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怎么做数字化转型

怎么做数字化转型

2025年11月21日9分钟阅读

  • 1.数字化转型核心原则
    • 1.数字化转型核心原则1:战略+执行统筹
    • 1.数字化转型核心原则2:自主+合作并重
    • 1.数字化转型核心原则3:业务+技术驱动
  • 2.数字化转型关键行动
    • 2.数字化转型关键行动1:顶层设计
    • 2.数字化转型关键行动2:平台赋能
    • 2.数字化转型关键行动3:生态落地
    • 2.数字化转型关键行动4:持续迭代
  • 3.数字化转型方法论
    • 3.数字化转型方法论之1:转思想
    • 3.数字化转型方法论之2:转组织
    • 3.数字化转型方法论之3:转方法
    • 3.数字化转型方法论之4:转文化
    • 3.数字化转型方法论之5:转模式
  • 数字化转型实施路径
    • 传统的渐进式咨询创新方式
    • 火箭式创新模式
    • 精益创新方法论——颠覆式创新
    • 数字化转型的范围
    • IT部门和业务部门的不同创新视角
    • 从客户出发逆向思考需关注的问题
    • 亚马逊逆向工作法的输出
    • 以客户视角如何描述问题
    • 双披萨团队
    • 人员招聘与晋升-选贤育能、抬杆者
    • 创新途径需要组合的要素
    • 数字化应用主要采用的技术架构方法——微服务
    • 单向门决策与双向门决策
    • 商业中人与人之间的生态逻辑
    • 生态系统运转的思考维度
    • 数字化转型下客户需求和行业竞争的变化
    • 企业生态圈对竞争优势理论局限的改善
    • 生态优势能够带来的新价值
    • 生态系统战略促进成功的三种主要方式
    • 生态圈加持下的4种企业情况
    • 卓越运营的北极星指标
    • 亚马逊数字化运营方式
    • PEST分析模型
  • 从场景出发实现数字转型
    • 工业产品的全生命周期管理
    • 工业业务应用分类
    • 工业企业研发数字化主要解决的问题
    • 生产制造数字化
    • 制造业创新的方向
    • 产品创新
    • 生产技术创新
    • 自动化、信息化、数字化的联系和区别
    • 智能化生产的四个层级和两条主线
    • 产业模式创新的表现
    • 制造系统集成创新:工业互联网和制造上云
    • 智能制造的纵向集成
    • 智能制造的横向集成
    • 智能制造的端到端集成
    • 制造业的数字化未来
    • 设计制造一体化与原有点对点系统集成的区别
    • 基于PLM的研发设计数字化平台
    • 基于IoT平台的创新拓展目标
    • Y+Z正在成为未来中国消费市场最大的需求主体
    • 中国商业的变化
    • 消费行业的未来发展趋势
    • 数字化模型的类型
    • 数字孪生概述
    • 数字孪生供应链概述
    • AR的优势
    • 区块链技术的特性
    • 购物体验日益互联的落地方向
    • 消费端与制造业端的融合连接
    • 消费品企业为什么要一物一码?
    • 消费品企业营销的变化
    • 用户运营如何从“浅水区”走向“深水区”?
  • 从企业经营战略出发实现重构
    • 工业化时代与数字化时代的战略逻辑
    • 合力推进数字化转型的四个层面
    • 智能制造顶层规划是加速数字化转型的必要手段
    • 顶层规划的目标
    • 顶层规划过程中主要的输出物
    • 四阶段开展智能工厂顶层规划工作
    • 智能工厂规划中主要遵守的总体原则
    • PDCA理念
    • “绿色魔方”的核心要素
    • 制造业的微笑曲线
    • 基于精益创新的数字化转型-轻规划推进法
  • 数字化转型的技术模式
    • 智能制造的系统架构
    • 不同工厂层级所体现出来的关键指标和数据
    • 智能工厂的5大核心系统
    • PLM概述
    • ERP概述
    • WMS概述
    • DCS与FCS的区别
    • MOM概述
    • 智能制造演进路线
    • 智能制造设计阶段
    • 智能制造建设阶段
    • 智能制造运营阶段
    • 智能制造评价与优化阶段
    • 工业互联网的定义
    • 消费互联网与工业互联网的差异
    • 工业互联网需求市场
    • 工业互联网的业务架构
    • 工业互联网技术架构
    • 工业互联网的应用范式
      • 1:互联设计
      • 2:互联产品
      • 3:互联生产
      • 4:互联物流
    • 工业互联网常见的建设方法
    • 工业互联网在离散制造业的探索
    • 工业互联网在流程制造业的探索
  • 转型中常用数字化工具
    • 物联网概述
    • 工业物联网主要帮助企业的改善方向
    • 工业物联网应用的三大挑战及应对方式
    • AWS IoT 架构
    • 边缘计算网关集成AWS Greengrass服务的作用
    • 数字化转型过程中传统IT面临的挑战
    • 低代码不同应用场景的渗透路径
    • 实现数字化的三个步骤
    • 人工智能的定义
    • 人工智能的技术分类
    • 工业智能三大方向
    • TMS功能及应用收益
    • 设备运维现状
    • 智能运维目标
    • 智能设备管理平台总体架构
    • 预测性维护-AI数据分析与故障预测
    • 从阿波罗13看数字孪生的特点
    • 数字孪生的定义
      • 最初定义:由实到虚
      • 定义延伸:由实到虚,再由虚控实
    • 三种主流交互技术的区别(统称为XR)
    • 数字孪生解决方案实施逻辑
  • 转型中的IT技术支撑
    • 云计算服务的分类
    • 什么是虚拟化
    • 虚拟化使基础架构标准化的体现
    • 云计算的特点
    • 云计算的不同服务层次
    • IaaS、PaaS、SaaS的区别
    • 为什么要上云?
    • 公有云的技术要求
    • Gartner-双模IT的概念
    • 智能制造实践路线图
    • 传统高算力计算运营模式局限性
    • Web1.0-Web3.0的特征辨析
    • Web3.0平台的优势
  • 展望——AI大模型对于数字化转型的赋能
    • AI是什么?
    • AI的几个基本概念
    • AI技术宏观的演进趋势
    • 决策式AI与生成式AI的对比
    • 内容生成的三大阶段
    • 人类与AI协同的三种模式
    • GPT的定义
    • ChatGPT训练的三个阶段
    • ChatGPT与搜索引擎的不同
    • ChatGPT不能直接对数据进行增删改查
    • 大模型的计费单位:Token
    • 多模态融合的含义
    • 提示词工程技术的定义
    • 写出更好提示词的基本原则

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