課程簡(jiǎn)介
1、產(chǎn)業(yè)時(shí)代數(shù)字化的底層原理和核心洞察、數(shù)字化戰(zhàn)略的本質(zhì)
2、傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵實(shí)施路徑、面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
3、數(shù)字化戰(zhàn)略落地--雙輪驅(qū)動(dòng)模式的核心方法論（企業(yè)數(shù)字化+產(chǎn)品數(shù)字化）
4、數(shù)字化實(shí)戰(zhàn)案例分析（可定制-涉及能源、零售、制造、出行、服務(wù)、汽車等領(lǐng)域）
【課程形式】
-數(shù)字化的底層邏輯講解和方法論抽象：幫助學(xué)員理解數(shù)字化戰(zhàn)略的本質(zhì)和主要實(shí)施路徑
-0-1數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)案例拆解：通過行業(yè)優(yōu)秀案例分析，充分解讀數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心方法論
-模擬研討：通過生動(dòng)的場(chǎng)景設(shè)計(jì)和互動(dòng)研討、加深學(xué)員對(duì)數(shù)字化課程吸收
目標(biāo)收益
1、了解數(shù)字化實(shí)現(xiàn)的底層原理、構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的本質(zhì)認(rèn)知
2、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑和核心方法論
3、通過大量數(shù)字化實(shí)踐案例，幫助提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵路徑及核心方法論的理解和認(rèn)知
4、通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的實(shí)際問題進(jìn)行模擬研討，產(chǎn)生思維碰撞，強(qiáng)化學(xué)習(xí)效果
培訓(xùn)對(duì)象
企業(yè)CEO/CTO/CIO/業(yè)務(wù)GM等中高層管理者、部門核心管理者和決策者
課程大綱
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模塊一：數(shù)字化戰(zhàn)略的底層邏輯 |
第一部分-大環(huán)境：產(chǎn)業(yè)時(shí)代數(shù)字化的底層原理和核心洞察 1、PC-移動(dòng)-產(chǎn)業(yè)時(shí)代，數(shù)字化技術(shù)的核心變化 2、為什么會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？ 3、從信息化、到數(shù)字化、數(shù)智化 4、核心洞察：信息流、交易流、意識(shí)流融合 第二部分-戰(zhàn)略追問：如何理解數(shù)字化戰(zhàn)略的本質(zhì)？ 1. 企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的底層邏輯 2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型三個(gè)關(guān)鍵因子：目標(biāo)、路徑和效果閉環(huán) 3. 從‘以企業(yè)為中心’到‘以客戶為中心’ 4. 從科層式組織到柔性、創(chuàng)新型組織 5. 企業(yè)文化與數(shù)字化戰(zhàn)略的關(guān)系 |
| 模塊二：數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論抽象 | 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑：切入點(diǎn)、增長(zhǎng)點(diǎn)、延續(xù)性 |
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模塊三：案例拆解 |
第一部分-制造領(lǐng)域—設(shè)備自檢和AI輔助數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：制造行業(yè)設(shè)備運(yùn)行效率往往決定工廠的效率，一旦設(shè)備遇到問題，就會(huì)帶來整個(gè)廠線停產(chǎn)，極大影響收益； 解決方案：AI和大數(shù)據(jù)、圖像識(shí)別技術(shù)完成設(shè)備自檢工作，自檢結(jié)果實(shí)時(shí)傳送相關(guān)負(fù)責(zé)人，通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)設(shè)備故障率，提前進(jìn)行人工干預(yù)，保障運(yùn)行效率； 第二部分-制造領(lǐng)域—智能運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：制造行業(yè)因?yàn)樯a(chǎn)計(jì)劃變更不可控、生產(chǎn)過程不透明、管理不科學(xué)等問題，極大影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)能 解決方案：通過設(shè)備互聯(lián)互通重構(gòu)人機(jī)協(xié)同關(guān)系、實(shí)現(xiàn)智能計(jì)劃排產(chǎn)、智能資源管理、智能質(zhì)量管控和智能管理決策等 第三部分-制造領(lǐng)域—區(qū)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：傳統(tǒng)制造行業(yè)缺乏信息化終端進(jìn)行管理和業(yè)務(wù)協(xié)同，產(chǎn)業(yè)生態(tài)連接效率低下 解決方案：通過物聯(lián)網(wǎng)和云平臺(tái)打造數(shù)字底座，幫助企業(yè)連接內(nèi)外部生態(tài)，全面實(shí)現(xiàn)管理、研發(fā)、生產(chǎn)、產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化 第四部分-汽車售后領(lǐng)域—智能售店數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：售后服務(wù)管理混亂、技工能力參差不齊，經(jīng)營(yíng)效率低，增長(zhǎng)乏力 解決方案：通過IOT、AI進(jìn)行AI輔助診斷模型，幫助技工快速排查車輛故障，實(shí)現(xiàn)高效維修 第五部分-新零售領(lǐng)域—智慧門店數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：門店服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低、銷售轉(zhuǎn)化難 解決方案：基于精準(zhǔn)用戶畫像、軌跡和圖像數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)銷售、提升銷售業(yè)績(jī) 第六部分-能源領(lǐng)域—智能安檢數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：傳統(tǒng)能源領(lǐng)域缺乏基礎(chǔ)的安全措施，人工作業(yè)很難快速排查安全隱患 解決方案：通過設(shè)備傳感IOT數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)視覺實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)設(shè)備隱患、提前進(jìn)行安全預(yù)警 第七部分-出行領(lǐng)域—智慧停車場(chǎng)數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：停車場(chǎng)管理難度大、停車費(fèi)難追述，用戶停車效率低、停車難 解決方案：通過實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)引導(dǎo)用戶合理停車、自動(dòng)計(jì)費(fèi)，減少管理成本 |
| 模塊四：場(chǎng)景演練 模擬研討 |
第一部分-‘以人為本’ 的企業(yè)文化 1. 如何理解以人為本？ 2. 如何進(jìn)行‘傳統(tǒng)‘和’科技’兩種文化融合？ 3. 文化是‘自上而下’，還是‘自下而上’？ 第二部分-‘以客戶為中心’的組織理念 1. ‘以客戶為中心’具體體現(xiàn)在哪些環(huán)節(jié)？ 2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何才能融合‘以客戶為中心’的理念？ 3. 如何界定企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值、平衡長(zhǎng)短利益？ 第三部分-‘?dāng)?shù)字化‘驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和模式創(chuàng)新 1. 數(shù)字化技術(shù)是否能作為創(chuàng)新的充分必要條件？ 2. 如今我們?cè)僬剟?chuàng)新、通常都有哪些思考維度？ 3. 如何找到創(chuàng)新成本投入的閾值、實(shí)現(xiàn)商業(yè)收益？ |
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模塊一：數(shù)字化戰(zhàn)略的底層邏輯 第一部分-大環(huán)境：產(chǎn)業(yè)時(shí)代數(shù)字化的底層原理和核心洞察 1、PC-移動(dòng)-產(chǎn)業(yè)時(shí)代，數(shù)字化技術(shù)的核心變化 2、為什么會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？ 3、從信息化、到數(shù)字化、數(shù)智化 4、核心洞察：信息流、交易流、意識(shí)流融合 第二部分-戰(zhàn)略追問：如何理解數(shù)字化戰(zhàn)略的本質(zhì)？ 1. 企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的底層邏輯 2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型三個(gè)關(guān)鍵因子：目標(biāo)、路徑和效果閉環(huán) 3. 從‘以企業(yè)為中心’到‘以客戶為中心’ 4. 從科層式組織到柔性、創(chuàng)新型組織 5. 企業(yè)文化與數(shù)字化戰(zhàn)略的關(guān)系 |
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模塊二：數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論抽象 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑：切入點(diǎn)、增長(zhǎng)點(diǎn)、延續(xù)性 |
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模塊三：案例拆解 第一部分-制造領(lǐng)域—設(shè)備自檢和AI輔助數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：制造行業(yè)設(shè)備運(yùn)行效率往往決定工廠的效率，一旦設(shè)備遇到問題，就會(huì)帶來整個(gè)廠線停產(chǎn)，極大影響收益； 解決方案：AI和大數(shù)據(jù)、圖像識(shí)別技術(shù)完成設(shè)備自檢工作，自檢結(jié)果實(shí)時(shí)傳送相關(guān)負(fù)責(zé)人，通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)設(shè)備故障率，提前進(jìn)行人工干預(yù)，保障運(yùn)行效率； 第二部分-制造領(lǐng)域—智能運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：制造行業(yè)因?yàn)樯a(chǎn)計(jì)劃變更不可控、生產(chǎn)過程不透明、管理不科學(xué)等問題，極大影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)能 解決方案：通過設(shè)備互聯(lián)互通重構(gòu)人機(jī)協(xié)同關(guān)系、實(shí)現(xiàn)智能計(jì)劃排產(chǎn)、智能資源管理、智能質(zhì)量管控和智能管理決策等 第三部分-制造領(lǐng)域—區(qū)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：傳統(tǒng)制造行業(yè)缺乏信息化終端進(jìn)行管理和業(yè)務(wù)協(xié)同，產(chǎn)業(yè)生態(tài)連接效率低下 解決方案：通過物聯(lián)網(wǎng)和云平臺(tái)打造數(shù)字底座，幫助企業(yè)連接內(nèi)外部生態(tài)，全面實(shí)現(xiàn)管理、研發(fā)、生產(chǎn)、產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化 第四部分-汽車售后領(lǐng)域—智能售店數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：售后服務(wù)管理混亂、技工能力參差不齊，經(jīng)營(yíng)效率低，增長(zhǎng)乏力 解決方案：通過IOT、AI進(jìn)行AI輔助診斷模型，幫助技工快速排查車輛故障，實(shí)現(xiàn)高效維修 第五部分-新零售領(lǐng)域—智慧門店數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：門店服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低、銷售轉(zhuǎn)化難 解決方案：基于精準(zhǔn)用戶畫像、軌跡和圖像數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)銷售、提升銷售業(yè)績(jī) 第六部分-能源領(lǐng)域—智能安檢數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：傳統(tǒng)能源領(lǐng)域缺乏基礎(chǔ)的安全措施，人工作業(yè)很難快速排查安全隱患 解決方案：通過設(shè)備傳感IOT數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)視覺實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)設(shè)備隱患、提前進(jìn)行安全預(yù)警 第七部分-出行領(lǐng)域—智慧停車場(chǎng)數(shù)字化案例分析 痛點(diǎn)：停車場(chǎng)管理難度大、停車費(fèi)難追述，用戶停車效率低、停車難 解決方案：通過實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)引導(dǎo)用戶合理停車、自動(dòng)計(jì)費(fèi)，減少管理成本 |
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模塊四：場(chǎng)景演練 模擬研討 第一部分-‘以人為本’ 的企業(yè)文化 1. 如何理解以人為本？ 2. 如何進(jìn)行‘傳統(tǒng)‘和’科技’兩種文化融合？ 3. 文化是‘自上而下’，還是‘自下而上’？ 第二部分-‘以客戶為中心’的組織理念 1. ‘以客戶為中心’具體體現(xiàn)在哪些環(huán)節(jié)？ 2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何才能融合‘以客戶為中心’的理念？ 3. 如何界定企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值、平衡長(zhǎng)短利益？ 第三部分-‘?dāng)?shù)字化‘驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和模式創(chuàng)新 1. 數(shù)字化技術(shù)是否能作為創(chuàng)新的充分必要條件？ 2. 如今我們?cè)僬剟?chuàng)新、通常都有哪些思考維度？ 3. 如何找到創(chuàng)新成本投入的閾值、實(shí)現(xiàn)商業(yè)收益？ |
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