AI时代生产工厂制造业数字化转型培训师培训讲师唐兴通教授专家顾问清华大学讲授AI库存降本增效智能制造供应链生产调度智能管理设备健康

唐兴通

数字商业创新实践专家、数字化转型顾问

沃顿商学院特邀演讲嘉宾｜美国营销协会艾菲奖评委

核心专长： AI商业化应用、数字化转型、

教学经历：从教20年，执教12+所全球顶尖商学院课程，包括清华大学、北京大学、中欧国际工商学院、哥伦比亚大学等。唐兴通先生累计为超过 30 万+企业管理层讲授数字化、创新增长等前沿课程。他的课程内容深入浅出，理论与实践并重，不仅提升学员的实际操作能力，还能培养他们的AI时代新思维，使企业能够在激烈的市场竞争中占据有利位置。

实践方法论：作为《中欧商业评论》《清华管理评论》特约撰稿人，唐兴通先生深耕数字商业创新领域，累计出版18部专著。其代表作《引爆社群》《创新的扩散》等不仅跃居商业畅销书榜，更凭借其扎实的学术价值，被多所985/211高校选为博士/硕士研究生入学考试指定教材，并入选中欧国际工商学院核心课程教材。

唐兴通先生始终致力于将全球领先商业思想大师菲利普·科特勒、EM・罗杰斯、杰弗里・摩尔等最新思想作品翻译引入中国，并深度融合中国本土实践，为中国企业在数字化进程中开辟了一条跨越性发展的创新之路。

企业实践： 为世界500强及行业领军企业提供深度咨询与数字化赋能培训，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现数字化AI转型和业务的持续增长。服务机构包括：

- 科技创新企业：华为、阿里巴巴、腾讯、京东、百度等；

- 全球企业：奔驰、惠普HP、渣打银行、梅特勒托利多等；

- 国央企：中石化、国家电网、中国移动、中粮、中远海运等；

- 金融行业：中国建设银行、招商银行、平安集团等；

- 制造业：上汽集团、三一重工、海尔、美的电器等；

- 医疗健康：正大天晴、迈瑞医疗、复星医药；

人生理念： 秉持斯多葛式的平和智慧，以持续探索者的姿态，致力于在AI新时代助力中国企业实现数字化卓越。

核心学习目标：

理解数智化时代对制造工厂及管理者能力的新要求。

认知工厂运营中关键数据的重要性，并掌握基础的数据获取、解读和应用思维。

学习如何利用数字化思维和工具优化部门工作流程，提升管理效率和团队绩效。

激发学员在日常工作中主动拥抱数字化、应用数字工具解决实际问题的意愿和能力。

模块一：数字化转型策略与认知

1. 数字化目的：创造顾客价值，获得有利竞争位置，获取超额利润

2. 数字化转型=数字化战略*数字化能力

3. 数字化转型的五大方向，降本增效：智能制造与供应链优化

4. 实战演练：美的在数智化转型方面的战略和实践方向。

5. 制造业数字化转型标杆案例复盘

模块二：数智时代对管理者能力的新要求

1. 从经验驱动到数据驱动：为何数据变得如此重要？

2. 从孤岛作业到协同互联：跨部门协作的数字化支持。

3. 敏捷能力，从被动响应到主动预测：利用数据提升预见性。

4. 知识经验萃取与经营能力

5. 重点： 数智时代管理者所需的关键能力（如数据敏感度、数字工具应用能力、流程优化思维、拥抱变化的意愿），而不是传统能力模型。

6. 案例研讨： 制造企业管理者如何利用数字化提升管理效率

模块三：AI数字化辅助日常经营管理/技术文档/知识管理

1. 日常办公革命：文本生成、编辑与文档撰写高效技巧

2. PPT制作升级：如何利用AI打造高质量演示文稿

3. 案例研讨：更多业务场景中的AI应用探索

4. 工艺标准与操作规程的AI优化

5. 设备维护手册自动生成

6. 实战：生产问题快速响应系统搭建

模块四：AI数字化助力智能工厂运营,生产效能提升

1. 智能化生产计划排程优化

2. 实战演练：产线异常分析报告生成

3. 工艺参数优化与良率提升方案

4. 能源消耗监控与优化

5. 生产过程数据分析与决策支持

6. 人力资源配置优化

7. 案例研讨：智能工厂实践

模块五：管理者落地实践数字化赋能

1. 业务痛点分析：高频、刚需、痛点识别

2. 价值机会评估：投入产出、实施难度

3. 制定部门数字化优先级清单

4. 数字化思维模式培养

5. 数字化环境下的团队管理新方法

6. 员工数字化能力培养与发展

7. 数字化转型中的变革管理

8. 角色扮演：管理者在数字化转型中的角色转变

9. 案例分享：成功带领团队完成数字化转型

模块一：制造业数字化转型概览

核心内容：

工业4.0与智能制造核心理念

数字孪生、物联网、大数据、AI在制造业的应用

数字化转型对工厂运营和管理的影响

美的集团数字化转型战略与路线图

全球领先制造企业数字化转型案例

活动：

小组讨论：工厂数字化成熟度评估

案例分析：美的集团其他工厂数字化转型成功经验

模块二：数据驱动决策方法

核心内容：

制造环境中的关键数据指标体系建设

数据采集、清洗与分析基本流程

数据可视化方法与工具应用

异常数据识别与预警机制

基于数据的持续改进PDCA循环

活动：

实操：工厂常见数据分析场景演练

案例分析：基于数据发现与解决产线瓶颈

模块三：数字化工具提升效率实践

核心内容：

生产调度数字化系统应用

设备健康监控与预测性维护

质量管理数字化解决方案

智能仓储与物流管理系统

数字化办公与远程协作工具

活动：

工具演示：美的集团核心数字化平台操作指南

实操：数字化工具应用于日常管理场景

模块四：管理者数字化赋能

核心内容：

数字化思维模式培养

数字化环境下的团队管理新方法

员工数字化能力培养与发展

数字化转型中的变革管理

跨部门数字协同工作机制设计

活动：

角色扮演：管理者在数字化转型中的角色转变

案例分享：成功带领团队完成数字化转型

模块五：行动规划与总结

核心内容：

个人数字化能力提升路径规划

部门数字化应用场景识别与优先级排序

短期可行的数字化改进措施确定

长期数字化能力建设规划

活动：

行动计划制定：个人/部门数字化能力提升三个月计划

分享与互评：小组间行动计划分享与建议

课程准备资料

美的空调工厂现有数字化系统与工具清单

美的集团数字化转型战略文件与案例

工厂关键绩效指标数据样本（匿名化处理）

数字化工具操作指南与教学视频

行业数字化最佳实践案例集

制造业的量子跃迁：从机械臂到数字孪生

1. 工业革命4.0的号角

站在第四次工业革命的浪尖，我们正目睹着一场席卷全球制造业的巨变。从蒸汽机到电力，从流水线到自动化，每一次工业革命都深刻重塑了制造业的核心能力。而今天，人工智能（AI）正在掀起一场更为激进的变革，它不仅改变了我们制造产品的方式，更颠覆了我们对制造本身的认知。

2. 回溯：大工业时代的制造业核心能力

在传统的大工业时代，制造业的核心能力主要集中在以下几个方面：

1. 规模化生产能力：通过标准化和流水线提高产量

2. 质量控制能力：确保产品符合既定标准

3. 成本控制能力：通过优化生产流程降低成本

4. 供应链管理能力：确保原材料供应和产品配送的效率

5. 产品研发能力：开发新产品以满足市场需求

6. 设备维护能力：确保生产设备的稳定运行

7. 工艺优化能力：不断改进生产工艺以提高效率

3. 变革：AI时代制造业的新兴核心能力

随着AI技术的渗透，制造业的核心能力正在发生质的飞跃：

1. 数据驱动决策能力：利用大数据和AI算法优化生产决策

2. 预测性维护能力：使用AI预测设备故障，降低停机时间

3. 智能供应链管理：利用AI优化整个供应链的效率和韧性

4. 柔性制造能力：快速调整生产线以适应个性化需求

5. 数字孪生技术应用：创建虚拟模型以优化实体生产系统

6. 人机协作能力：有效整合AI系统和人类工人的优势

7. 可持续生产能力：利用AI优化能源使用和减少废弃物

8. 实时质量控制：使用机器视觉和深度学习进行实时质量检测

9. 智能产品设计：利用生成式AI和仿真技术进行产品创新

4. 案例剖析：核心能力的蝶变

案例1：西门子的数字化工厂

西门子，这个工业巨头，正引领着制造业的数字化转型：

• 传统核心能力：精密工程、自动化技术、规模化生产

• AI时代的新核心能力：

  1. 数字孪生技术：创建虚拟工厂模型，优化实际生产

  2. 预测性维护：利用AI预测设备故障，将停机时间减少70%

  3. 柔性制造：通过AI控制的机器人实现快速产品切换

  4. 能源优化：利用AI算法减少能源消耗，提高可持续性

案例2：特斯拉的AI驱动制造

特斯拉不仅是汽车制造商，更是一家科技公司：

• 传统核心能力：电池技术、汽车设计、自动化生产

• AI时代的新核心能力：

  1. 自适应生产线：利用AI实时调整生产参数，提高效率

  2. 计算机视觉质检：使用AI驱动的视觉系统进行全方位质量检测

  3. 智能供应链：利用AI优化全球供应链，应对不确定性

  4. 数据驱动设计：利用车辆使用数据和AI算法优化产品设计

5. 前瞻：制造业核心能力的未来图景

随着AI技术的进一步发展，我们可以预见制造业的核心能力还将发生以下变革：

1. 自主工厂：AI系统能够自主运行整个工厂，人类仅作监督

2. 量子计算集成：利用量子计算解决复杂的优化问题

3. 生物制造：结合AI和合成生物学，开创全新的制造范式

4. 超材料设计：利用AI设计具有特殊性能的新型材料

5. 循环经济整合：AI系统优化产品全生命周期，实现零废弃

6. 跨界融合能力：整合IT、OT（运营技术）和AI的能力成为关键

6. 深层思考：制造业的哲学重构

1. 从"制造"到"智造"：制造业不再仅仅是物理产品的生产，而是信息、知识和智能的整合。未来的工厂更像是一个巨大的信息处理系统，物理生产只是其输出的一部分。

2. 价值链的重新定义：在AI时代，制造业的价值链正在从线性变为网状。每个节点都在实时与其他节点交互，边界变得模糊。未来的核心竞争力可能在于如何设计和管理这个复杂的价值网络。

3. 从"生产效率"到"创新效率"：当基础生产被AI大规模自动化后，制造业的核心转向了如何更快地将创意转化为产品。未来的竞争可能不在于谁能生产得更多，而在于谁能更快地实现创新。

4. 人的角色转变：在高度智能化的制造环境中，人类的角色正在从"操作者"转变为"设计者"和"管理者"。如何培养具有系统思维、创造力和跨学科知识的复合型人才，将成为制造业面临的重大挑战。

5. 伦理与责任的新维度：当AI系统开始自主做出关键决策时，谁为这些决策负责？如何确保AI系统的决策符合道德和法律标准？这些问题将成为制造业必须面对的新课题。

6. 从"产品制造"到"解决方案提供"：随着产品变得越来越智能和互联，制造商的角色正在从单纯的产品提供者转变为全面的解决方案供应商。这要求制造企业具备更强的服务思维和持续价值创造能力。

7. 拥抱不确定性，重塑制造业DNA

在这个AI驱动的新时代，制造业正经历着从"形态制造"到"智能创造"的范式转移。核心能力不再局限于物理层面的生产技能，而是扩展到了数据分析、人工智能应用、复杂系统管理等多个维度。

未来的制造业领军者，必将是那些能够在物理世界和数字世界之间自如穿梭，将AI、IoT、大数据等新兴技术与传统制造工艺无缝融合的企业。他们不仅制造产品，更是在制造未来。

《麻省理工技术评论》最近发布一份调研报告，制造业在工程、设计、采购和生产中对人工智能的使用情况。所有受访者都至少在尝试使用人工智能，许多人预计在未来一两年内首次部署人工智能。

调研方式： 采访了 300 家航空航天、汽车、化工、电子和重型设备制造商的高管。所有这些制造商都在产品设计或工厂运营中应用或考虑使用人工智能。

人工智能在生产中最常见的用途包括设计产品、创建技术文档等内容以及构建聊天机器人。早期最常见的用途是知识管理和质量控制。

• 35% 的受访者已在生产中部署了 AI。另有 37% 的受访者正在尝试 AI，而 27% 的受访者正在进行初步研究。

• 45% 的电子行业受访者和 39% 的汽车行业受访者已在生产中部署了 AI。规模较大的公司更有可能部署 AI（收入超过 100 亿美元的公司中有 77% 部署了 AI，而收入低于 5 亿美元的公司中这一比例仅为 4%）。规模较大的公司也更有可能预测未来两年 AI 支出将增加。

  当被问及扩大人工智能应用的最大挑战时，受访者最常提到的是技能和人才短缺。

  当被问及公司在数据方面面临的挑战时，他们指出了维护数据质量、整合来自组织不同部门的数据以及管理数据。

制造商正在使用人工智能来帮助 设计产品、 产品质量检测（人工智能比人类检查员更能发现制造缺陷。人工检查员费用昂贵且容易出错。将他们的部分责任转移到机器学习系统（尤其是性能优于人类的系统）将使制造商能够将人类的注意力重新分配到其他地方）和 维护设备。微软和西门子 启动了 Industrial Copilot 试点项目，让用户能够使用自然语言与驱动装配线的软件进行交互。

在报告中，更深入几个洞见：

• 人才、技能和数据是 AI 扩展的主要制约因素。无论是在工程设计还是工厂运营中，制造商都认为人才和技能的缺乏是他们在扩展 AI 用例方面面临的最大挑战。用例越接近生产，这种不足就越严重。许多受访者表示，数据质量和治理不足也会阻碍用例的开发。无法充分使用基于云的计算能力是工程和设计中另一个经常被提及的制约因素。

• 在工程和设计领域，58% 的高管预计其组织将在未来两年内将 AI 支出增加 10% 以上。在工厂运营方面，43% 的高管也持相同观点。与规模较小（但规模仍然很大）的制造商相比，最大的制造商更有可能大幅增加投资。

• 期望的人工智能收益特定于制造功能。制造商部署的最常见用例涉及产品设计、对话式人工智能和内容创建。知识管理和质量控制是试点阶段最常提到的。在工程和设计方面，制造商主要寻求人工智能在速度、效率、减少故障和安全性方面的收益。在工厂中，最重要的是更好的创新，以及提高安全性和减少碳足迹。

• 如果没有正确的数据基础，扩展可能会停滞。受访者清楚地知道，数据质量不足（57%）、数据集成薄弱（54%）和治理薄弱（47%）阻碍了人工智能用例的开发。接受调查的制造商中，只有大约五分之一拥有可用于现有人工智能模型的生产资产和数据。随着制造商将用例投入生产，这一数字会逐渐减少。制造商规模越大，数据不合适的问题就越严重。

• 大多数制造商发现，除了其他技术和业务重点之外，还需要对数据架构、基础设施和流程进行一定程度的现代化，以支持 AI。改善工程和设计与工厂之间以及运营技术 (OT) 与信息技术 (IT) 之间数据系统互操作性的现代化战略是明智之举。

趋势机会点：制造商希望使用人工智能，但许多制造商面临人才和数据方面的障碍。这对新兴从业者来说意味着机遇。

点评两句： 在制造业中成功实施人工智能的一个关键是针对每个工厂的独特情况量身定制系统。不同工厂的任务、设备和环境高度多样化，这意味着一个模型并不适合所有情况。能够解决这一长尾问题的开发人员将获得回报。