主講：黃光偉老師

【課程背景】

全球制造業正經歷AI驅動的第四次工業革命，以家電行業頭部企業為例已通過AI實現研發效率提升30%、質檢成本降低50%、供應鏈預測準確率達95%的突破性成果。本課程基于真實工業場景，深度解析AI在研發、營銷、制造端的落地路徑，提供可復用的盈利增長策略。

【課程收益】

學習AI技術演進對制造業價值鏈重構的核心邏輯，獲取家電/汽車/電子等行業TOP10企業的AI實戰方法論，構建從業務需求識別到ROI測算的完整落地規劃能力，并可嘗試輸出適用于本企業的AI應用優先級矩陣與實施路線圖。

【課程特色】

真實制造業案例，且所有案例均附投入產出比（ROI）測算模型，同步解析制造業熱點領域，如汽車、電子等行業的可遷移經驗，提供AI機會評估矩陣、敏捷實施路線圖等工具模板和使用建議。

【課程對象】制造業企業中高層管理者（總監級以上），涵蓋戰略規劃、研發、生產、供應鏈、數字化部門負責人。

【課程時長】1~2天（6小時/天）

【課程大綱】

AI重構制造業價值鏈

一、AI技術革命與制造業轉型窗口期

1、全球AI技術演進圖譜（2010-2030）

從監督學習到生成式AI的產業影響曲線

工業領域專用大模型發展現狀（案例：海爾COSMOPlat工業大腦）

技術成熟度與商業價值的匹配矩陣

2、制造業數字化轉型的三大破局點

成本結構重構（案例：美的AI質檢降本50%路徑）

產品價值躍遷（案例：海爾冰箱食材管理AI的溢價能力）

商業模式創新（案例：格力設備服務化營收模型）

3、跨行業啟示錄：汽車/電子/家電AI應用對標

特斯拉制造端AI應用全景圖

富士康工業視覺檢測體系

跨行業技術遷移可行性分析工具

二、研發-制造-營銷全場景AI實戰

1、智能研發創新體系

用戶行為驅動的產品創新（海爾冰箱AI算法開發全流程）

仿真設計加速

專利壁壘構建策略：AI輔助技術路線規劃

2、智能制造升級路徑

視覺檢測落地五步法（美的微波爐面板質檢案例）

預測性維護模型搭建

柔性生產調度系統：跨行業對標

3、精準營銷突破策略

用戶畫像動態建模（海爾智慧家庭數據閉環）

需求預測與庫存優化（美云智數供應鏈預測模型）

智能客服增效方案（格力經銷商服務系統）

AI盈利增長落地規劃

三、AI項目ROI測算與實施規劃

1、機會評估三維矩陣

技術可行性/商業價值/組織適配度評估模型

家電行業AI機會熱力圖（2024版）

2、投入產出比（ROI）精算方法論

硬件/算法/人力的顯性成本測算模板

質量溢價/客戶留存的隱形收益量化模型

風險對沖機制設計（美的AI項目風控體系）

3、敏捷實施路線圖設計

6個月快速見效的"燈塔項目"選擇標準

組織能力建設四步法與AI人才梯隊建設

跨部門協同機制（海爾AIoT推進委員會架構）

四、組織變革與持續創新

1、工業AI組織架構設計

中央研究院與業務單元嵌入模式對比

AI團隊配置解密

2、數據資產化實施路徑

工業數據治理七步法

數據閉環構建與設備數據價值鏈

3、持續創新機制設計

技術雷達監測體系

產學研協同創新模式（海爾HOPE創新平臺）

敏捷迭代文化培育（美云智數AIOps實踐）