本课程旨在探讨AI如何推动制造业发生颠覆式变革
课程时间
2小时
授课方式
线下授课/线上直播
课程内容重点
01主题引入：从制造到智造——一场由AI定义的新工业革命
02第一章：AI在制造业的发展趋势——从自动化到自优化的飞跃
03第二章：管理者如何推动组织的AI转型——跨越试点困境的路线图
04第三章：AI时代管理者的必备能力与组织构成——打造未来的人机协同团队
课程大纲
第一章：AI在制造业的发展趋势—从自动化到自优化的飞跃
技术演进与范式转变
- 演进之路：从流程自动化到智能决策
- 传统自动化（工业3.0）与AI驱动智能化（工业4.0+）的差异：对不确定性问题的处理能力
- 核心范式转变：从基于规则的编程到基于数据与算法的学习、预测与优化
AI驱动的创新维度与趋势
- 创新成为人类唯一的工作：AI驱动的五大创新维度
- 多模态AI释放上下文的强大力量
- AI智能体演变：从聊天机器人到多智能体系统
- 辅助搜索：知识工作的前沿应用
- AI赋能客户体验与重构组织体系
典型案例与小结
- 案例解析：某企业利用数据定量设备状态取代传感器
- 案例解析：某企业借助数据累积取代进料检验
- 新企业结构：智能体与人构成的协作模式
- 本章小结：制造系统从反应式进化为预测式与自适应式，数据成为新生产资料
第二章：管理者如何推动组织的AI转型—跨越试点困境的路线图
转型起点与思维重塑
- 确立业务价值为核心的思维
- 避免为AI而AI：从具体业务痛点出发（如设备非计划停机、良率波动、订单交付延迟）
- 关键提问：用AI解决什么业务问题？如何衡量成功（明确KPI）？
四步实施路线图
- 第一步：战略对齐与机会评估——组建跨部门小组，识别高价值、高可行性场景
- 第二步：数据基础与平台建设——评估数据质量，打破数据孤岛，建设统一工业数据平台
- 第三步：小步快跑，打造灯塔项目——选择典型场景，敏捷验证价值，建立信心
- 第四步：规模化推广与文化重塑——建立CoE中心，标准化成功模式，推动数据驱动决策文化
标杆案例与小结
- 案例：宝钢股份——构建全流程数据池，统一数据标准，奠定AI质量判级与工艺优化基础
- 案例：宁德时代——极片涂布环节AI缺陷检测，成功后快速复制形成规模化效益
- 本章小结：转型是系统工程，成功=清晰业务目标×可靠数据×敏捷试点×坚定推广
第三章：AI时代管理者的必备能力与组织构成—打造未来的人机协同团队
管理者三大必备能力升级
- 数字领导力：理解AI潜力与局限，有效沟通数据科学家，基于算法洞察决策
- 变革驾驭力：描绘转型愿景，管理阻力，推动流程重组与人员再培训
- 生态协作力：整合外部技术伙伴、高校及初创公司力量，构建创新生态
构建人机协同的创新型组织
- 核心单元：人机混合团队构成（业务专家+数据科学家/AI工程师+IT/OT工程师）
- 运作模式：围绕具体业务问题，以敏捷项目制开展工作
- 关键支撑：AI赋能中心（CoE）的功能——制定标准、管理资产、提供工具培训、孵化最佳实践
终极形态与案例启示
- 案例：海尔卡奥斯COSMOPlat——通过工业互联网平台赋能上下游生态，形成灯塔辐射效应
- 终极形态：从管理员工到赋能人与机器，管理者角色转变为教练、架构师与生态连接者
- 组织成功新标志：关注人机协同效率与创新想法落地速度
讲师介绍
张忠新
人工智能AI与数字化实战专家
人工智能AI与数字化实战专家，曾任徐工汉云首席技术专家。擅长AI+工业互联网应用及数字化工厂规划，主持参与27个大型数字化工厂项目，致力于推动企业数字化转型与一线管理数字化赋能
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