第一章数字时代，转型与赋能
挑战
创新加剧
破坏式创新与以往的变革不同
确定性因素在创新的推动下变得日益不确定
数字化创新的特征是永不停息、越创新越要创新
数字化创新的影响力
传统效率改善vs数字赋能的效率改善
视数字化为第一效率提升工具
案例：
-特斯拉如何运用数字化赋能打破百年汽车生产效率的瓶颈
-UPS的数字化赋能之路
机遇
全方位赋能
员工工作效率和质量的赋能
价值流程的赋能
商业模式的赋能
数字化的多样性带来高收益的赋能
浏览赋能相关的数字化和应用
数字化转型不同方式的最佳场景、投资水平、周期与收益点
数字化赋能可以与既存的管理理念与方法融合
理念卓越的管理方法需要数字化赋能才能实现它的全部价值
-数字赋能的全面成本管理
-数字化精益流程
融合是数字化转型成功的特征
-抛开管理哲学与战略追求的数字化转型容易成为某种堆砌
-数字化的使命始终是推动卓越经营
第二章建立数字化场景下的大数据思维
数据的认知
什么是数据
数据与现实世界的关系
数据的基本构成
观察事物的角度
反映事物状态的变化
认知世界的两种途径
感性认知，输出的认知形式
数据认知，输出的认知形式
用数据来认知世界
因子化的数据认知，Y=F(x)的思维方式
影响数据认知潜能的因素
维度(dimensions/features)、颗粒度(Aboutsampling)、数据量（volume）
数据认知的实践
数据分析，建立深刻见解
分析模型化：从帮助人认知世界到参与决策
数据认知的商业思维
数据认知的商业思维
4.0时代，数据认知对于识别战略性商业机会的价值
案例剖析：
伊隆马斯克如何利用数据认知开拓特斯拉与SpaceX的商业经营
从数据到智能
如何定义智能
人工智能与图灵测试
案例剖析：自动驾驶：数据模型的进化之路
4.0时代，智能模型上升为生产力
机器学习正在将数据转变为智能模型
神经网络算法带来的突破
案例：剖析各类与企业相关的应用
管理数据智能化
案例1：AI模型在产品缺陷控制中的应用
案例2:用AI模型降低设备故障率
数据认知成为新的生产力方式
案例：一个传统工艺的数字化改造
传统的大规模生产零件，转变为数字打印技术
数据转化为数字化制造工艺
数据的AI化提升了工艺设计的质量与效率
用数据思维理解企业数字化
案例1:客户CRM中的数字化
一家建材供应商是如何与客户建立数字化链接，建立数据模型，提升客户满意度，确立领先的利润水平；改变产品研发模式，升级产品价值；改变生产/供应链模式，创造快速交付及精益周转。
案例2:数字工厂中的数据智能
特斯拉的数字化运营
特斯拉是如何构建数据模型，驱动生产、质量与设备管理的卓越绩效用数字化分析优化设备状态
案例：打造数字化设备管理实现卓越绩效
第三章理解智能制造
什么是智能制造？
数字化对生产方式的再造
智能制造实现卓越经营
订单交付
敏捷生产
质量零缺陷
低成本实现
数字化赋能之一：业务数据化
业务数据化是数字化创新得以实现的基石
制造要素（人机料法环测）的数据化
数据化带来的效率变革：
生产计划
采购拉动与物料控制
生产控制
订单交付
实现业务数据化的方法论（简要）
数字化赋能之二：流程APP化与自动化
让流程端到端地“流起来”
重要意义：实现“一体化“管理思想与精益流的具体落地
一体化运作代表着制造生产力的台阶
万物互联技术能够将制造业务与组织经营转变为一体化
一体化生产运作产生的信息才不是孤岛信息
工厂流程APP化对提质增效、卓越运营的作用
IT实现的不同模式与投资收益
数字化赋能之三：数据驱动管理
流程数字化提供了基础：数据颗粒度、完整度、实时性
实现真正意义上的‘精细化’管理
人员效率
产能/能力的释放
作业交付及响应
损耗（质量、设备、时间等）
成本链
预算控制：投资回报率
赋能的实现手段：
数据平台
可视化
数字化赋能之四：智能化
智能化的层级与应用场景
抓住智能化中低垂的果实：
识别制造中芸芸的智能化需求
案例：低成本部署智能化方案，提升运营效率
数字化赋能之五：职能工作数字化
定义企业的数字化能力
给专业化工作赋能：
提升部门工作的标准化、减少重复作业、提高效率
数据共享与一体化
智能算法与专业化工作的融合
案例：数字化赋能的质量管理
数字化进程中的体系审核与体系建设
数字化FMEA与产线问题诊断与解决
大数据/AI算法识别品质问题的原因
售后质量的数字化赋能
塑造数字化员工
第四章数字化精益实现制造的智能化管理
精益的回顾
大规模制造的挑战
浏览百年汽车工业发展史
精益的独特：
看问题的角度
对价值的理解
优化的方式
对人的影响
从精益的角度理解数字化技术
驱动力并非技术本身
万物互联
什么是万物互联技术
生产方式的再一次革命：一体化&流动
万物互联在智能制造中扮演的核心角色与价值
数据驱动
数据的价值
业务数据化促成的自动化
用数据来管理与经营
人工智能
理解AI的原理
AI对生产方式的改变
AI算法对工作方式的改变
AI在各个层次与维度应用的案例
精益在智能制造/工业4.0中的变与不变
不变：
伊隆马斯克谈汽车行业的竞争
精益价值观将一如既往指导数字时代的企业经营
变：
3.0时代的精益改进技术在生产力提升上存在局限
数字化创新将接力生产力的进步
数字化进一步推进生产力的方式以及收益能级
数字化精益
智能制造的管理与运营
数字精益作为持续改进的规则改变者
数字化赋能精益改善
数字看板
数字化TPM
数据驱动的精益计划与生产平衡
生产的价值流分析与改进
关注数字精益的投资回报率，进一步创建数字文化
经营价值第一，技术第二
选择正确的切入点
以解决问题为推动力
技术赋能
让人拥抱数字化方案
第五章智能制造的数字化转型升级
数字化转型的方法论
将转型视为数字化赋能的进程
业务对象数字化
业务过程数字化
业务规则数字化
案例：制造流程的数字化设计与再造
建立业务的数据化模型
基于经营价值确定数据维度
用数字化技术实现数据生成与采集
构建数字化管理机制
建立业务流程APP
将流程要素（人机料法环）关联起来
算法驱动流程执行
用数字化手段监管流程
将业务规则数字化
识别规则数字化机会
将经验判断转化为智能算法
专业作业与决策的自动化执行
案例分享：汽车企业经营的数字化与智能再造
